Learning Robot / Sistemas Proactivos

I, Robot. Ver inicio de la película y escena del tunel.

Hasta ahora las máquinas trabajan con un sistema bastante simple de relación con la realidad, que alcanza para indicarles el lugar y posición en la que están o las tareas que deben realizar. Si algo les pasa o el escenario cambia, no se adaptan. Ahora, científicos de la U. de Cornell (EEUU) han diseñado un sistema o algoritmo que le permite al robot descubrir de a poco cómo es su estructura y forma de funcionamiento, chequearse y repararse en caso de sufrir daño.

Así, dicen los investigadores, imitan la forma de aprendizaje de los animales y los bebés, que aprenden con el ensayo y el error.

El estudio aparece en la revista Science y en él los científicos -liderados por Hod Lipson- dicen que, si bien el robot es un dispositivo simple de cuatro piernas, el sistema puede ser adaptado para máquinas más complejas que deban lidiar con escenarios inciertos, como la exploración del espacio.

"Hemos demostrado por primera vez que los robots pueden aprender de forma adaptativa, darles una tarea sin decirles cómo hacerla y dejar que ellos lo descubran", dice Lipson. [vía mouse.cl]

La tendencia del desarrollo tecnológico pareciera seguir orientada hacia máquinas pseudo-inteligentes que se adaptan, que cuentan con sistemas que se reconfiguran según su contexto y que actúan de manera proactiva a los cambios de su entorno. …We describe a robot that can recover from such change autonomously, through continuous self-modeling.

Lectura recomendada:

Bongard J., Zykov V., Lipson H. (2006), “Resilient Machines Through Continuous Self-Modeling", Science Vol. 314. no. 5802, pp. 1118 - 1121 (see commentary by Adami "What Do Robots Dream Of?".