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rodney arroyos
El profesor que hizo que los robots recorrieran el mundo y limpiaran la casa al desafiar la sabiduría convencional en IA. 21 de agosto de 2019
rodney arroyos Christie There Klok
Rodney Brooks estaba acalorado, aburrido y aislado en la casa de sus suegros en Tailandia cuando tuvo una inspiración que redirigiría el campo de la robótica y llevaría a las aspiradoras Roomba a millones de hogares.
Era diciembre de 1984. Brooks cumplía 30 años y, como nuevo miembro de la facultad del MIT, estaba tratando de que los robots se movieran por el mundo. Si pudieran, podrían conceder deseos de ciencia ficción: aventurarse en lugares peligrosos, explorar el espacio, limpiar nuestras casas.
Pero mientras que los brazos robóticos estacionarios habían estado realizando tareas repetitivas en las fábricas desde la década de 1960, los robots móviles apenas existían. Un ejemplo temprano fue Shakey, una computadora desgarbada sobre ruedas desarrollada por investigadores de SRI International a fines de la década de 1960 y principios de la de 1970. Para navegar por habitaciones llenas de grandes bloques, Shakey necesitaba tanta potencia computacional que tenía un enlace inalámbrico a una computadora central.
Los investigadores de inteligencia artificial intentaron simplificar la configuración general de Shakey con algoritmos que podrían cristalizar con elegancia las capacidades de planificación maestra de una máquina. El progreso fue lento, literalmente. A fines de la década de 1970, Hans Moravec de Stanford desarrolló un carrito que rodaba por un tiempo antes de detenerse, tomar fotografías y trazar sus próximos movimientos. Podía esquivar obstáculos en una habitación, pero recorría un metro cada 15 minutos.
Brooks estaba siguiendo enfoques más o menos similares en 1984. En un proyecto, estaba descubriendo cómo los robots podían explicar matemáticamente la imprecisión en sus movimientos cuando actualizaban los mapas de su entorno. Antes de ir a Tailandia por un mes con su entonces esposa y su hijo pequeño, produjo el periódico más aburrido del mundo, recuerda. Lleno de ecuaciones matemáticas.
Brooks, que creció en Australia, no hablaba tailandés. La familia de su esposa no hablaba inglés. Y cuando mi esposa estaba con su familia, tampoco hablaba inglés, dice. Así que solo tengo que sentarme allí. Tuve mucho tiempo para pensar. Soñando despierto en el calor tropical, estoy viendo estos insectos zumbando. Y tienen cerebros diminutos, diminutos, algunos tan pequeños como 100,000 neuronas, y pienso: 'No pueden hacer las matemáticas que les pido a mis robots que hagan por algo aún más simple. están cazando. Ellos estan comiendo. Están forrajeando. se están apareando. Se apartan de mi camino cuando trato de abofetearlos. ¿Cómo están haciendo todas estas cosas? Deben estar organizados de manera diferente.
Ahí fue donde empezaron las cosas. Ese fue el ¡ajá!
Jeff Green/Repensar la robótica/WIkimedia commons
Los errores no evalúan cada situación, consideran varias opciones y luego planifican cada movimiento. En cambio, sus cerebros son impulsados por circuitos de retroalimentación perfeccionados durante cientos de millones de años. Los fragmentos de información sensorial los provocan a reaccionar de maneras específicas; las combinaciones de estas reacciones se suman a comportamientos rápidos y seguros. Entonces, cuando Brooks regresó a Cambridge, dejó de intentar programar robots con matemáticas complicadas y comenzó a escribir software con reglas simples.
La primera máquina que construyó de esta manera, a la que llamó Allen en honor al investigador de inteligencia artificial Allen Newell, parecía un bote de basura invertido con ruedas. Tenía un sonar para detectar objetos y Brooks le dio una instrucción básica: no golpees cosas. Allen se sentaba allí hasta que alguien se le acercaba; luego se alejó. Luego, Brooks agregó un segundo ciclo de retroalimentación. Le dijo a la máquina que deambulara. Ahora, con solo algunos sensores y dos objetivos principales, podría abrirse camino a través de una habitación llena de gente y seguir el ritmo de un humano que camina lentamente.
Brooks agregó solo una capa más de comentarios para hacer que el comportamiento de Allen sea sustancialmente más complejo. Le dijo a Allen que detectara lugares distantes y se dirigiera hacia ellos. Esta tercera regla podría suprimir el instinto de simplemente deambular a menos que la primera regla (¡Evitar los obstáculos!) entrara en vigor. En ese caso, el robot debería volver a apartarse antes de continuar hacia el punto distante.
Allen hizo todo esto sin primero decidiendo hacerlo porque cada conjunto de sensores generó suficiente retroalimentación para ajustar lo que estaban haciendo las otras dos capas. Eso molestó a algunos de los mayores de Brooks en IA, que habían pasado décadas trabajando en representaciones simbólicas de pensamiento y acción para que las computadoras las procesaran. Más tarde, dos destacados investigadores le dijeron a Brooks que cuando explicó a Allen en una conferencia, uno le susurró al otro: ¿Por qué este joven está tirando su carrera por la borda?
Christie There Klok
Sin inmutarse, Brooks reprodujo los comportamientos de Allen en autos de juguete llamados Tom y Jerry. Hizo Herbert, que podía detectar y agarrar latas de refresco. Genghis, un robot de un kilo con seis patas, podía correr sobre terreno irregular.
En un artículo de 1990, Elephants Don't Play Chess, Brooks argumentó que sus robots revelaron las deficiencias de los enfoques clásicos de IA que alimentaban modelos complicados del mundo a cerebros electrónicos incorpóreos. ¿Por qué no dejar que las máquinas exploren el mundo? El mundo es su propio mejor modelo, escribió Brooks. Siempre está exactamente actualizado. Siempre contiene todos los detalles que hay que conocer. El truco consiste en sentirlo apropiadamente y con la suficiente frecuencia.
Los investigadores de la IA clásica señalarían cosas que sus robots simples no podían hacer. Pero, respondió Brooks, con una retroalimentación más compleja, las máquinas como la suya podrían realizar tareas más sofisticadas. Del mismo modo, es injusto afirmar que un elefante no tiene inteligencia que valga la pena estudiar solo porque no juega al ajedrez, escribió.
Brooks demostró el punto en iRobot, una empresa que fundó en 1990 con dos de sus estudiantes, Helen Greiner '89, SM '90 y Colin Angle '89, SM '91. iRobot desarrolló robots móviles para el ejército de los EE. UU. (bots que encuentran y destruyen minas terrestres, buscan entre escombros o transportan equipo para los soldados) y lanzó la aspiradora Roomba en 2002. Más tarde llegaron modelos que pueden limpiar sus canaletas, lavar su piso o fregar tu piscina La empresa ha vendido 25 millones de robots.
Brooks tuvo menos éxito con Rethink Robotics, una compañía que cofundó en 2008. Rethink creó robots llamados Baxter y Sawyer que podían trabajar junto a humanos en fábricas e instalaciones de empaque, pero la demanda era baja y el año pasado la compañía vendió sus tecnologías. Ahora Brooks está preparando una startup llamada Robust.AI que desarrollará software para una variedad de robots.
Aunque los científicos informáticos han logrado un progreso sorprendente en la última década con las redes neuronales y otras técnicas de inteligencia artificial, Brooks aún insiste en que las máquinas no se convertirán en agentes verdaderamente inteligentes a menos que también se relacionen físicamente con el mundo. Eso lo pone en desacuerdo con los tecnólogos que dicen que la IA ultrapoderosa es inminente, pero nunca le ha importado ser contrario.
La ciencia funciona porque la mayoría de las personas tiran por la borda sus carreras, dice. No sabes quién va a ser. Haces una apuesta intelectual, y tienes que trabajar en ella durante mucho tiempo, y tal vez valga la pena.