Cómo entrenar a mi robot... ¿para que sea humano?

(Bloomberg).- Uno encarga un robot en línea y lo pone en marcha en casa. Al comienzo, la máquina no hace mucho; simplemente lo sigue a uno y observa su rutina diaria: pasear el perro, hacer lasaña, lavar los platos. Pero al poco tiempo el robot ha aprendido a convertirse en su sustituto, haciéndose cargo de tareas cotidianas como para que uno pueda concentrarse en otras más interesantes.

Esa es la clase de mundo que imaginan Suzanne Gildert y Geordie Rose. Manejan Kindred, una compañía muy sigilosa de inteligencia artificial con sede en Vancouver y en parte financiada por la rama de capital riesgo de Google. Gildert y Rose fundaron Kindred sobre el principio de que la mejor manera de fabricar robots tan inteligentes como los humanos es ponerlos en nuestros zapatos y enseñarles a hacer lo mismo que hacemos nosotros. Con la ayuda de una junta asesora de estelares expertos en inteligencia artificial, Kindred ya progresa hacia esa meta audaz.

"Si los humanos y la inteligencia artificial cooperan para controlar los robots, siempre estarán mejor que solos", dijo Rose en la oficina de Kindred, en un antiguo edificio de ladrillos frente a la villa olímpica construida para los Juegos de Invierno de 2010.

Enseñarle a las computadoras a aprender por sí solas es el objetivo esencial de la investigación de inteligencia artificial. Las mayores compañías tecnológicas, entre ellas Facebook, Google y la china Baidu, están en la carrera por desarrollar las mejores técnicas. Ha habido progreso en reconocimiento de habla e imagen, pero las máquinas aún tienen dificultad para realizar tareas físicas básicas como tomar objetos. Mejorar la habilidad física de los robots es el primer problema que Kindred procura resolver.

Gildert, formado como físico, tuvo la idea de usar control humano para los algoritmos de capacitación de los robots mientras trabajaba en D-Wave, una compañía fundada por Rose que se ha convertido en una potencia en la computación cuántica, una tecnología esotérica que elude las leyes de la física para procesar más rápidamente los datos que las máquinas tradicionales.

Gildert trataba de imaginar la mejor manera de capacitar máquinas acerca de cómo moverse como humanos pero, a diferencia de los algoritmos de reconocimiento de imagen -- que pueden recurrir a pilas de fotos en la red -- no existía un marco obvio de datos para su entrenamiento.

[Ingenieros de Kindred trabajan en un robot. Foto: Chris Hardy/Kindred]

"Eso no existe", dijo Gildert. "El momento eureka fue, 'bien, un humano podría suplir esos datos de entrenamiento moviendo el robot y si uno quiere buenos datos de entrenamiento necesita una situación de inmersión'".

Gildert y Rose dejaron D-Wave en el 2014 para fundar Kindred. Desde entonces, han construido unos 50 robots para fines de ensayo. En un experimento típico, un operador humano usa un visor de realidad virtual para "ver" lo que el robot está viendo y usa controladores manuables para ayudar a la máquina a levantar un objeto. Cada vez que el humano ayuda al robot, los algoritmos usan los datos para aprender e ir aumentando la inteligencia de la máquina.

La técnica permite que los robots hagan cosas que ahora no pueden hacer por sí mismos, a la vez que los torna más habilidosos, dijo Rose. Al cabo, dice, las técnicas podrían aplicarse a tareas más abstractas, como aprender la manera de hacer reír a alguien o intuir cómo se siente. Rose califica la actual tecnología de "proto inteligencias", algo así como los tatarabuelos de lo que algún día será una inteligencia artificial verdadera y de nivel humano.

Rose armó su equipo, que incluye 34 personas en oficinas en Vancouver, Toronto y San Francisco, usando los contactos que hizo mientras vendía las máquinas de D-Wave, valuadas en millones de dólares, a Google, el gobierno de Estados Unidos y otras organizaciones.

La junta asesora de Kindred incluye nombres importantes como Russ Salakhutdinov, quien recientemente se convirtió en director de investigación de inteligencia artificial de Apple. "Muy rara vez se ve este grado de personas, entre las 50 más importantes de su campo, en el espacio de aprendizaje profundo de una compañía", dijo Andy Wheeler, socio de Google Ventures que encabezó la inversión de la firma en Kindred.

La empresa ha atraído US$15 millones de inversionistas, como Google, Eclipse, Data Collective, First Round Capital y Bloomberg Beta, el brazo de capital riesgo de Bloomberg LP. Kindred se negó a hacer comentarios sobre su valuación.

Kindred ahora se concentra en colocar su trabajo en el mundo real a través de alianzas con compañías robóticas existentes, dijo Rose, quien rehusó hablar de conversaciones o acuerdos específicos.

Tómese por ejemplo la tarea de ordenar cajas en un depósito de Amazon o Wal-Mart. Un operador humano podría ser conectado a múltiples robots, interviniendo cuando encuentran un problema, pero dejando que recojan y reordenen las cajas por su cuenta. Cuanto más robots Kindred pueda conectar, mayores serán los datos que tendrá para computar en sus algoritmos, creando un efecto de bola de nieve, dijo Gildert.

Al cabo, la tecnología de la compañía podría usarse para que los robots aprendan cualquier tarea -- desde empacar comida hasta conducir una sinfonía o dar ánimos a alguien que está triste -- simplemente observando cómo los humanos hacen estas cosas.

"La oportunidad de construir máquinas de utilidad general que tengan la plétora de aptitudes que los humanos tienen es sin precedente", dijo Rose.