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Pepper, el robot humanoide, nació en 2014. Disfrutó de una breve ola de publicidad, incluida una visita al Financial Times para conocer al editor. “Este es un robot que se comporta de forma autónoma, impulsado por el amor”, declaró Masayoshi Son, director de su principal patrocinador, SoftBank. Alibaba y Foxconn también invirtieron cientos de millones en el esfuerzo de hacer de la robótica una parte omnipresente de la vida diaria. Sin embargo, no fue así. Todavía se encuentra ocasionalmente Pepper en una biblioteca pública de Japón, desconectado y con la cabeza gacha, como un Pinocho de cuatro pies de altura que soñaba con convertirse en un niño de verdad pero nunca lo hizo. La producción se detuvo en 2021 y solo se fabricaron 27.000 unidades.
Sin embargo, la visión de los robots humanoides (de máquinas tan parecidas a nosotros que pueden realizar todo el trabajo que no queremos) es demasiado atractiva para abandonarla por mucho tiempo. Los recientes y dramáticos avances en inteligencia artificial han estimulado una nueva ola de entusiasmo por la robótica. “La próxima ola de IA es la IA física. Una IA que comprende las leyes de la física, una IA que puede funcionar entre nosotros”, dijo Jensen Huang, director ejecutivo del diseñador de chips Nvidia, a principios de este año. Nvidia ha aprovechado el auge del entrenamiento de modelos de IA para convertirse en la segunda empresa más grande del mundo por capitalización de mercado.
Se están invirtiendo miles de millones de dólares en capital de riesgo en empresas emergentes de robótica. Su objetivo es aplicar el mismo tipo de técnicas de entrenamiento de modelos que permiten a las computadoras pronosticar cómo se plegará una proteína o generar un texto sorprendentemente realista. Su objetivo, en primer lugar, es permitir que los robots comprendan lo que ven en el mundo físico y, en segundo lugar, interactuar con él de forma natural, resolviendo la enorme tarea de programación que implica una acción tan simple como coger y manipular un objeto.
Ése es el sueño. Sin embargo, es probable que la última ronda de inversores y empresarios acabe tan decepcionado como aquellos que respaldaron a Pepper. Eso no se debe a que la IA no sea útil. Más bien, se debe a que los obstáculos para crear un robot económicamente viable que pueda preparar la cena y limpiar los baños son una cuestión de hardware, no sólo de software, y la IA por sí sola no los aborda, y mucho menos los resuelve.
Estos desafíos físicos son muchos y difíciles. Por ejemplo, un brazo o una pierna humanos se mueven mediante músculos, mientras que un miembro robótico debe ser accionado por motores. Cada eje de movimiento a través del cual debe moverse la extremidad requiere más motores. Todo esto es factible, como lo demuestran los brazos robóticos en las fábricas, pero los motores, engranajes y transmisiones de alto rendimiento involucrados crean requisitos de volumen, costo, energía y múltiples componentes que pueden fallar, y lo harán.
Después de crear el movimiento deseado, existe el desafío de la detección y la retroalimentación. Si coges una fruta, por ejemplo, los nervios humanos de tu mano te dirán lo suave que se siente y con qué fuerza puedes permitirte exprimirla. Puedes saborear si los alimentos están cocidos y oler si se están quemando. Ninguno de esos sentidos es fácil de proporcionar a un robot y, en la medida de lo posible, añaden más costos. La visión artificial y la inteligencia artificial pueden compensar, observando si la fruta está aplastada o si la comida en la sartén ha adquirido el color correcto, pero son un sustituto imperfecto.
Luego está la cuestión del poder. Cualquier máquina autónoma necesita su propia fuente de energía. Los brazos robóticos de las fábricas están conectados a la red eléctrica. No pueden moverse. Lo más probable es que un robot humanoide utilice una batería, pero también hay que hacer concesiones en cuanto a volumen, potencia, resistencia, flexibilidad, tiempo de funcionamiento, vida útil y coste. Estos son sólo algunos de los problemas. Muchas personas inteligentes están trabajando para solucionarlos y están logrando avances. Pero la cuestión es que se trata de desafíos físicos, de larga data y difíciles. Ni siquiera una revolución en la IA los hará desaparecer.
Entonces, ¿qué hace posible la IA en el mundo físico? En lugar de imaginar cómo la tecnología permitirá nuevas máquinas, es más práctico imaginar cómo cambiarán las máquinas existentes una vez que se les aplique la IA.
El ejemplo obvio son los vehículos autónomos. En este caso, la máquina no necesita cambiar en absoluto: el movimiento de un automóvil a través del mundo físico y su fuente de energía funcionarán como siempre lo han hecho, mientras que la sensación involucrada en la conducción de un automóvil es casi enteramente visual. Con la nueva moda de la IA, el ciclo de publicidad sobre los vehículos autónomos se ha calmado. En realidad, debería ser lo contrario: la conducción autónoma es un mercado enorme y es el desafío del mundo real que la IA puede afrontar más fácilmente, un punto que cualquiera que esté tentado a invertir en otras aplicaciones de la robótica debería reflexionar.
También tiene sentido pensar en cómo evolucionarán los robots que ya existen (desde brazos robóticos industriales hasta robots aspiradores). La visión artificial impulsada por IA aumentará sutilmente la gama de tareas que un brazo robótico puede realizar y hará que sea más seguro trabajar junto a los humanos. Los dispositivos ligeros y de un solo uso, como los robots aspiradores, serán cada vez más útiles. En los hoteles chinos, por ejemplo, ya es bastante común que un robot lleve las entregas a la habitación. Ese tipo de autonomía limitada y controlada es el más fácil de lograr.
De esta manera, la IA nos acercará poco a poco a los androides. En cuanto a un robot como Pepper que pueda limpiar el inodoro, lamentablemente es mucho más fácil crear uno que escriba mala poesía, y es poco probable que eso cambie pronto.
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