Se podría pensar que aprender a doblar ropa interior es un objetivo modesto, pero tal destreza y adaptabilidad es uno de los grandes retos de la robótica. También concuerda con el objetivo profesado por la organización de "hacer avanzar la inteligencia digital de la manera que tenga las mayores probabilidades de beneficiar a la humanidad al completo". Aplicar el tipo de técnicas de aprendizaje de máquinas que OpenAI está desarrollando debería tener unos enormes beneficios prácticos, y será un componente imprescindible de cualquier forma más generalizada de la inteligencia artificial.
El anuncio de OpenAI no resulta sorprendente dado que contrató recientemente a Pieter Abbeel, un académico que ha sido pionero en la aplicación del aprendizaje de máquinas a los robots. Abbeel y sus alumnos de la Universidad de Califo ia en Berkeley (EEUU) han estado realizando impresionantes avances que habilitan a los robots para aprender a realizar tareas complejas mediante ensayo y error, mediante simulaciones o acciones en el mundo real.
Premiar determinados comportamientos, un enfoque conocido como aprendizaje reforzado, se convertirá en algo muy común en los robots industriales durante los próximos años. Lo genial es que se puede acelerar este proceso poniendo a muchos robots a trabajar en una tarea en paralelo para que compartan informaciones entre ellos sobre la marcha. Y mientras que OpenAI se ha comprometido a publicar sus investigaciones, las varias empresas de Musk y otros inversores de OpenAI desde luego podrían beneficiarse de los avances en estas áreas.
(Para saber más: OpenAI, Este robot pasa la noche en vela para aprender sus tareas él solo, La ONG de la inteligencia artificial apuesta por enseñar a las máquinas como al perro de Pávlov, Un robot aprende a ponerse en pie casi como lo haría un niño, Robots que se enseñan unos a otros)