Existen numerosas aplicaciones de Artificial Intelligence o AI ya que se supone que es un sistema de autoaprendizaje. Independientemente de lo que le enseñe al sistema, se supone que debe comprenderlo y adaptarse a él, mientras aprende algunas cosas adicionales, que en realidad no están codificadas. Hay muchas empresas que trabajan en su propia versión de IA, pero Elon Musk fundó OpenAI y ahora está en el news por entrenar una mano robótica que puede resolver un cubo de Rubik. Si bien puede no parecer algo grande al principio, es un logro notable.
Conoce a Dáctilo
Dactyl es un brazo robótico desarrollado por OpenAI, que se utilizó demostrar mayor destreza en robótica. La empresa entrenó un par de redes neuronales para resolver un cubo de Rubik usando Dactyl. Sin embargo, para comprender lo que está sucediendo, debemos observar cómo funciona la IA en general. Actualmente usamos la repetición de tareas para entrenar una red neuronal, que básicamente es dejar que practique algo en un entorno virtual durante años a un ritmo acelerado.
Aleatorización automática de dominios (ADR) al rescate
¿Recuerdas OpenAI Five? Si no, sepa que es un sistema de IA que pudo superar a algunos de los mejores jugadores humanos de DOTA 2. Fue entrenado en el juego para aprender sus reglas y formular estrategias jugando miles de partidos. Si bien este método es adecuado para tales software esfuerzos basados, realmente no puedes imaginar un entrenamiento de una mano de robot para resolver un Cubo de Rubik de manera similar durante años.
Por lo tanto, OpenAI ideó algunas simulaciones nuevas para entrenarlo. Si bien ya se han utilizado simulaciones para realizar dicha tarea, no eran realmente precisas y no se parecían tanto a la física del mundo real. Así, la compañía desarrolló un nuevo método llamado Automatic Domain Randomization (ADR) que es capaz de generar de manera continua entornos cada vez más difíciles en la simulación. Según OpenAI, "Esto (ADR) nos libera de tener un modelo preciso del mundo real y permite que la transferencia de redes neuronales aprendidas en la simulación se aplique al mundo real".
¿Miedo al levantamiento de los robots?
Tan dramático y técnico como suena, las redes neuronales no se acercan a los niveles de velocidad y destreza humanos, especialmente cuando se trata de resolver un Cubo de Rubik. Aunque, la demostración de OpenAI es un buen ejemplo de cómo se pueden implementar simulaciones y sentar las bases para robots de uso general. “Creemos que la destreza a nivel humano está en el camino hacia la construcción de robots de uso general y estamos entusiasmados de avanzar en esta dirección”, dice OpenAI.
Créditos de imagen: OpenAI
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