¿Necesita la Inteligencia Artificial un cuerpo para poder pensar como un humano?
La hipótesis de la cognición encarnada plantea que una inteligencia artificial alcanzará una inteligencia similar a la humana solo si “vive” dentro de un cuerpo que le permita interactuar físicamente con el mundo
Los expertos en robótica se preguntan si la inteligencia artificial (IA) necesitaría un cuerpo, para poder acercarse a la inteligencia humana, y, de ser así, de qué tipo de robot se trataría, señala la divulgadora Starre Vartan en la publicación New Atlas.
Vartan destaca que se están empezando a ver “las fallas en los sistemas de IA más avanzados (y notablemente incorpóreos)”, a comprobar que la forma en que estos modelos “resuelven los problemas carece de lógica interna” y que en definitiva “no ‘piensan’ realmente como los humanos”.
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En ese sentido, destaca las declaraciones de Nick Frosst, ex investigador de Google y cofundador de la plataforma de IA Cohere: “lo que estamos construyendo ahora son cosas que toman palabras y predicen la siguiente palabra más probable... Eso es muy diferente de lo que las personas hacemos”.
HIPÓTESIS DE COGNICIÓN ENCARNADA
Ahora los científicos se preguntan si la clave para desarrollar una IA similar a la inteligencia humana, capaz de adaptarse a los cambios de entorno, podría consistir en encarnarla en un cuerpo físico que le permita interactuar con el mundo real, percibir lo que le rodea y responder ante ello y que esté distribuida por todo ese organismo y no viva solamente en el cerebro.
Esta es la idea central de la cognición encarnada, perspectiva según la cual los procesos de actuar, conocer, sentir y pensar no están separados, sino un solo proceso, que no es puramente una actividad mental abstracta, sino que está íntimamente ligado a la experiencia corporal y la interacción con el entorno.
“Los cerebros siempre se han desarrollado en el contexto de un cuerpo que interactúa con el mundo para sobrevivir. No existe un éter algorítmico en el que surjan”, según explica Rolf Pfeifer, experto en ciencias de la computación y director del Laboratorio de Inteligencia Artificial de la Universidad de Zúrich (Suiza),.
MÁS CERCA DEL APRENDIZAJE HUMANO
El tecnólogo Rafael Tamames, especialista en IA y en transformación digital, se muestra “en parte” de acuerdo con la hipótesis de la IA encarnada, asegura en una entrevista con EFE.
“La hipótesis de la cognición encarnada, que plantea que una IA alcanzará una inteligencia similar a la humana solo si `vive´ dentro de un cuerpo que le permita interactuar físicamente con el mundo, en lugar de limitarse a un cerebro digital aislado, es una idea con mucho fundamento”, según Tamames.
Señala que “los seres humanos adquirimos nuestro sentido común y entendimiento básico del mundo gracias a la experiencia sensorial y motora directa desde la infancia”.
“Un niño no necesita datos ni programación explícita para saber que un vaso caerá al suelo si se suelta en el aire; aprende esas reglas del mundo viviéndolo día a día”, enfatiza.
LIMITACIONES DE LA IA INCORPÓREA
“En cambio, las IA actuales (por muy avanzadas que sean en tareas específicas) carecen de ese conocimiento físico intuitivo, ya que solo aprenden de datos estáticos y no de una vivencia corporal. Por eso suelen fallar ante situaciones fuera de su entrenamiento o carecen de verdadero sentido común”, puntualiza.
A juicio de Tamames “integrar la IA en un cuerpo con sensores y capacidad de acción le permitiría aprender de la experiencia de forma autónoma, generando su propio conocimiento sobre causa y efecto en el mundo real, algo que la acercaría más al aprendizaje humano”.
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“De hecho, expertos en IA señalan que avanzar hacia sistemas embebidos en el mundo físico es clave para superar las limitaciones de la inteligencia artificial actual y aproximarse a la inteligencia general humana”, asegura.
VENTAJES DE LA IA PURAMENTE DIGITAL
Sin embargo, “esto no significa que cualquier forma de inteligencia requiera un cuerpo físico. Una IA puramente digital puede sobresalir en tareas lógicas o de cálculo sin necesidad de un cuerpo. Hoy lo vemos en modelos que juegan al ajedrez o resuelven problemas matemáticos”, argumenta.
“Esas inteligencias ‘incorpóreas’ carecen de entendimiento contextual del mundo físico. Para lograr una inteligencia versátil y adaptable como la humana, con sentido común, intuición física e incluso la capacidad de desarrollar consciencia o emociones, la interacción corpórea parece fundamental”, según Tamames.
Destaca que “de hecho, el neurocientífico Antonio Damasio argumenta que sin una base biológica (un cuerpo que sienta), la IA no podrá alcanzar una conciencia ni emociones genuinas”.
En resumen, “un cuerpo proporciona a la IA las fuentes de estímulos y experiencias necesarias para `actuar, sentir y pensar´ de manera más humana, algo que un software aislado difícilmente consigue”, añade.
ROBOTS CON CAPACIDAD DE APRENDER
“Por ejemplo, investigadores como Ramón López de Mántaras han demostrado en experimentos que un robot físico puede aprender nociones de causa y efecto por sí mismo (tocando un instrumento musical y escuchando el resultado) gracias a sus sensores, obteniendo conocimiento estructurado del mundo a partir de la interacción tal como haría un niño”, explica.
Para Tamames “estos hallazgos refuerzan la idea de que encarnar la IA en un cuerpo le brinda un aprendizaje práctico y multimodal que la acerca a la forma en que aprendemos los humanos”.
LA IA ALOJADA EN “ROBOTS BLANDOS”
Los denominados ‘robots blandos’ (diseñados con materiales flexibles y suaves, en vez de componentes rígidos), podrían ser “una plataforma física ideal para que la IA experimente el mundo de forma similar a un ser vivo”, de acuerdo con este experto.
Estos robots, “construidos con materiales elásticos, pueden moverse de manera más orgánica y adaptativa. Esto permite que una IA encarnada en una de estas máquinas explore su entorno con mayor libertad y seguridad, ya que el robot puede deformar su cuerpo para sortear obstáculos y absorber impactos sin dañarse ni causar daños”, puntualiza.
Para fomentar una inteligencia más humana, un robot donde “encarne” la IA debería estar construido con componentes blandos y deformables (por ejemplo, siliconas, gomas o polímeros) en lugar de piezas metálicas rígidas, según Tamames.
Esto le daría una flexibilidad similar a la de los seres vivos, permitiéndole adaptarse mejor a entornos complejos y realizar movimientos naturales, y su estructura blanda aumentaría su seguridad, permitiéndole interactuar con personas u objetos frágiles sin dañarlas, según argumenta.
UNA MÁQUINA MULTISENSORIAL
“Para imitar el papel del sistema nervioso humano, el robot debería estar `sensibilizado´ en todo su cuerpo. Esto implica dotarlo de múltiples sensores: cámaras para la visión, micrófonos para el oído y una suerte de piel artificial con sensores táctiles distribuidos por sus extremidades y superficie”, añade.
“Tales sentidos proporcionarán a la IA una percepción rica de su entorno físico. Un cuerpo multisensorial le permitiría a la IA correlacionar lo que `ve´, `oye´ y `toca´ con sus acciones, aprendiendo de forma integrada tal como hacemos los humanos”, puntualiza.
Por ejemplo, “podría sentir la textura y peso de un objeto al agarrarlo a la vez que lo ve, construyendo nociones de forma, tamaño o fragilidad. Esta integración sensorial es esencial para desarrollar sentido común físico y responder adecuadamente a estímulos variados”, señala Tamames.
CAPACIDADES MOTORAS VISIBLES
El ‘cuerpo’ robótico debería proporcionar a la IA modos de acción diversos para interactuar con el mundo, y contar con extremidades manipuladoras (brazos, manos prensiles o tentáculos suaves) para agarrar y manipular objetos, así como con un medio de locomoción eficiente (ruedas o patas articuladas) para desplazarse por distintos terrenos, apunta.
“Cuanta más libertad de movimiento tenga, más podrá experimentar situaciones del mundo real y aprender de ellas”, enfatiza.
Por ejemplo, “un robot humanoide bípedo podría aprender sobre equilibrio y gravedad al caminar, mientras que un brazo robótico con destreza fina podría aprender a usar herramientas”, señala.
Tamames explica que “la robótica blanda ofrece la ventaja de que sus actuadores (mecanismos) pueden lograr movimientos complejos y multifuncionales inspirados en la naturaleza”.
“Un robot de este tipo debería moverse y actuar de forma tan variada como lo haría un organismo vivo, pues esas acciones son las que generan la experiencia de la cual la inteligencia puede aprender”, recalca.
APRENDIZAJE AUTÓNOMO Y ADAPTACIÓN
Asimismo, “el robot debería estar configurado para que la IA aprenda de manera autónoma a partir de sus interacciones, lo que requiere que el sistema pueda procesar al instante la información de sus sensores y ajustar su comportamiento a los resultados de sus acciones y a lo que experimenta”, añade.
Por ejemplo, “si una maniobra causa una caída, la máquina debe ‘aprender’ a corregir esa maniobra la próxima vez”, apunta.
“Un robot encarnado con IA debería aprender continuamente de su entorno, generando conocimiento nuevo sobre la marcha. Al combinar un cuerpo adecuado con algoritmos de aprendizaje, lograríamos que la IA no solo esté en el mundo, sino que lo entienda a través de su propia experiencia, acercándola cada vez más a la inteligencia humana”, concluye Tamames.
DESTACADOS:
- Para acercarse a la inteligencia humana, la IA necesita tener la capacidad de interactuar con el mundo real, a través de un cuerpo físico con sentidos equiparables a los de un sistema nervioso, que estén distribuidos por todo ese organismo y le permitan detectar estímulos y reaccionar ante ellos, según algunos expertos.
- “Los cerebros no surgen en un éter algorítmico, sino que se desarrollan en el contexto de un cuerpo que interactúa con el mundo real para sobrevivir”, según Rolf Pfeifer, experto en Inteligencia Artificial de la Universidad de Zúrich (Suiza). La IA debería seguir un camino similar, opinan algunos especialistas.
- “Integrar la IA en un cuerpo con sensores y capacidad de acción le permitiría aprender de la experiencia de forma autónoma, generando su propio conocimiento sobre causa y efecto en el mundo real, algo que la acercaría más al aprendizaje humano”, explica a EFE el tecnólogo Rafael Tamames.
Por Ricardo Segura EFE-Reportajes.