Robots que realizan tareas según un conjunto predeterminado de instrucciones no son nada nuevo.
Pero robots capaces de aprender a hacer algo viendo videos es algo completamente diferente, como es lo que está haciendo un grupo de investigadores de la Universidad de Maryland.
Si ha publicado un video de su receta favorita en YouTube, lo más probable es que va a ser juzgado por un robot.
El profesor de la Universidad de Maryland Yiannis Aloimonos, quien lidera un equipo que está tratando de enseñar a un robot a reproducir tareas simples viendo videos, dijo que "existe una gigantesca cantidad de información de video en internet que podemos capitalizar y utilizar nuestros robots para que aprendan".
Por el momento, los videos son alimentados por vía electrónica, dijo el científico de investigación Cornelia Fermuller.
"En un principio, en realidad hicimos nuestros propios videos, con nuestras propias cámaras y nosotros mismos haciendo la comida", explicó. "Y, mientras [el robot] avanzaba, vio videos de buena calidad. Y va a pasar a videos caseros de menor calidad".
Hasta ahora, el robot llamado Julia puede verter ingredientes, agregar aderezo y revolver una ensalada simple.
Aprende dividiendo cada tarea en componentes básicos, tales como agarrar una cuchara, llevarla a un receptáculo, revolver la ensalada y observar los resultados.
Como Julia puede ver, oír y recordar cosas y luego combinar los componentes para ejecutar ciertas tareas, Aloimonos dijo que el proyecto busca la integración de todas esas capacidades.
"¿Cómo demostramos esta capacidad? Básicamente con el desarrollo de software que utilice la percepción, las cosas que ve o escucha, el conocimiento que usted tiene de alguna manera en la computadora, organizado de manera adecuada y las capacidades motoras, las habilidades que tienes que mover las manos y los dedos y que afectan al mundo", dijo Aloimonos.
Pero ¿por qué enseñar a un robot a entender un video cuando puede seguir fácilmente un programa fijo?
Aloimonos dijo que las instrucciones predeterminadas carecen de flexibilidad.
"Usted tiene un sistema que se realiza sólo para una tarea en particular. Y así, no se puede generalizar", dijo. “No se puede tomar y ponerlo en un entorno diferente. No es flexible".
Aloimonos dijo que uno de los problemas que los investigadores están tratando de resolver es cómo hacer que el robot entienda y utilice lo que aprende durante la realización de una determinada tarea, la llamada retroalimentación.
Otro problema, dice, será la introducción del lenguaje.
"Creo que va a tomar algún tiempo antes de que los robots sean capaces de entender el lenguaje metafórico como la insoportable levedad del ser", añadió.
Pero, dijo que eso no es necesario para crear un nuevo mundo en el que los robots trabajen para nosotros.
