Inteligencia Artificial: la paradoja de Moravec

Inteligencia Artificial: 

La paradoja de Moravec que explica por qué los robots y la IA encuentran difíciles las cosas

Alejandro Millán Valencia

BBC News Mundo

BCC News Mundo 

¿Seremos alguna vez capaces de crear un robot con las

 mismas capacidades que el ser humano?

Con la explosiva aparición de ChatGPT y otros programas de Inteligencia Artificial la pregunta no solo se hace cada vez más relevante, sino que impulsa aún más la imaginación de los ingenieros que buscan crear un robot que piense y actúe como un humano.

A medida que avanzan los procesos, varias conclusiones van saliendo a la luz: hemos logrado, especialmente con la Inteligencia Artificial, imitar los complejos sistemas de razonamiento e incluso de creatividad de nuestro cerebro.

Pero, a la vez, un robot no puede atarse un zapato.

La Inteligencia Artificial y la robótica pueden hacer que el pensamiento razonado requiera menos procesos de computación, mientras que actos en apariencia más simples que ejecuta el ser humano, como atarse los zapatos o recoger una bolsa del suelo, requieren un enorme esfuerzo computacional.

A esto se lo conoce como la paradoja de Moravec.

Y para muchos expertos es la explicación de por qué no se ha podido construir un robot totalmente inteligente.

"Al ser humano le ha tomado cientos de miles de años de evolución hacer cosas tan simples como, por ejemplo, mantener el equilibrio, por lo que replicar todos esos procesos a un nivel computacional es casi imposible por el momento", señala Gonzalo Zabala, investigador en Robótica de la Universidad Abierta Interamericana, en diálogo con BBC Mundo.

Zabala señala que lo contrario ocurre con los procesos razonados.

"¿Hace cuánto que podemos hablar del hombre inteligente, de la razón? En comparación con otros procesos evolutivos, el tiempo es muchísimo menor, por lo que podemos codificar y replicar esto con mayor éxito", indica. 

Hans Moravec y Alan Turing

Uno de los precursores de la Inteligencia Artificial fue, sin duda, el científico británico Alan Turing.

Dentro de los múltiples estudios que publicó durante su corta pero prodigiosa carrera, uno tiene que ver con una serie de preguntas que servirían para distinguir, en un caso teórico, a un robot de una persona.

Desde que fue formulado, en la década de 1950, ese fue el método que guió a los ingenieros y teóricos en torno al desarrollo de la Inteligencia Artificial.

Como lo señaló el profesor de robótica de Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) Rodney Brooks, lo que ocurrió después es que los ingenieros se enfocaron en crear programas o artefactos que pudieran "engañar" a los interlocutores, respondiendo adecuadamente las preguntas del test de Turing para pasar por humanos.

Hacia finales de los 70, ese enfoque comenzó a tener un problema: que las respuestas lógicas no desarrollaban nada original y el camino señalado por Turing comenzaba a quedarse sin muchas salidas.

"Incluso, la financiación de las investigaciones cesaron, porque no era claro el camino que se debía seguir y no se veían avances", le dijo Brooks a la BBC.

Entonces, se buscaron nuevas alternativas para avanzar en el desarrollo de la Inteligencia Artificial.

"El camino que se tomó fue el de crear circuitos similares a los del cerebro humano. No un robot que respondieran con lógica, sino un circuito que lograra pensar", señala Zabala.

Fue entonces cuando aparició esa contradicción aún no resuelta: se creaban procesos de Inteligencia Artificial con cierta facilidad, mientras que las funciones básicas del ser humano eran básicamente imposibles de recrear en un robot.

Esto fue ampliamente observado hacia finales de la década de los 80 por especialistas en robótica como el mencionado Brooks, el austriaco Hans Moravec y el estadounidense Marvin Misnky.

Pero fue Moravec, profesor en la Universidad de Carnegie Mellon en EE.UU., quien lo expuso de mejor manera en 1988 a partir del trabajo de los tres colegas:

"Es comparativamente fácil hacer que las computadoras muestren un rendimiento de nivel adulto en pruebas de inteligencia o jugando al ajedrez, pero difícil o imposible darles las habilidades de un niño de un año en lo que respecta a la percepción y la movilidad".

Básicamente, los robots pueden ser tan inteligentes como incapaces.

"Lo que hizo la paradoja de Moravec fue darle sentido a lo que se estaba observando. Y cuando se nombra el problema, se nombran las posibles salidas al problema", señala Zabala.

"Cuando se llega a este punto comienza algo muy interesante, que es conocernos mejor para poder replicarlo en robots: conocer cómo mantenemos el equilibrio, aprendemos a manejar, en fin", agrega.

Robots sensibles

Tanto Moravec como Brooks y Misnky han adelantado proyectos con miras a dilucidar la paradoja.

Brooks ha trabajado con la empresa estadounidense Boston Dynamics y una que él mismo fundó, conocida como iRobots.

El principio que han seguido, de acuerdo a Brooks, se resume en una premisa directa: "Si queremos construir un robot con inteligencia humana, primero construyamos un robot con anatomía humana".

A partir de esto se han desarrollado proyectos de robots que presentan un aspecto más cercano al nuestro.

Por ejemplo, un equipo de científicos europeos ha desarrollado un prototipo que se conoce como ECCERobot, que tiene un esqueleto termoplástico completo con vértebras, falanges y caja torácica.

El ECCERobot tiene tantos grados de movimiento como un torso humano y, lo más importante, todas estas partes están repletas de sensores.

Pero los mismos científicos que han desarrollado el robot han señalado que el inconveniente no se ha superado: la complejidad del ECCERobot es tan grande que apenas puede agarrar una taza. Por lo que no se puede esperar que tenga un comportamiento inteligente.

https://www.bbc.com/mundo/noticias-65793840