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SIMPÁTICOS, PERO NO EMPÁTICOS: A LA SOMBRA DE LOS ROBOTS ANDROIDES

En este trabajo trataremos algunos aspectos relativos a los robots androides y su problemática y, más concretamente, trataremos el tema más humano, el de su inteligencia. 

En cuanto a su apariencia, los robots androides son de aspecto similar al ser humano y buscan conectar con las personas. La animatrónica, junto con la inteligencia artificial, dan como resultado a los robots androides. Ambas conducen a dotar de aspecto y comportamiento de seres vivos a máquinas, es decir, a humanizar a robots, tanto en su apariencia (forma, piel, maquillaje…) como en su dinámica. 

Curiosamente, existe un límite en la simpatía hacia los robots androides, determinado por el llamado Valle Inquietante (Masahiro Mori, 1970), que indica que cuanto más se acerca un robot a la forma humana, más rechazo produce en las personas que les rodean. Este es, quizá, un límite en la futura comercialización de los robots androides: la apariencia debe ser simpática, pero no demasiado humana.

En la actualidad, el diseño de robots androides debe superar importantes retos aún sin resolver. Primero, son aún lentos y torpes, y tienen serios problemas para mantener el equilibrio durante el movimiento. Segundo, su consumo energético es excesivo, y su autonomía es muy escasa. Respecto a su percepción sensorial, los robots están bastante avanzados, tanto en la adquisición de señales, como en su procesamiento. Pero ¿qué hacer con todos los datos que se adquieren? Esto nos hace pasar al siguiente punto: la inteligencia. 

En primer lugar, veremos algunos aspectos de la inteligencia humana, a la que trata de emular la inteligencia artificial de los robots.

La inteligencia humana 

El ser humano es inteligente porque posee:

  • Facultad de conocer, de comprender.
  • Habilidad para aplicar conocimiento.
  • Actitud para recordar, pensar y razonar.
  • Facultad de actuar para resolver problemas y conseguir objetivos.
  • Capacidad de relacionarse. Adaptarse dinámicamente a nuevas situaciones.
  • Orientación, sentido crítico, capacidad de juicio. 

Una base generalmente admitida es que el cerebro causa la mente1. Es decir: pensar, razonar, crear, las emociones, afectos, deseos, son propiedades del cerebro. Al contrario que Descartes, que consideraba la mente como algo inmaterial, los científicos materialistas no consideran la división esencial entre cerebro y mente. Todos los aspectos de la mente (incluido el más misterioso que es la conciencia) podrían tener una explicación materialista, a saber, que dependan del modo de funcionar grandes conjuntos neuronales que interactúan entre sí. 

Para los científicos materialistas, el cerebro es, por tanto, la interfase entre el individuo y el ambiente (exterior e interior). Podríamos decir que el cerebro humano es la estructura más enrevesada del Universo conocido, con cien mil millones de neuronas, con billones de interconexiones. Aún no se conocen los secretos de su funcionamiento. Cada neurona tiene un gran número de dendritas, que reciben información, bien del exterior, bien de otras neuronas. Las neuronas entrelazadas (a través de sus dendritas y axones) finalmente, forman el sistema nervioso. En él, se une el cerebro con los nervios periféricos, para activar músculos, o bien, percibir información tanto del interior como del exterior.

El cerebro dispone de áreas sensoriales (donde se procesan y almacenan los datos proporcionados por los órganos de los sentidos), y áreas asociativas (dedicadas a compartir y a relacionar unos con otros los millones de datos de forma muy variada). Los resultados del procesamiento se almacenan en el cerebro en forma de estructuras específicas de neuronas entrelazadas. Esta red de conexiones (o Conectoma) es específica para cada individuo, y define aspectos tales como la conciencia, el recuerdo, el razonamiento, la emoción, etc. Las estructuras de las conexiones permanecen casi fijas, pero pueden variar debido a nuevos conocimientos, o recuerdos.

El control de estos datos actúa en el cerebro de forma heurística (de prueba y error), comparando los datos de entrada con modelos o experiencias anteriores (plasmados en diferentes estructuras de neuronas que pueden cambiar en el tiempo, adaptándose cada vez más a la realidad). Los datos pueden provenir también del lenguaje u otros símbolos, que nos conducen a nuestra propia experiencia del mundo abstracto de las ideas. 

De las comparaciones, se producen oportunas resonancias cuando existen coincidencias entre las asociaciones de estructuras. A falta de asociaciones más o menos fáciles, el cerebro genera otras al azar, y se prueba el resultado. Los actos de inteligencia más notables son aquellos que establecen conexiones entre conjuntos de datos aparentemente sin ninguna relación.

En resumen, los humanos, como sistemas inteligentes disponen de los siguientes sistemas interrelacionados: 

  • Sistema sensorial (para la percepción).
  • Sistema cognitivo (para inferir, relacionar, clasificar, comparar, transformar).
  • Sistema regulatorio (regula la relación con el entorno, grupos sociales, etc.).
  • Sistema emocional: controla las emociones, que dependen de funciones de las neuronas, igual que el pensamiento consciente.  
  • Sistema motor que actúa sobre el entorno, o sobre el interior.

Inteligencia Artificial

Los científicos de la computación llevan muchos años intentando imitar la actividad mental humana mediante sistemas inteligentes, que se denominan Sistemas de Inteligencia Artificial. Estos sistemas ejecutan actividades de utilidad práctica para la industria, sanidad, transporte, finanzas, etc. Los resultados son abundantes y brillantes (p. e.: los campeones mundiales de Ajedrez y Go son máquinas inteligentes).

Más allá de esta valoración positiva, podemos decir que, por el momento, la inteligencia artificial no ha llegado más allá de lo que el cerebro humano puede hacer sin esfuerzo alguno. La velocidad y exhaustividad son algunas de sus características. Su comportamiento es bueno en tareas cuantitativas, pero no cualitativamente complejas. 

Los neurocomputadores están basados en redes neuronales, que establecen conexiones de un elemento computacional con miles de otros elementos, imitando una red neuronal. 

En Inteligencia Artificial, el principal tema unificador es la idea de Agente Inteligente. Los agentes reciben percepciones del entorno, y ejecutan acciones. Para ello se apoyan en formulaciones matemáticas en tres áreas: lógica, computacional y probabilística. Redes neuronales, aprendizaje automático-profundo, reconocimiento de patrones, algoritmos genéticos, razonamiento basado en modelos2, son algunas de las técnicas informático-electrónicas que se aplican para el razonamiento de estas máquinas. 

En un problema suficientemente complejo, habría un gran número de agentes inteligentes interconectados tanto en sus entradas como en sus salidas para dar un resultado. El sistema motor, actuará sobre el entorno. 

Esta disposición es semejante a la que se supone que es la estructura básica del sistema inteligente humano3. Pero en el cerebro los grados de complejidad son mucho mayores, tanto en cuanto a la conectividad, como a la posibilidad de cambio dinámico de esas conexiones. De este modo, mientras que la inteligencia humana agrupa los procesos de:

Percepción–Memoria y asociación–Razonamiento–Aprendizaje–Solución de problemas–Comunicación–Pensamiento abstracto–Creatividad e Imaginación–Conciencia–Respuesta emocional.

Hoy día, los sistemas de Inteligencia Artificial sólo agrupan los seis primeros:

Percepción–Memoria y asociación–Razonamiento–Aprendizaje–Solución de problemas–Comunicación.

Todo lo anterior explica la inmensa capacidad de modelización y representación interna del Universo dentro del cerebro humano, con continua adaptación a la realidad, y un contenido altamente abstracto. 

Algunas reflexiones

Aunque el hombre se esfuerce por conseguir una máquina perfecta en cuanto a su capacidad y comportamiento, surge la pregunta de si podrá ésta remplazar a la mente humana. En cuanto a la consciencia. ¿Podrán, algún día, los robots, descubrir grandes teorías como la relatividad de Einstein, la evolución de Darwin o la gravitación universal de Newton? 

En cuanto a las emociones. Componentes emotivos tales como miedo, ansiedad, ilusión, energía, culpa, amor, odio, tristeza, alegría, esperanza, pesimismo, desánimo, ira, ¿formarán algún día parte de la inteligencia de un robot? ¿Tendrán subconsciente? ¿Soñarán estas máquinas algún día? 

Científicamente no se puede negar la posibilidad, quizá, quién sabe, en un futuro lejano.  Pero, sólo se suele invertir en lo que da dinero. Y hoy día, los sentimientos, afectos, y sueños humanos, no son muy del interés del poder económico, y por tanto están aún por desarrollar. 

10 GRANDES RETOS PARA LOS ROBOTS ANDROIDES EN LOS PRÓXIMOS AÑOS

Un estudio publicado en la revista Science Robotics4 ha identificado los diez grandes retos a los que se enfrentan la robótica androide, hoy:

  1. Encontrar nuevos materiales y esquemas de fabricación para la creación de robots multifuncionales cada vez más autónomos y eficientes.
  2. Crear robots biohíbridos y bioinspirados que funcionen como sistemas naturales.
  3. Obtener nuevas fuentes energéticas.
  4. Crear unidades modulares más pequeñas, simples y económicas.
  5. Crear máquinas capaces de navegar y explorar en esos lugares desconocidos.
  6. Aplicar mejor la inteligencia artificial a los desarrollos robóticos.
  7. Avanzar en las interfaces cerebro-computador.
  8. Adecuar la capacidad de los robots para interactuar en sociedad.
  9. Desarrollar robots médicos con niveles altos de autonomía.
  10. Estudiar las cuestiones éticas y de seguridad para aplicarlas en las innovaciones robóticas de forma responsable

 

BIBLIOGRAFÍA

1. La mayor parte de los neurocientíficos que estudian el cerebro son materialistas, no dualistas. En cambio, algunos científicos como p. e. John Eccles, Premio Nobel de Medicina y Fisiología (1964) sostenían esa dualidad, al ser el humano una creación divina.

2. Estos términos han sido tomados del inglés: Neural networks, deep-machine learning, pattern recognition, genetic algorithms, model-based reasoning.

3. En realidad, no se conoce aún de forma clara, cuál es la estructura de funcionamiento del cerebro humano. Las técnicas de Inteligencia Artificial sirven, no sólo para resolver problemas concretos, sino también para, junto con la neurociencia, desarrollar explicaciones aproximadas del funcionamiento del cerebro.

4. Yang et al., Science Robotics 3, eaar7650, January 2018.

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