Investigadores de la Universidad de Columbia en la Ciudad de Nueva York (Estados Unidos), han creado un robot capaz de aprender descubrirse a sí mismo desde cero. Esa autoconciencia la consigue sin ningún conocimiento previo de física, geometría o dinámica motora.

Al principio, el robot no sabe qué forma tiene. Pero, tras un breve período de «titubeo», y en aproximadamente un día de intensos cálculos, este robot es capaz de crear una auto-simulación, que puede usar internamente para contemplar y adaptarse a diferentes situaciones, realizar nuevas tareas y detectar y reparar daños en su propia fisonomía.

La simulación

Los seres humanos somos únicos en nuestra capacidad de imaginarnos a nosotros mismos, de imaginarnos en escenarios diferentes o futuros. También podemos aprender a través de las experiencias pasadas y reflexionando sobre lo que salió bien o mal.

La mayoría de los robots aún aprenden utilizando simuladores y modelos proporcionados por humanos, o mediante largas y laboriosas pruebas de ensayo y error. Los robots todavía no han aprendido a simularse como lo hacen los humanos.

«Si queremos que los robots se vuelvan independientes para adaptarse rápidamente a los escenarios imprevistos por sus creadores, es esencial que aprendan a simularse», señala Hod Lipson, profesor de ingeniería mecánica, en un comunicado.

Para el estudio, Lipson y el estudiante de doctorado Robert Kwiatkowski utilizaron un brazo robótico articulado. Inicialmente, el robot se movió al azar y realizó aproximadamente mil trayectorias. Luego, el robot utilizó el aprendizaje profundo, una técnica moderna de aprendizaje automático, para crear un modelo de sí mismo.

Los primeros “auto-modelos” eran bastante inexactos, y el robot no sabía qué era ni cómo estaban conectadas sus articulaciones. Pero después de menos de 35 horas de entrenamiento, el auto-modelo se volvió consecuente con el robot físico hasta unos cuatro centímetros.

El auto modelo realizó una tarea de “tomar y colocar” en un sistema de circuito cerrado que permitió al robot recalibrar su posición original a cada paso a lo largo de la trayectoria, basándose completamente en el simulador interno.

Con el sistema de control de bucle cerrado, el robot fue capaz de tomar objetos en lugares específicos en el suelo y depositarlos en un recipiente con un 100 por ciento de éxito.

Incluso en un sistema de bucle abierto, que implica realizar una tarea basada completamente en el modelo interno, sin ningún tipo de retroalimentación externa, el robot pudo completar la tarea de selección y colocación con una tasa de éxito del 44 por ciento. «Eso es como tratar de recoger un vaso de agua con los ojos cerrados, un proceso difícil incluso para los humanos», señala Kwiatkowski.

Para probar si el auto-modelo podía detectarse daño a sí mismo, los investigadores imprimieron en 3D una parte deformada para simular el daño y el robot pudo detectar el cambio y volver a entrenar su auto-modelo. El nuevo modelo propio permitió que el robot reanudara sus tareas con poca pérdida de rendimiento.

Rompiendo los límites

Lipson señala que la autoimagen es clave para permitir que los robots se alejen de los confinamientos de la llamada «Inteligencia Artificial estrecha«, que solo puede dirigirse a un objetivo, y conducirla hacia habilidades más generales. Sería un paso hacia la “Inteligencia Artificial fuerte”.

«Esto es quizás lo que hace un niño recién nacido en su cuna, ya que aprende lo que es», explica Lipson. “Suponemos que esta ventaja también puede haber sido el origen evolutivo de la autoconciencia en los humanos. Si bien la capacidad de nuestro robot para imaginarse a sí misma aún no es comparable a la de los humanos, creemos que esta habilidad está en el camino hacia la autoconsciencia de la máquina».

Lipson cree que la robótica y la inteligencia artificial pueden ofrecer una nueva ventana al viejo rompecabezas de la consciencia. «Los filósofos, los psicólogos y los científicos cognitivos han estado reflexionando sobre la autoconsciencia de la naturaleza durante milenios, pero han progresado relativamente poco», observa. «Todavía ocultamos nuestra falta de comprensión con términos subjetivos, pero los robots ahora nos obligan a traducir estas nociones vagas en algoritmos y mecanismos concretos».

Lipson y Kwiatkowski son conscientes de las implicaciones éticas. «La autoconsciencia conducirá a sistemas más resistentes y adaptativos, pero también implica cierta pérdida de control», advierten. «Es una tecnología poderosa, pero debe manejarse con cuidado».

Los investigadores ahora están explorando si los robots pueden modelar no solo sus propios cuerpos, sino también sus propias mentes. Es decir, si los robots pueden pensar en pensar.

Referencia

Task-agnostic self-modeling machines. R. Kwiatkowski and H. Lipson. Science Robotics, 30 January 2019. DOI: 10.1126/scirobotics.aau9354.