2013008. Busco robot con pedigree para cruzar con el mío. Abstenerse sin referencias.

ICubImaginad que sois una hormiga y que un niñato nativo digital como Clarke Sciamanna os utiliza para mejorar su klout. Imaginad que os sitúa en un laberinto para demostrar vuestra vuestra competencia en resolución de problemas, y que el vídeo se convierte en un fenómeno viral.  Como podéis apreciar, vuestra pesadilla de hormiga ya existe.

La estrategia de exploración practicada por las hormigas es uno de los sofisticados mecanismos de aprendizaje y adaptación que ha desarrollado la naturaleza para responder a la incertidumbre del entorno. El otro mecanismo es la imitación, y en este post explico ejemplos de ambos aplicados al mundo animal y al de la robótica. 

Empecemos por ejemplo con los caballos que -en hípicas donde son bien atendidos- desarrollan comportamientos como el que muestra este vídeo de cosecha propia para espantar a las molestas moscas. Nota: la hípìca en cuestión es CAMFE, y los protagonistas son Gordi y Jolly.

Además de la exploración -individual o colectiva- los animales también aprendemos mediante la imitación. Este vídeo de National Geographic muestra cómo un niño y un chimpancé resuelven el mismo problema, y cómo uno de los dos demuestra un nivel de creatividad superior al otro. ¿Adivináis quién?

Pero no vamos a hablar solo de animales, como podéis suponer. Ambas estrategias de aprendizaje, la imitación y la exploración (“prueba y error”) también se dan en el mundo de la robótica que tanto me apasiona. Quedémonos por un momento en el mundo virtual de la simulación. ¿Quién no se ha sentido atraído alguna vez por la belleza del juego de la vida de John Conway? Tal vez solo me pasaba a mi, pero me podía pasar horas mirando cómo se generaban los bichitos y como evolucionaban tratando de encontrar algún glider que se autoreplicase.

En este entorno el aprendizaje se realiza mediante redes neuronales, algoritmos genéticos y otras rutinas bien conocidas. Para mejorarlas recurrimos -como en el caso de las hormigas- a más tiempo o mayor potencia de cálculo. No hay efectos colaterales y la velocidad de aprendizaje depende básicamente de la capacidad de computación. El reconocimiento de habla es un ejemplo clásico de estas rutinas de aprendizaje en un entorno cerrado y estático.  De hecho existen pasarelas entre los dos mundos, como la de utilizar la técnica de feromonas de las hormigas para mejorar la gestión del tráfico.

Este primer método de entorno virtual se adapta muy bien a la estrategia de exploración, pero no tanto a la del aprendizaje por imitación donde la presencia de un cuerpo se hace necesaria para poder trabajar con dos universos semejantes. Dos ejemplos bien conocidos de este método a través del reconocimiento de la visión son KISMET y esta robot japonesa.  La imitación se puede ayudar con cierto acompañamiento mecánico, como en el extraordinario caso de iCub vertiendo los cereales en el bol (de verdad, no os perdáis este inquietante vídeo). 

Lo que me parece más interesante del proceso de imitación es precisamente esta introducción de un componente físico -una inercia- que impide acelerar el aprendizaje. Las acciones requieren su tiempo, y no son reversibles, lo que nos lleva a un cuello de botella en la evolución del aprendizaje. Para “entrenar” a un iCUB necesitamos horas, lo mismo que nos pasaba con la solitaria hormiga en el laberinto que abría este post o con nuestros hijos. ¿Qué hace la hormiga? Recurrir a la fuerza bruta de la cooperación en masa. Replicar esta estrategia nos llevaría a incrementar el número de iCub hasta una cifra suficientemente grande para acelerar el proceso de aprendizaje.

De hecho, lo que lleva tiempo es el aprendizaje, no la fabricación del robot. Si encontrásemos el modelo de negocio adecuado (¿sería el cerebro la tinta y el cuerpo la impresora?) podríamos fabricarlos a escala industrial. A un ritmo de pongamos 100 robots al día, en un año tendríamos 35.000 robots-cuerpo, sin cerebro, en 10 años 350.000. Nos tendríamos que plantear entonces qué estrategia seguir en su aprendizaje, si la de la uniformidad o la diversidad. En el primer caso, replicando los cerebros llegaríamos al clásico ejército de clones de Starwars. En el segundo, combinándolos, llegaríamos a diferentes resultados de descendencia ¿Podríamos entonces seleccionar la mejor? ¿Qué haríamos con los “no tan buenos”?

Sea una u otra, queda claro que más pronto que tarde será necesario reflexionar sobre el particular. Hasta ahora iCub es una familia de 25 robots niño/a, pero al ser un robot Open Source  (con un coste de 200.000€, no es un #arduino) se puede replicar con relativa facilidad. Si buscamos diversidad y cooperación, cruzaremos los iCUB -sus cerebros- aunque el resultado no sea siempre el que más nos interesa y de lugar tanto a aberraciones como a genialidades. Si buscamos obediencia e individualismo, los replicaremos, a imagen y semejanza de… ¿Qué tipo de sociedad representa cada opción? ¿Qué tipo de educación? Pink Floyd sabía de qué hablaba

 

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2 thoughts on “2013008. Busco robot con pedigree para cruzar con el mío. Abstenerse sin referencias.

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  2. Retroenllaç: Tres líneas de investigación en robótica – Hablar por hablar | Pere Losantos

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