El campo de la robótica podría prepararse para un nuevo descubrimiento, mientras sigue llevando a una nueva generación de máquinas inteligentes a la capacidad de asumir tareas múltiples y pasar fuera de la fábrica a la casa y al lugar de trabajo general. El gran éxito de los robots ha estado hasta ahora en automatizar tareas repetitivas en el mando de proceso industriales, mientras sirve a ahorros en la producción, pero el próximo paso hacia la cognición y una conducta cada vez más humana se ha demostrado complicado. Ha sido difícil hacer robots que pueden aprender de verdad y puedan adaptarse a las situaciones inesperadas, como los humanos pueden lograrlo, mientras se ha estado intentando desarrollar un robot capaz de moverse fácil e igualmente que cualquier otro animal: No hay todavía ningún robot capaz de caminar sin movimientos ligeramente torpes desequilibrados y hasta accidentados.
Este problema difícil de resolver fue señalado ya por el profesor Florentin Worgotter de la Universidad de Gottingen en Alemania, quien señala que el fisiólogo ruso Nikolai Bernstein, hacia 1930 ya habia notado la dificultad de imitar los movimientos animales, porque esto requiría una combinación compleja de mecánicas, regeneración neuronal, y adaptabilidad instantánea. Sin embargo Worgotter sugirió que con una mayor comprensión actual, de cómo los animales coordinan sus movimientos, los mismos principios podrían ser pronto transferibles a los robots, aun cuando pasará algún tiempo antes de este problema se resuelve completamente.
Pero un progreso significante ha sido hecho durante los últimos años, de cara hacia una nueva generación de máquinas inteligentes. Científicos e investigadores que trabajan activamente en los campos de la ciencia cognoscitiva y robótica de Europa y Japón, se reunieron en la ?Conferencia Fronteras de Ciencia para Investigadores Jóvenes en Robótica Cognoscitiva Experimental?, la cual se llevó a cabo entre el 9 y el 15 de marzo de 2008, en la villa Shonan de Kanagawa, Japón.
En dicha conferencia, organizada por la Fundación de la Ciencia Europea (ESF) y la Sociedad Japonesa para la Promoción de Ciencia (JSPS). El Dr. Shuuji Kajita, representante de la organización japonesa de investigación AIST presentó robots bípedos con nuevas técnicas de caminar basadas en el principio de Punto de Cero-momento, que se diseña para asegurar esencialmente que cualquier sistema complicado, como un robot humanoide, pueda caminar sin perder el equilibrio ó imponiendo una tensión demasiado grande en sus puntos de contacto con suelo firme. Tales robots se mueven considerablemente bien que sus modelos predecesores. Robots habiles para aprender de sus errores en su ambiente de trabajo, es otro enfoque de la conferencia de ESF/JSPS. Según el profesor Yasuo Kuniyoshi de la Universidad de Tokio, se admite que los puntos de vista basados en técnicas de inteligencias artificiales desarrolladas durante los últimos 25 años, no habían tenido éxito para fabricar "robots adaptables". Tales técnicas involucran desmenuzar aquellos eventos para los que un robot no se ha programado, a fin de analizar sus partes más básicas. El problema con esto es que el robot no tiene ningún contexto en que decidir cómo actuar, y un acercamiento alternativo ahora pasa por probar involucra los obligaciones que someten a las interacciones del robot, de todo lo cual puede surgir una conducta más inteligente.
También intervino el Dr. Ales Ude, del InstitutoJozef Stefan de Eslovenia, cuando introdujo el nuevo concepto de "complejo objeto-acción", mediante el cual se ha propuesto mejorar el cómo los robots aprenden activamente a través de la manipulación en un esfuerzo por realizar tareas específicas. Esto puede combinarse con la imitación y adiestramiento, pareciéndose a manera en que los seres humanos aprenden las nuevas tareas. El futuro de la robótica cognoscitiva se basa en combinar las técnicas discutidas durante la conferencia conjunta del ESF/JSPS, para desarrollar las verdaderas máquinas humanoides capaces de ayudar en casas, oficinas, y diversos lugares públicos. Por ejemplo un mayordomo humanoide podría ayudar a las personas inválidas en casa, mientras humanoides porteros pudieran llevar equipajes pesados en aeropuertos o estaciones del tren.
Otro enfoque revisado en la conferencia fue que no importa qué acercamiento se adopta para la instrucción de los robots, allí tiene que haber alguna forma de comunicación con los humanos. El profesor Aude Billard, del Instituto Federal Suizo de Tecnología en Laussane, informó sobre el reciente progreso que desarrolla medios naturales de transmitir el conocimiento humano sobre tareas y habilidades a los robots. Su trabajo se aprovecha de los varios métodos de interacción entre los seres humanos y las máquinas, en particular la habilidad de imitar. Ahora, dar incluso la habilidad de imitar los gestos simples a los robots ha demostrado que es algo suficientemente complejo, y en ello se ocupa la comunidad de investigación científica durante muchos años. Especialistas del grupo Billard han agregado complejidad progresivamente a sus algoritmos de procedimientos para aprender por la imitación, tomando como inspiración a varias de las fases de aprender que tienen los niños humanos. Esto se refiere a la imitación reflexiva de movimientos del cuerpo, y también a las figuras a la repetición informada y selectiva de tareas que se dirigen a metas específicas.
Vinculos recomendados
Fundación de la Ciencia Europea (ESF) http://www.esf.org/
Sociedad Japonesa para la Promoción de Ciencia (JSPS) http://www.jsps.go.jp/
