Las manos humanas pueden realizar una gran cantidad de tareas, y más complejas de lo que imaginamos: son el resultado de millones de años de evolución, y por eso no cabe sorprenderse por lo poco que ha avanzado la robótica, en los 60 años que han transcurrido desde que la disciplina dio sus primeros pasos, a la hora de intentar imitar la destreza de nuestras extremidades.
Recordemos que si hay algo que caracteriza a la IA es su capacidad para lograr hacer cosas que a nosotros nos parecen imposibles... y de fallar en tareas sencillas y cotidianas para nosotros (lo que conocemos como la Paradoja de Moravec).
Pero solventar ese reto que supone la réplica del movimiento manual humano constituye, para OpenAI, un paso ineludible en su búsqueda para desarrollar un robot de autoaprendizaje de propósito general. Es decir, de una máquina que sea capaz de llevar a cabo una amplia gama de tareas en el mundo real, sin necesidad de ser diseñada específicamente para cada una de ellas.
Lento, pero seguro (y versátil)
Y por ello se han pasado este último año intentando (con éxito) que Dactyl, la mano robótica humanoide presentada por la propia OpenAI en 2018, aprendiera a resolver un cubo de Rubik con una sola mano, valga la redundancia.En palabras de Peter Welinder, investigador de robótica en OpenAI,
"Hay un montón de robots capaces de resolver cubos de Rubik muy rápidamente. La gran diferencia entre lo logrado por ellos y lo que estamos haciendo aquí es que son robots con un diseño muy concreto: no hay manera de utilizarlos para llevar a cabo otras tareas diferentes".
Welinder hace referencia ahí a robots como el construido en 2016 por Infineon, diseñado específicamente para superar la velocidad humana a la hora de resolver un cubo de Rubik (y efectivamente logró superar el récord humano del momento).
Dos años más tarde, otros dos robots (uno desarrollado por el MIT, y otro por el creador de un canal de Youtube japonés) lograron superar todas las marcas previas.
Estos logros se deben en parte al uso del algoritmo de Kociemba, que permite resolver los cubos en una veintena de movimientos, pese a ser artefactos que cuentan con 43 millones de combinaciones.
El software desarrollado por OpenAI había logrado ya en 2017 resolver un cubo de Rubik dentro de una simulación, pero hacerlo en el mundo real, con todos esos movimientos de dedo y muñeca que exigía la manipulación del cubo, eran otro cantar. Llevaban más de un año trabajando en ello... hasta esta semana.
El vídeo publicado por OpenAI que muestra la hazaña también revela que los movimientos de Dactyl son lentos e inseguros cuando los compramos con los de un ser humano. Tras muchos minutos, Dactyl finalmente es capaz de resolver el puzzle:
El gran avance de OpenAI se encuentra en la IA con que ha equipado a Dactyl: un sistema formado por dos redes neuronales que se coordinan no sólo para resolver el problema planteado, sino también para hacer frente a imprevistos (elementos externos que golpean el cubo, imposibilidad de mover ciertos dedos, llevar guantes, etc).
¿Y cómo lo logra? Exactamente igual que lo haría una persona: improvisando... y aprendiendo desde cero. El aprendizaje por refuerzo permite que una mano robótica vaya aprendiendo poco a poco las mejores estrategias para resolver un problema, incluso si al comienzo del proceso era sencillamente incapaz de mover los dedos sin tirar el cubo.
Vía | VentureBeat
Imagen | OpenAI
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