"Los robots no tienen que ser inteligentes continuamente"

Manuela Veloso entrena un equipo de fútbol muy especial que cuenta con varios trofeos internacionales en su haber. Su equipo tiene cuatro jugadores y el campo mide unos pocos metros cuadrados. Los entusiastas seguidores son casi todos científicos e ingenieros, no por ello menos apasionados por los pases de pelota, los regates, las combinaciones y los goles. Lo peculiar es que esos cuatro jugadores (ocho, contando con los del contrincante) son robots, con forma de perro, programados por expertos en Inteligencia Artificial (IA). Veloso es profesora de ciencias de la computación en la Universidad Carnegie Mellon (EE UU) y el equipo de robots que dirige es uno de los favoritos en los campeonatos que organizan científicos de IA de todo el mundo como banco de pruebas. Veloso nació en Lisboa (1957) y lleva más de 20 años en EE UU dedicándose a la investigación. Con una conferencia sobre Equipos de robots con percepción, cognición y acción ha inaugurado en Barcelona el ciclo que Cosmocaixa dedica este año al 50º aniversario de la IA.

"A menos que un robot sea capaz de ajustarse a las situaciones, es decir, de aprender, nunca podrá manejar situaciones complejas" "Pienso en máquinas que uno pueda enviar al supermercado a comprar unas flores o que le puedan sustituir en una reunión"

Pregunta. ¿La IA siempre tiene como referencia la inteligencia humana?

Respuesta. Sí, creo que la referencia es la capacidad de actuación humana. Nosotros tomamos decisiones inteligentes, pero también fallamos y rectificamos, o volvemos a fallar.... Lo mismo los robots: no tienen que ser inteligentes continuamente, probablemente cometerán errores y aprenderán a hacerlo mejor. No me parece que los humanos seamos inteligentes máquinas pensantes 24 horas al día.

P. ¿Cómo define la IA?

R. Es la ciencia que intenta crear un cuerpo físico capaz de pensar, con capacidad de percepción del mundo, de moverse y de desenvolverse en el entorno...

P. ¿Y de qué son capaces sus robots futbolistas?

R. Los programamos para que jueguen al fútbol y tienen así capacidades de percepción que les permiten detectar objetos específicos, como la pelota. Saben dónde está la pelota y la portería; también saben dónde están sus oponentes y sus compañeros de equipo, colaboran con ellos, se comunican, y así se colocan en posiciones correctas para hacer pases, recibirlo o lanzar a gol. Desde el punto de vista científico es muy interesante que sepan trabajar en equipo para alcanzar el objetivo, y cumplen el ciclo completo de percepción, cognición y acción.

P. ¿Nadie los dirige cuando están jugando?

R. No. Son completamente autónomos, no hay control remoto alguno. Los programamos antes del juego, pero cuando empieza el partido dependen completamente de sí mismos.

P. ¿Son capaces de aprender?

R. Estos pueden aprender en experimentos, por ejemplo, mejoran su velocidad de desplazamiento, pero en el partido no aprenden mucho. Otras máquinas sí que lo hacen: las programamos para que obtengan una recompensa (una puntuación) si logran el objetivo que marcamos, de manera que se van adaptando con las opciones más favorables.

P. Desde hace años hay máquinas que juegan estupendamente al ajedrez, incluso contra campeones mundiales. ¿Hay más inteligencia en el fútbol que en el ajedrez?

R. Ha habido un desplazamiento respecto a lo que se considera que es inteligencia para una máquina. Jugar al ajedrez es difícil, pero la máquina normalmente no ve el tablero, ni mueve las piezas, es un ordenador que sólo piensa; por supuesto, las elecciones que hace son inteligentes. Pero los seres humanos lo son en muchos otros aspectos. Al buscar una puerta en el aeropuerto, por ejemplo, hay mucho trabajo de procesamiento y de percepción: mi avión está en la salida 23 y yo encuentro el camino viendo las señales, interpretando las flechas, sabiendo que está entre la 20 y la 30... A lo mejor no le parece una actividad muy inteligente, pero hay que llegar a la puerta... Y el fútbol exige una planificación para la consecución de un objetivo, percepción, planificación, etcétera.

P. Así que sus robots son inteligentes.

R. Lo son en el sentido de que son autónomos. En cuanto a si toman siempre decisiones inteligentes.... ¿Qué es una decisión inteligente universal? Lo importante es que pueden aprender de la experiencia, cometer un error y mejorar. Y estos robots son un banco de pruebas muy bueno para ensayar la actuación en equipo, lo que significa que tienen que intercambiar información entre ellos, repartirse tareas y colaborar. El objetivo de la investigación es avanzar en el desarrollo de equipos de robots que se desenvuelvan en entornos llenos de incertidumbre, dinámicos, cambiantes.

P. ¿Qué aplicaciones tendrían?

R. Imagine un grupo de robots ocupándose del tráfico en una ciudad, cada uno cubriendo un área e intercambiando información y decisiones entre ellos. Otro ejemplo sería un equipo de rescate coordinando su actuación... con robots que incluso tengan capacidades diferentes pero complementarias, o una granja de vacas donde unas máquinas ordeñan y otras están capacitadas para transportar líquidos.

P. ¿Es importante el aprendizaje a través de la experiencia?

R. Es uno de los grandes temas, si no la esencia misma, de la IA, porque cuando escribimos programas para los robots basados en lo que pensamos que va a ser el entorno en el que van a desenvolverse, son incorrectos o incompletos. A menos que programes un robot para que sea capaz de ajustarse a las situaciones, es decir, de aprender, nunca podrá manejar situaciones complejas. Si entendiéramos perfectamente cómo aprendemos los humanos, cómo pensamos, cómo hacemos las cosas..., tal vez podríamos programar los robots igual, pero no lo sabemos; nosotros somos máquinas que aprenden, y ahora estamos haciendo robots así.

P. ¿Ha avanzado la IA tanto como se esperaba hace 50 años?

R. Hace medio siglo se pensaba en computadoras gigantescas que podrían pensar, capaces de jugar al ajedrez y tomar decisiones inteligentes. Hemos progresado mucho en eso, pero también en hacer máquinas que se adapten al entorno. Hace medio siglo, el aprendizaje, la incertidumbre y demás eran objetivos lejanos y, sin embargo, se han alcanzado muchos logros concretos.

P. Pero los padres de la IA pensaban en máquinas similares al cerebro humano y ahora parece que los objetivos son más compartimentados.

R. Hay investigadores que siguen persiguiendo la integración, el concepto de robot humanoide completo. Pero para integrar necesitas desarrollar múltiples componentes, abarcar lenguaje natural, traducción, aprendizaje, planificación, etcétera. Muchos nos ocupamos de profundizar en aspectos concretos. Eso lo hace también, por ejemplo, la medicina, con muchos médicos especializados en órganos concretos y otros que tienen una visión más global del organismo humano.

P. ¿Se imagina un robot humanoide capaz de ser un amigo?

R. La exploración de las emociones, como el comportamiento amistoso, es un área de investigación en IA, y creo que sí, que es posible. La gente se encariña con estos perros robot, y se podrían hacer máquinas que mostrasen un comportamiento amistoso.

P. ¿Cómo será la IA dentro de 50 años?

R. Espero que haya robots con los humanos, ayudándoles. Pienso en máquinas a las que uno pueda enviar al supermercado a comprar unas flores que se le han olvidado, o que le puedan sustituir en una reunión, robots que sean ayudantes, asistentes... o coexistentes.