Demostrado: Los robots pueden aprender a pensar

El mundo de la robótica continúa dando pasos de gigante hacia el pleno desarrollo de la inteligencia artificial. Si hace unos días nos hacíamos eco de las habilidades de Alsoy 1, un robot creado por investigadores de la Universidad Rey Juan Carlos (URJC) con el apoyo del CDTI y de la Real Academia de Ciencias, ahora hacemos lo propio con la comprobación de una hipótesis revolucionaria según la cual los robots podrían aprender a "pensar" acerca de las acciones que pueden realizar en relación con un objeto.

El estudio ha sido financiado por fondos comunitarios y a grandes rasgos concluye que estas máquinas podrían aprender de forma autónoma a partir de sus observaciones y experiencias. Este trabajo es fruto del proyecto PACO-PLUS ("Percepción, acción y cognición mediante el aprendizaje de complejos objeto-acción"), financiado con 6,9 millones de euros procedentes del Sexto Programa Marco (6PM) de la UE.

Los socios de este proyecto se proponían comprobar la llamada teoría de los "complejos objeto-acción", es decir, unidades de "pensamiento práctico" (o thinking by doing) a partir de las cuales se diseñan programas y dispositivos informáticos que permiten a un robot pensar acerca de objetos desde la perspectiva de las acciones que pueden realizarse sobre ellos. Por ejemplo, si un robot ve un objeto que tiene un asa, podría agarrarla. Si el objeto tiene una abertura, el robot podría encajar algo en ella o llenar el objeto de líquido. Si tiene una tapa o compuerta, el robot podría abrirla. Así pues, los objetos adquirirían significado a través de la gama de acciones que el robot podría realizar sobre ellos.

Se trata de un planteamiento mucho más interesante de pensamiento autónomo de los robots, puesto que favorece la aparición de comportamientos nuevos y complejos de manera espontánea a partir de reglas bastante sencillas, según explican los socios.

En muchos sentidos, el enfoque de este equipo imita los procesos de aprendizaje de los niños pequeños. Cuando se encuentran con un objeto nuevo, suelen tratar de agarrarlo, introducírselo en la boca o golpearlo contra otro objeto. Gradualmente, y por medio de ensayo y error, aprenden por ejemplo que un palito redondeado encaja en un orificio redondeado, y de esta manera se amplía su repertorio de acciones. Asimismo, la comprensión de los niños se amplía mediante la observación de otras personas.

La mayor parte del trabajo realizado en el marco de PACO-PLUS se llevó a cabo con robots humanoides, es decir, con forma de persona y retoma la labor realizada por Rodney Brooks, ilustre profesor de robótica empleado actualmente en el Instituto de Tecnología de Massachusetts (MIT, Estados Unidos). No en vano, Brooks fue el primero en declarar explícitamente que la cognición es una función de nuestras percepciones y de nuestra capacidad de interactuar con el entorno. En otras palabras, la cognición surge de nuestra presencia física y ubicada en el medio.

Así, según Brooks, el movimiento y la interacción con el entorno son los problemas más complicados en la evolución biológica, aunque una vez que una especie lo logra, resulta relativamente fácil "evolucionar" hacia el razonamiento simbólico avanzado propio del pensamiento abstracto. En este contexto, la inteligencia artificial se basa en el planteamiento contrario, que postula que si se desarrolla un nivel de inteligencia suficiente, el pensamiento automático será capaz de percibir y solucionar problemas.

El debate sobre cuál de los dos planteamientos es el más acertado permanece abierto, y los investigadores admitieron que, si bien se han logrado avances, aún no se vislumbran verdaderos candidatos a robots inteligentes. "Esa interpretación "hollywoodiense" queda aún muy lejos, pero las aplicaciones y los prototipos desarrollados por PACO-PLUS indican que quizás vamos por buen camino", adujeron fuentes del proyecto.