¿Cuándo nos sustituirán los robots?

Redaccion

El crecimiento de la IA fue un tema candente en la conferencia EmTech de MIT Technology Review de este año, si le preocupa que los robots se ocupen de su trabajo, tranquilícese, aún queda tiempo.

CIO

Si está al día con las últimas noticias sobre IA, o tal vez usted acaba de ver algunos episodios de Westwood de HBO, es posible que se pregunte cuánto tiempo su trabajo será reemplazado por un robot. Para la Conferencia EmTech de MIT Technology Review de este año, todavía estamos muy lejos de la dominación del robot.

Para enfatizar este punto, Dileep George, cofundador de Vicarious, una organización que trabaja en los algoritmos de IA de próxima generación, mostró un video de robots que caían en situaciones sin sentido en su presentación: “Artificial Intelligence at Work”. El cortometraje no sólo consiguió algunas risas, sino que también destacó las grandes limitaciones de la robótica actual. Según George, no es que no tengamos el hardware para crear robots inteligentes, es que no tenemos el software para hacer robots lo suficientemente inteligentes como para hacer algo tan simple como caer correctamente. En su lugar, la mayoría de los robots se tensan naturalmente y caen al suelo de un simple empujón.

Él lo compara con cuando un Roomba se atrapa en la esquina de una habitación -que George también demostró en el video- el dispositivo no es lo suficientemente inteligente como para salir de esa situación. La inteligencia actual del robot está esencialmente a la par con la de las criaturas de nivel inferior que todavía tienen el “viejo cerebro”, como reptiles, roedores, pájaros y peces. Él dio el ejemplo de una rana tratando de atrapar insectos en una pantalla del iPhone -la rana ve los insectos gateando en la pantalla y sigue intentando capturarlos, sin darse cuenta de que es imposible.

Los robots no pueden ayudarnos todavía

Stefanie Tellex, profesora asistente de https://cs.brown.edu/, dijo que no tenemos robots que puedan hacer mucho por nosotros todavía. Tenemos automóviles y drones autónomos, pero no tenemos robots que puedan hacer tareas para nosotros o incluso navegar en entornos de la vida real sin la ayuda humana.

“Nos gustaría que nos pudieran conseguir una taza de café, pelar un plátano o darle un Kleenex cuando tenga un resfriado”, dijo. Y más allá de nuestros hogares, señaló que estos tipos de robots harían mucho por nosotros en entornos como laboratorios o incluso en la estación espacial internacional.

Pero nuestros ambientes cotidianos son complejos. Por ejemplo, su escritorio probablemente no se parece al escritorio de su compañero de trabajo. Es posible que tenga objetos similares, como una silla, una computadora o una taza de café, pero probablemente no se encuentren en el mismo lugar o incluso en la misma forma, tamaño o marca. Esto significa que un robot no puede ser entrenado para entender un escritorio como un entorno predecible. El robot tiene que tomar en cada objeto en el escritorio, ya sea una pluma, un ordenador portátil o una taza de café con el fin de entender cómo hacer algo tan simple como recoger su taza, antes de que incluso puede soñar con verter una taza fresca de Joe

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Otro problema para Baxter es que los robots, en general, tienen dificultades para recoger las cosas con precisión -incluso robots como Baxter, y es un robot diseñado específicamente para recoger las cosas. Baxter fue inventado para hacer la fabricación más fácil y más segura para los empleados humanos y para dar a las pequeñas empresas acceso a equipos más asequibles. Él elimina un montón de trabajo monótono para las fábricas para que los empleados pueden centrarse en tareas más complejas, liberándolos para trabajar en algo más estratégico. Necesita ser programado para entender un objeto. No puede simplemente entrar en un nuevo ambiente y ponerse a trabajar.

Y como Tellex ilustra en su sesión, se ha convertido en un trabajo de tiempo completo para su equipo para averiguar cómo enseñar a Baxter a identificar un nuevo objeto y luego recogerlo. Esencialmente, ellos necesitan enseñar al robot a aprender, moviéndolo más allá de su “viejo cerebro” para permitirle interpretar una situación a través de una serie de fotografías, un proceso llamado percepción del campo luminoso. Con la tecnología de campo ligero, eventualmente Baxter será capaz de encontrar un objeto que nunca ha visto antes, ya través de una serie de imágenes, averiguar qué es y cómo recogerlo -lo que significa, todavía está muy lejos de ser capaz de Internos libres de los funcionamientos del café de la oficina.

El futuro de la robótica es brillante

Aunque todavía estamos en las primeras etapas de la IA, hay mucho en la tienda para el futuro de los robots. Uno de los ejemplos más notables vino de George, quien demostró al robot Hermes. Hermes se está desarrollando para tomar el lugar de los trabajadores de alto riesgo, pero no los quitará completamente de sus trabajos. En su lugar, este robot está siendo diseñado para imitar cuidadosamente los movimientos y acciones de un controlador humano para que los seres humanos puedan permanecer seguros en situaciones peligrosas.

Por ejemplo, un bombero puede preparar y controlar un robot paso a paso, romper las puertas para llegar a las víctimas potenciales y obtener un mejor sentido de la escena, todo ello sin el riesgo de inhalación de humo, colapso de techos o cara a cara con un resplandor rugiente. En estos casos, los robots no están siendo desarrollados para tomar nuestros trabajos, sino que están siendo desarrollados para hacer nuestro trabajo más fácil, más seguro y quitando algo del trabajo del gruñido para nosotros.

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