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A pesar de los impresionantes avances de la inteligencia artificial (IA), hay una limitación fundamental que aún no ha superado: su confinamiento al ámbito digital.
Esta limitación ha dado lugar a una creciente demanda de un nuevo paradigma en la IA, uno que pueda salvar eficazmente la brecha entre la inteligencia digital y la interacción en el mundo real.
En este artículo exploraremos el concepto de IA incorporada, destacando las limitaciones de la IA convencional y las numerosas ventajas de adoptar la IA incorporada.
Las limitaciones de la IA digital
La base de nuestras capacidades cognitivas como humanos reside en la incorporación física de nuestros cerebros a nuestros cuerpos. Esta conexión física nos permite interactuar directamente con el mundo exterior.
Por el contrario, la mayoría de los sistemas de IA contemporáneos son puramente digitales, carecen de presencia física y de esa conexión inmediata con la realidad tangible en la que vivimos.
Aunque estos sistemas de IA incorpóreos o digitales han demostrado notables capacidades en el ámbito digital, inevitablemente encuentran limitaciones a la hora de comprender e interactuar con el mundo físico. He aquí algunas de estas limitaciones:
Falta de presencia física
Los sistemas digitales de IA son esencialmente líneas de código, algoritmos y datos. Aunque sobresalen en el procesamiento de información y la resolución de problemas complejos en el ámbito digital, carecen de la entrada sensorial y la presencia física necesarias para una interacción significativa en el mundo real.
Conocimiento limitado del entorno
Comprender las complejidades del mundo físico supone un reto para los sistemas digitales de IA debido a su ausencia de experiencias sensoriales como la vista, el tacto o el oído. En consecuencia, tienen dificultades para navegar y responder eficazmente a las situaciones del mundo real.
Comprensión contextual
En el mundo físico, el contexto desempeña un papel crucial. Sin embargo, los sistemas digitales de inteligencia artificial, que se basan principalmente en datos y algoritmos, suelen tener dificultades para comprender el contexto. En consecuencia, tienen dificultades para comprender detalles sutiles y emitir juicios fundamentados basados en el conocimiento de la situación.
Dependencia de los datos
La IA digital depende en gran medida de los datos históricos, lo que puede reducir su capacidad de adaptación a circunstancias imprevistas. Este enfoque centrado en los datos puede limitar su capacidad para responder eficazmente en entornos dinámicos y cambiantes del mundo real.
¿Qué es la IA incorporada?
La IA incorporada ofrece una solución prometedora a estas limitaciones mediante la creación de sistemas de IA que pueden interactuar con el mundo real, al igual que lo hacen los seres humanos. Mientras que la IA tradicional opera únicamente en el ámbito digital, la IA incorporada pretende tender un puente entre la IA digital y las aplicaciones en el mundo real.
Se basa en el concepto de “cognición incorporada”, que sugiere que la inteligencia no emana únicamente del cerebro, sino que también surge de la forma en que el cuerpo interactúa con su entorno. Por tanto, las formas físicas y las capacidades sensoriales son cruciales en la IA incorporada.
Para lograrlo, los sistemas de IA incorporada integran una serie de sensores, como cámaras, micrófonos y sensores táctiles, que reflejan cómo los humanos dependen de sus sentidos para percibir el mundo.
Además, estos sistemas de IA están equipados con actuadores como ruedas y articulaciones motorizadas, lo que les permite interactuar físicamente con su entorno y manipularlo, de forma muy parecida a cómo utilizamos nuestros cuerpos para navegar y relacionarnos con el mundo que nos rodea.
Últimos avances en IA incorporada
Las recientes innovaciones en IA incorporada han puesto aún más de relieve su potencial. He aquí algunos avances notables:
Neo de OpenAI
OpenAI ha presentado Neo, un robot dotado de IA que combina inteligencia digital con un cuerpo físico. Neo destaca en tareas industriales y de asistencia en el hogar, mostrando autonomía, movilidad y un diseño ligero que establece nuevos estándares en IA incorporada.
Alexa Arena de Amazon
Alexa Arena de Amazon es una plataforma de IA incorporada que facilita la interacción fluida entre humanos y robots. Permite a los usuarios comunicarse con robots virtuales mediante lenguaje natural y les ayuda a realizar diversas tareas.
Esta plataforma se centra en el desarrollo de modelos avanzados de IA. Ofrece valiosos recursos, como código, conjuntos de datos y escenas, para apoyar el desarrollo de la IA, actuando así como catalizador para el avance de la IA incorporada y la colaboración entre humanos y robots.
VC-1 de Meta
Meta ha presentado VC-1, un córtex visual artificial inspirado en la capacidad del córtex visual humano para traducir la visión en acción. Entrenada con vídeos de tareas cotidianas, VC-1 destaca en 17 tareas sensoriomotoras en entornos virtuales, superando a sus predecesoras.
Coordinación Adaptativa de Habilidades Sensoriomotoras (ASC)
Meta ha introducido un enfoque de Coordinación Adaptativa de Habilidades Sensoriomotoras (ASC) para agentes de IA incorporados. Esta innovación les permite adaptarse a entornos cambiantes, incluso en perturbaciones inesperadas. De forma impresionante, ASC ha logrado una notable tasa de éxito del 98% en tareas complejas de movilidad y manipulación de robots en entornos reales.
Fusión de teoría de control y aprendizaje automático del MIT y Stanford
Investigadores del MIT y de la Universidad de Stanford han ideado un método inteligente para que robots como los drones y los coches autoconducidos puedan manejar situaciones difíciles con eficacia.
La combinación de la teoría del control con el aprendizaje automático permite a estos robots aprender a moverse sin necesidad de instrucciones por separado. A pesar de contar con datos mínimos, este método resulta muy eficaz, por lo que es ideal para situaciones en las que una adaptación rápida es crucial.
Robots didácticos con la opinión del usuario
El MIT, en colaboración con otros socios, ha simplificado el proceso de enseñar a los robots. Cuando un robot fracasa, el sistema genera explicaciones contra fácticas, por ejemplo sugiriendo acciones alternativas que podrían haber conducido al éxito.
A continuación, los usuarios explican por qué ha fallado el robot, y el sistema utiliza esta información para mejorar el rendimiento del robot. Este enfoque reduce considerablemente el tiempo y el esfuerzo necesarios para enseñar nuevas tareas a los robots, por lo que resulta ideal para robots de uso general que ayuden a personas mayores o con discapacidad.
Casos de uso de la IA incorporada
La IA incorporada ha demostrado su eficacia en diversos escenarios del mundo real. Algunas de las principales aplicaciones prácticas son
Vehículos autónomos
Los coches autónomos y los drones aprovechan la IA incorporada para detectar y navegar por su entorno de forma segura. Esta tecnología es esencial para hacer más eficiente el transporte y reducir los accidentes.
Fabricación y montaje
Los robots dotados de IA incorporada mejoran los procesos de fabricación automatizando tareas repetitivas y complejas. De este modo aumenta la eficiencia de la producción. Lo mismo ocurre en la agricultura.
Sanidad
La IA incorporada es fundamental para ayudar a los profesionales de la medicina en diversos aspectos, como la cirugía, la rehabilitación, la atención al paciente y el acompañamiento.
Búsqueda y rescate
Drones y robots equipados con IA incorporada navegan por zonas afectadas por catástrofes para localizar supervivientes y evaluar la seguridad del entorno. Esta tecnología es inestimable en situaciones de emergencia.
Exploración espacial
La IA incorporada es crucial en las misiones espaciales de exploración planetaria y mantenimiento de naves espaciales. Permite tomar decisiones de forma autónoma en entornos remotos y difíciles.
Exoesqueletos
Los exoesqueletos motorizados, que ayudan a las personas con problemas de movilidad o mejoran las capacidades físicas de los trabajadores industriales, dependen de la IA incorporada para funcionar de forma óptima.
Retos para hacer realidad la IA incorporada
Aunque el potencial de la IA incorporada es enorme, también tiene sus retos. He aquí algunos de los obstáculos que los investigadores y desarrolladores están tratando de superar:
Realismo sensorial
Crear una IA que perciba como los humanos, con percepción de la profundidad y respuesta táctil, sigue siendo una tarea compleja a pesar de los avances en cámaras y micrófonos.
Navegación en el mundo real
Adaptarse a entornos en constante cambio, incluidas las condiciones meteorológicas y los obstáculos, supone un reto importante para la IA incorporada.
Seguridad y ética
Garantizar que los sistemas de IA incorporada funcionen de forma segura y ética, respetando la privacidad y evitando daños, es crucial para su adopción generalizada.
Complejidad frente a escalabilidad
Equilibrar la complejidad de las tareas con la escalabilidad y la rentabilidad es un reto persistente.
Eficiencia energética
Encontrar el equilibrio adecuado entre rendimiento y consumo de energía es vital, especialmente para los vehículos autónomos y los drones.
Conclusión
La IA incorporada representa un cambio fundamental en la inteligencia artificial, ya que aborda las limitaciones de la IA digital tradicional. Al integrar cuerpos físicos y capacidades sensoriales en los sistemas de IA, la IA incorporada permite interacciones y aplicaciones en el mundo real en diversos sectores.
Los recientes avances de organizaciones como OpenAI, Amazon, Meta y el MIT ponen de manifiesto el potencial transformador de la IA incorporada en la robótica, los sistemas autónomos, la sanidad, la exploración espacial y otros ámbitos.
Estas innovaciones anuncian una nueva era en la que la IA tiende puentes sin fisuras entre los mundos digital y físico, ofreciendo mayores capacidades y versatilidad.
