Por Bennie Mols
Encargado por el personal del MCCA
1 de octubre de 2020
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Robots que pueden aprender de las demostraciones, entender a los humanos y colaborar realmente, como muestra este equipo robot-humano trabajando juntos para preparar una comida.
Crédito: Vaibhav V. Unhelkar, Shen Li, Julie Shah
Un humano y un robot se sientan uno frente al otro en una mesa rectangular. Todo lo necesario para preparar una comida de sándwiches y bebidas está en la mesa. «Oye compañero, hagamos algunas comidas», dice el robot. «Voy a servir jugo. Por favor, haz y envuelve los sándwiches. Empecemos».
Así comienza la última demostración de cómo los humanos y los robots pueden realmente colaborar, en lugar de sólo coexistir, como la forma en que usamos una aspiradora robótica. La demostración fue desarrollada por Julie Shah y su equipo. Shah es profesora asociada en el Departamento de Aeronáutica y Astronáutica del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT). También dirige el grupo de robótica interactiva del Laboratorio de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial (CSAIL) de la universidad.
«Nuestro objetivo es construir compañeros de equipo de máquinas inteligentes que colaboren con los humanos para mejorar las capacidades humanas», dice Shah. «Para esto, las máquinas necesitan entendernos y nosotros necesitamos entender a las máquinas».
La tabla de la demostración está dividida en cuatro secciones claramente marcadas, que pueden ser utilizadas tanto por el humano como por el robot. En cada una de las secciones, se debe llenar un vaso y preparar un sándwich.
«Por favor, haga el próximo sándwich a las 2», dice el robot durante la demostración. El propio robot comienza a verter el jugo para la sección 1. Cuando el robot y el humano han completado sus tareas, el humano comienza a hacer un sándwich en la sección 1. Debido a que el robot está seguro de lo que el humano está haciendo en cada lugar, no se comunica y sólo comienza a verter el jugo en la sección 2. Más tarde, sin embargo, dice: «Estoy vertiendo jugo en la 3», así que el humano conoce la intención del robot. La preparación de la comida continúa hasta que se preparan cuatro sándwiches y se llenan cuatro vasos con jugo.
«El equipo humano-robot necesita coordinar sus movimientos y actividades para completar la preparación de la comida de forma segura y eficiente en un espacio de trabajo compartido», explica Shah. «El robot tiene que decidir cuál de las cuatro tazas llenar, si puede mover su brazo o si tiene que esperar, cómo mover su brazo, si debe o no comunicarse con el humano, y si es así, qué decir?»
Para que el robot sea un compañero de equipo inteligente, necesita tres capacidades, dice Shah.
Primero, necesita saber lo que el humano está pensando, para inferir las preferencias implícitas del humano. Este es el nuevo aspecto más emocionante de su trabajo; dice Shah, «El robot no sólo utiliza un modelo predictivo de lo que la persona hará, basado en lo que ve, sino que trata de formular una hipótesis sobre qué estados mentales podrían impulsar el comportamiento de la persona. El robot se está convirtiendo en algo de la Teoría de la Mente: puede razonar sobre lo que piensa que una persona está pensando o creyendo».
La segunda capacidad que un compañero de equipo de un robot inteligente necesita es la capacidad de anticipar lo que la persona hará a continuación.
La tercera y última capacidad es ser capaz de ejecutar la tarea y hacer ajustes rápidos cuando sea necesario; por ejemplo, cuando las cosas no van de acuerdo con el plan.
La demostración del Shah es la primera que reúne las tres capacidades. Se basa en dos demostraciones previas de compañeros robóticos inteligentes del equipo del MIT. En colaboración con los fabricantes de automóviles Honda y BMW, los investigadores desarrollaron hace varios años un robot de fábrica capaz de anticipar lo que una persona haría, basándose en lo que el robot observó. El robot, por ejemplo, predeciría el curso de la caminata de un trabajador humano, y así evitaría moverse en su camino. También demostraron que un brazo robótico puede entender las intenciones de un trabajador humano y ayudar al trabajador entregando el instrumento correcto en el momento adecuado.
«En ambos casos», dice Shah, «el robot no infiere nada sobre las prioridades y preferencias en el estado mental del humano».
En 2016, el equipo del MIT demostró un asistente médico robótico en forma de un robot Nao en un hospital de Boston. El robot fue programado para ayudar a una enfermera de planificación a asignar enfermeras y habitaciones, y a programar los procedimientos. La enfermera de planificación toma miles de decisiones de este tipo sin ninguna ayuda computacional. Dice Shah, «Aunque nuestro robot no puede lidiar con toda la complejidad del mundo real, puede reducir la carga cognitiva de la enfermera de planificación al tomar decisiones más simples. Eso ya es una gran ventaja, especialmente si nos damos cuenta de que la carga cognitiva es una causa importante en los accidentes hospitalarios mortales». En nuestros experimentos, el 90% de las decisiones del robot fueron acordadas por humanos experimentados».
El trabajo de Shah combina la robótica con la ingeniería aeroespacial, la informática, la ciencia cognitiva, y lo que se llama «factores humanos»: la comprensión de la interacción entre el hombre y la máquina. Una de las principales lecciones que Shah ha sacado de sus años de investigación es que a menudo no es una buena estrategia tomar el trabajo que una persona está haciendo y aplicar directamente un robot para hacerlo. «La forma en que el trabajo es hecho por una persona está realmente diseñado para una persona», dice Shah. «Si quieres que una tarea sea realizada eficientemente por un equipo humano-robot, realmente necesitas repensar la tarea con el equipo en mente».
En la próxima década, Shah espera que la investigación sobre equipos de máquinas inteligentes se centre cada vez más en la comunicación entre el humano y la máquina. «En un buen equipo, necesitas saber lo que los demás están pensando. Nada de esto se hace sin una comunicación directa e indirecta. Esto también podría ser la clave para impulsar finalmente la aplicación comercial de los co-bots, robots que pueden trabajar codo a codo con los humanos en las fábricas, en la industria aeroespacial, pero también en el cuidado de la salud.»
Bennie Mols es un escritor de ciencia y tecnología con sede en Amsterdam, Holanda.
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