Para lograr verdaderos robots multiuso, capaces por ejemplo de
ayudar en las tareas domésticas ajustándose a la rutina y al estilo de
vida de cada hogar, hay que conseguir primero que estos robots sean bien
conscientes de sus propias limitaciones, y hacia ese objetivo están
trabajando ya unos robotistas del Laboratorio de Ciencias de la
Computación e Inteligencia Artificial (CSAIL), dependiente del Instituto
Tecnológico de Massachusetts (MIT) en Cambridge, Estados Unidos.
Los robots más exitosos de la actualidad tienden a ser usados en
entornos fijos y cuidadosamente controlados, tales como factorías, o
para realizar tareas domésticas relativamente sencillas como por ejemplo
aspirar o fregar el suelo de una habitación.
Llevar a cabo secuencias complejas de acciones en un entorno
desordenado y dinámico, como por ejemplo un hogar, requerirá que los
robots sean más conscientes de las cosas que desconocen y que por tanto
necesitan averiguar. Eso se debe a que un robot no puede determinar con
facilidad, echando un vistazo a una cocina en la que nunca ha estado,
dónde están los vasos, o los platos, por ejemplo, o qué prefiere comer
la familia para cenar. Para averiguar estas cosas, necesita abrir los
armarios de cocina y mirar dentro, o hacer una pregunta.
"Me gustaría crear un robot que pudiera entrar por primera vez a
una cocina, después de haber estado antes en otras cocinas pero no en
esa, y fuese capaz de guardar debidamente los alimentos recién
comprados", resume con un ejemplo la robotista Leslie Pack Kaelbling. El
robot en ese caso debería ser capaz de identificar una nevera, así como
los comestibles que deben ser guardados en ella, y actuar en
consecuencia, valiéndose de suposiciones razonablemente seguras. Pero
para ello es vital que sea consciente de sus propias limitaciones.
Kaelbling y Tomás Lozano Pérez han diseñado un sistema para hacer
precisamente eso. Dicho sistema calcula constantemente el nivel de
incertidumbre del robot acerca de una tarea determinada.
El sistema se basa en un módulo llamado componente de estimación de
estado, que calcula las probabilidades de que un objeto sea lo que el
robot piensa que es, o esté donde el robot cree que puede encontrarlo.
De esta manera, si el robot no está lo bastante seguro de que un objeto
sea el que él está buscando, porque las probabilidades de que sea ese
objeto son demasiado bajas, sabe que necesita reunir más información
antes de realizar cualquier acción.
Este sistema también simplifica el proceso de desarrollar una
estrategia para llevar a cabo una tarea dada. Esa simplificación la
logra al crear su plan por etapas a medida que avanza. Siguiendo este
nuevo proceso de razonamiento, el robot crea un plan para la primera
etapa de su tarea y comienza a ejecutarlo antes de concebir una
estrategia para el resto de la tarea. Eso significa que en lugar de
crear una estrategia grande y complicada, que consuma una gran cantidad
de tiempo y potencia de cómputo, el robot puede crear muchos planes más
pequeños a medida que avanza, una manera de "pensar" más "espontánea" y
en algunos aspectos más similar al pensamiento humano.
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