- Los robots que hacen las tareas del hogar pueden llegar antes de lo que piensas.
- Google DeepMind anunció esta semana un conjunto de nuevas reglas que tienen como objetivo hacer que los robots impulsados por inteligencia artificial sean más seguros.
- Estas reglas buscan dar a los robots una mejor comprensión de los objetos, así como instrucciones de tareas más claras.
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Google apuesta a que algún día los robots impulsados por inteligencia artificial (IA) serán indispensables para nuestra vida doméstica. Podrían organizar nuestras casas y preparar las comidas para la semana. Tal vez incluso nos cocinen esas comidas también.
El gigante de las búsquedas sabe, sin embargo, que este futuro solamente llegará si los robots se comportan bien.
Es por eso que Google DeepMind presentó una serie de avances que tienen como objetivo garantizar que los robots impulsados por IA actúen como lo harían idealmente los humanos cuando realizan sus actividades diarias.
Tareas como los quehaceres domésticos son, como señala DeepMind, bastante sencillas para los humanos. Los robots, sin embargo, necesitan tener un «alto nivel de comprensión del mundo» incorporado para poder realizar estas tareas.
Su primer nuevo avance que tiene como objetivo brindar a los robots este conocimiento de alto nivel se llama AutoRT. Los investigadores de DeepMind dicen que se trata de «un sistema que aprovecha el potencial de grandes modelos fundamentales» para hacer que los robots sean más inteligentes.
Estos modelos, según DeepMind, recopilan una gran cantidad de datos de entrenamiento experiencial que permiten a los robots aprender más sobre la marcha sobre su entorno.
Incluyen los tipos de grandes modelos de lenguaje (LLM, por sus siglas en inglés) que impulsan herramientas de inteligencia artificial generativa como ChatGPT o Gemini de Google. Los usos de un LLM en un robot incluyen sugerir «una lista de tareas creativas que el robot podría realizar, como ‘colocar alimentos en la despensa'».
También se incluyen modelos de lenguaje visual. Se utilizan junto con una cámara para ayudar a los robots a identificar objetos a su alrededor.
Google quiere que los robots del hogar puedan adaptarse a cualquier situación
Si los robots se dejan sueltos en el hogar o en la oficina, esta capacidad es importante por razones de seguridad; pueden surgir situaciones novedosas que requieran que los robots se adapten, por ejemplo, a nuevas personas que puedan estar a su alrededor o a cambios en la ubicación de los objetos.
El equipo de DeepMind dijo que el sistema AutoRT fue evaluado durante siete meses en diversas situaciones del mundo real. Descubrieron que «orquestó de forma segura hasta 20 robots simultáneamente» y hasta 52 robots únicos.
Esa seguridad es aparentemente el resultado de una «constitución del robot» escrita por la empresa. Se inspiró en las «Tres leyes de la robótica», un conjunto de reglas ideadas por el escritor de ciencia ficción Isaac Asimov. Estas incluyen la instrucción: «Un robot no puede dañar a un ser humano».
En la práctica, esta constitución pretende dar a los LLM de los robots «un conjunto de indicaciones centradas en la seguridad que deben seguir al seleccionar tareas».
Llevando la eficiencia de los robots a su punto máximo
Otros dos avances de Google tienen como objetivo hacer que los robots sean mucho más eficientes de lo que son hoy.
Un nuevo sistema llamado SARA-RT —abreviatura de atención robusta autoadaptativa para transformadores robóticos— tiene como objetivo acelerar los procesos de toma de decisiones involucrados en las redes neuronales subyacentes a los modelos de transformadores de IA.
«Si bien los transformadores son poderosos, pueden verse limitados por demandas computacionales que ralentizan su toma de decisiones», escribió DeepMind en su blog.
El otro avance implica un modelo llamado RT-Trajectory. Esto tiene como objetivo brindar a los robots una manera más clara de comprender qué acciones físicas realizar siguiendo un conjunto de instrucciones.
Los videos de un conjunto de datos de entrenamiento se superponen con bocetos 2D de cómo un robot realizaría una tarea, proporcionando «consejos visuales prácticos de bajo nivel» en el proceso.
Si bien las aspiradoras robóticas como Roombas ya son populares, los avances de DeepMind pueden acercarnos a una realidad en la que los robots de IA aborden todas nuestras tareas más odiadas de maneras que solo habíamos imaginado.
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