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Robótica

Los robots domésticos útiles están un paso más cerca gracias a Facebook

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La red social lanza una competición en la que los sistemas de inteligencia artificial deben responder a una pregunta simple sobre un hogar. Primero deben entender la pregunta y después apañárselas para dar con la respuesta dentro de un entorno doméstico virtual realista

  • por Will Knight | traducido por Mariana Díaz
  • 25 Mayo, 2018

Los programas de inteligencia artificial (IA) podrían desarrollar ese sentido común que tanto se necesita para competir en búsquedas de tesoros dentro de casas virtuales llenas de una simulación de muebles como mesas de café, sofás, lámparas y otras cosas cotidianas. Ese es el objetivo del desafío de búsqueda del tesoro organizado por investigadores de Facebook y Georgia Tech (EE. UU.). El reto del concurso consiste en que un agente virtual explore una casa virtual simulada para dar respuesta a una pregunta planteada en lenguaje natural. La pregunta podría ser algo como: "¿De qué color es el automóvil?" o "¿Dónde está la mesa de café?". Para hallar la respuesta, la inteligencia artificial primero debe entender la pregunta y, después, explorar el espacio virtual para poder responderla.

"El objetivo es construir sistemas inteligentes que puedan ver, hablar, planificar y razonar", explica la científica informática de Georgia Tech y Facebook AI Research (FAIR) Devi Parikh, quien desarrolló el concurso con su colega y marido, Dhruv Batra.

Parikh, Batra y su equipo desarrollaron un sistema que combina varias técnicas de aprendizaje automático para responder preguntas sobre un hogar. El agente también va desarrollando una especie de sentido común a través de muchas pruebas y errores que le ayudan a identificar los mejores lugares para buscar un objeto en particular. Por ejemplo, con el tiempo, el agente comprende que los coches suelen estar en el garaje, y entiende que los garajes generalmente se pueden encontrar saliendo por la puerta delantera o trasera de la casa.

El enfoque se basa en el aprendizaje reforzado, una forma de aprendizaje automático inspirado en el comportamiento animal; así como en el aprendizaje por imitación, una técnica que permite que los algoritmos aprendan mediante la observación. Las casas virtuales fueron creadas por investigadores del FAIR y la Universidad de California en Berkeley (EE. UU.). La investigación fue uno de los proyectos destacados en la última conferencia anual de desarrolladores de Facebook, celebrada a principios de mes en EE. UU.

Vídeo: Un agente navega en una casa virtual. Crédito: Embodied QA.

Cada vez más investigadores están empleando entornos virtuales para entrenar a sistemas de IA. El enfoque permite ampliar la inteligencia del software y superar algunas limitaciones fundamentales. Pero aunque últimamente la IA ha avanzado mucho, sus logros se limitan a programas muy capaces de hacer una única tarea, como reconocer rostros en imágenes y jugar a un juego de mesa. Además, los programas de IA suelen entrenarse con imágenes fijas en lugar de hacerlo con versiones en 3D.

Investigaciones previas han demostrado que entrenar a una IA codificando su conocimiento manualmente no resulta práctico. Así que mejor la solución es que las máquinas aprendan cosas sobre el mundo por sí solas.

Y las empresas parece que están de acuerdo con esta premisa. Microsoft ha lanzado un entorno llamado Malmo, basado en el videojuego Minecraft. Investigadores del Instituto Allen para la IA (Ai2) en Seattle (EE. UU.) han desarrollado otro entorno virtual tridimensional para entrenar sistemas de inteligencia artificial. Este entorno también refleja la física básica y permite a los agentes realizar acciones simples. Los investigadores del Ai2 han propuesto un conjunto similar de desafíos de lenguaje natural para los agentes en su entorno.

El investigador principal detrás del proyecto de Ai2, Roozbeh Mottaghi, considera crucial que estos entornos virtuales sean más realistas para que los sistemas de IA puedan aprender correctamente dentro de ellos. Pero actualmente no resulta demasiado práctico. Mottaghi explica que "diseñar una habitación de aspecto realista puede llevar meses y es costoso". Y añade que "definir las propiedades físicas realistas para cada objeto es muy desafiante".

A corto plazo, el trabajo podría ayudar a que los chatbots y los asistentes personales sean más fáciles de usar. Hasta ahora, los avances en tareas más generales, como la comprensión del lenguaje natural, ha sido más lento. A una máquina se le puede enseñar a repetir patrones en el texto, pero hacer frente a la ambigüedad del lenguaje generalmente requiere algún conocimiento de sentido común del mundo real. El sentido común desarrollado al explorar entornos virtuales podría ayudar a los chatbots y los asistentes personales a conversar sin cometer tantos errores.

Facebook conoce este desafío de primera mano. En 2015, la compañía lanzó un asistente virtual general al que llamó M. Pero el sistema estaba respaldado por un equipo humano que actuaba cuando el programa no era capaz de entender una consulta. El producto nunca llegó a despegar y el año pasado se suspendió.

Las investigaciones con espacios virtuales realistas pueden dar lugar a proyectos aún más futuristas. Imagine que le pide a su Roomba que aspire la habitación. Incluso aunque la máquina fuera capaz de entender su voz y visualizar el entorno, no tendría ni idea de qué es una habitación o dónde se puede encontrar. Pero los futuros robots domésticos podrían usar un software de inteligencia artificial entrenado con datos increíblemente simples sobre los hogares comunes que habría aprendido tras explorar muchas casas virtuales.

Para Batra, "está claro que nos dirigimos a la era de los agentes de asistencia". Y toma como referencia el dispositivo Echo de Amazon y los rumores de que la compañía está trabajando en un robot doméstico para concluir: "Estas cosas desarrollarán ojos, y después de eso le seguirán por todas partes".

Robótica

 

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