TN Nota: Este es un excelente manual general sobre IA. A medida que ha surgido en vigor, los tecnócratas han aprovechado la oportunidad de utilizar la IA en su búsqueda de una "ingeniería social científica" para controlar las poblaciones. La segunda parte de esta serie de Rolling Stone se publicará el 9 de marzo y explorará cómo la inteligencia artificial afectará el mundo de los automóviles autónomos y el futuro de la guerra.
Bienvenido a la guardería de robots ”, dice Pieter Abbeel mientras abre la puerta del Robot Learning Lab en el séptimo piso de un nuevo y elegante edificio en el extremo norte del campus de UC-Berkeley. El laboratorio es caótico: bicicletas apoyadas contra la pared, una docena de estudiantes de posgrado en cubículos desorganizados, pizarras blancas cubiertas de ecuaciones indescifrables. Abbeel, de 38 años, es un tipo delgado y enjuto, vestido con jeans y una camiseta alargada. Se mudó a los Estados Unidos desde Bélgica en 2000 para obtener un doctorado. en ciencias de la computación en Stanford y ahora es uno de los principales expertos del mundo en comprender el desafío de enseñar a los robots a pensar de manera inteligente. Pero primero, tiene que enseñarles a "pensar" en absoluto. “Por eso llamamos a esta guardería”, bromea. Me presenta a Brett, un robot humanoide de seis pies de altura fabricado por Willow Garage, un fabricante de robótica de alto perfil de Silicon Valley que ahora está fuera del negocio. El laboratorio adquirió el robot hace varios años para experimentar con él. Brett, que significa "robot de Berkeley para la eliminación de tareas tediosas", es una criatura de apariencia amigable con una cabeza grande y plana y cámaras para ojos muy espaciadas, un torso grueso, dos brazos con pinzas para manos y ruedas para pies. En este momento, Brett está fuera de servicio y se encuentra en el centro del laboratorio con la gracia misteriosa y silenciosa de un robot desconectado. En el piso cercano hay una caja de juguetes con la que Abbeel y los estudiantes le enseñan a Brett a jugar: un martillo de madera, un avión de juguete de plástico, algunos bloques gigantes de Lego. Brett es solo uno de los muchos robots del laboratorio. En otro cubículo, un robot anónimo de 18 centímetros de alto cuelga de un cabestrillo en el respaldo de una silla. En el sótano hay un robot industrial que juega en el equivalente a una caja de arena de robot durante horas todos los días, solo para ver qué puede enseñar por sí mismo. Al otro lado de la calle, en otro laboratorio de Berkeley, un robot quirúrgico está aprendiendo a coser carne humana, mientras que un estudiante de posgrado enseña a los drones a pilotearse inteligentemente alrededor de objetos. “No queremos que los drones se estrellen contra cosas y caigan del cielo”, dice Abbeel. "Estamos tratando de enseñarles a ver".
Los robots industriales se han programado durante mucho tiempo con tareas específicas: mover el brazo seis pulgadas hacia la izquierda, agarrar el módulo, girar hacia la derecha, insertar el módulo en la placa de circuito impreso. Repita 300 veces cada hora. Estas máquinas son tan tontas como cortadoras de césped. Pero en los últimos años, los avances en el aprendizaje automático (algoritmos que imitan aproximadamente al cerebro humano y permiten que las máquinas aprendan cosas por sí mismos) han dado a las computadoras una capacidad notable para reconocer el habla e identificar patrones visuales. El objetivo de Abbeel es imbuir a los robots con una especie de inteligencia general, una forma de entender el mundo para que puedan aprender a completar tareas por sí mismos. Tiene un largo camino por recorrer. “Los robots ni siquiera tienen la capacidad de aprendizaje de un niño de dos años”, dice. Por ejemplo, Brett ha aprendido a realizar tareas sencillas, como atar un nudo o doblar la ropa. Cosas que son simples para los humanos, como reconocer que una bola de tela arrugada sobre una mesa es en realidad una toalla, son sorprendentemente difíciles para un robot, en parte porque un robot no tiene sentido común, no tiene memoria de intentos anteriores de toalla. plegado y, lo más importante, sin concepto de lo que es una toalla. Todo lo que ve es un fajo de color.
Para evitar este problema, Abbeel creó un método de autoaprendizaje inspirado en las cintas de psicología infantil de niños que ajustan constantemente sus enfoques al resolver tareas. Ahora, cuando Brett revisa la ropa, hace algo similar: agarrar la toalla enrollada con sus manos de agarre, tratando de tener una idea de su forma, cómo doblarla. Suena primitivo, y lo es. Pero luego lo piensas de nuevo: Un robot está aprendiendo a doblar una toalla.
Todo esto es espeluznante, cosas de la tierra de Frankenstein. La complejidad de las tareas que pueden realizar las máquinas inteligentes está aumentando a un ritmo exponencial. ¿A dónde nos llevará esto en última instancia? Si un robot puede aprender a doblar una toalla por sí solo, ¿algún día podrá cocinarle la cena, realizarle una cirugía e incluso llevar a cabo una guerra? La inteligencia artificial puede ayudar a resolver los problemas más complejos que enfrenta la humanidad, como curar el cáncer y el cambio climático, pero en el corto plazo, también es probable que potencie la vigilancia, erosione la privacidad y aumente la potencia de los telemarketers. Más allá de eso, surgen preguntas más importantes: ¿algún día las máquinas podrán pensar por sí mismas, razonar a través de problemas, mostrar emociones? Nadie sabe. El surgimiento de las máquinas inteligentes es diferente a cualquier otra revolución tecnológica porque lo que está en juego aquí es la idea misma de la humanidad: podemos estar a punto de crear una nueva forma de vida, una que podría marcar no solo un avance evolutivo, sino un amenaza potencial para nuestra supervivencia como especie.
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