Los humanos tenemos una gran capacidad de autoconciencia: podemos imaginarnos a nosotros mismos en escenarios futuros, aprender revisando experiencias pasadas y reflexionar sobre lo que nos salió bien o sobre nuestros tropiezos.

En cambio, la mayoría de los robots aún aprenden utilizando simuladores y modelos creados por humanos o mediante un laborioso proceso de ensayo y error que requiere mucho tiempo.

Ahora un grupo de ingenieros de la Universidad de Columbia (Estados Unidos) ha dado un gran paso en el terreno de la robótica de la mano de una máquina que aprende que lo es desde cero, sin ningún conocimiento previo de física, geometría o dinámica motriz.

En un primer momento, el robot no sabía si era una araña, una serpiente o una mano, ni tenía idea de cuál era su forma. Después de un breve período de 'balbuceo' y, aproximadamente un día de computación intensiva, su robot creó una autosimulación que puede usar para contemplar y adaptarse a diferentes situaciones, manejar nuevas tareas y detectar y reparar daños en su propio cuerpo, según se explica en un estudio publicado en Science Robotics.

Los investigadores del laboratorio universitario de máquinas creativas utilizaron para el estudio un brazo robótico articulado dotado de cuatro grados de libertad. En un primer momento, el robot se movía al azar, realizando aproximadamente unas mil trayectorias, pero luego echó mano del aprendizaje profundo, una técnica moderna de aprendizaje automático, para crear un automodelo.

Los primeros automodelos eran insuficientes y el robot no sabía qué era ni cómo estaban conectadas sus articulaciones. Sin embargo, en menos de 35 horas de entrenamiento, el automodelo generó una correspondencia con el robot físico.

"Tomar un vaso con los ojos cerrados"
El modelo ejecutó la tarea de recoger y colocar objetos en un sistema de circuito cerrado que permitió al robot recalibrar su posición original entre cada paso a lo largo de la trayectoria.

En consecuencia, el robot pudo agarrar objetos en lugares específicos en el suelo y depositarlos en un recipiente, con una tasa de éxito del 100 %. En un sistema de circuito abierto, que implica la ausencia de cualquier 'feedback' externo, el robot alcanzó un nivel de éxito del 44 %.

"Es igual que tratar de tomar un vaso de agua con los ojos cerrados, un proceso difícil incluso para los humanos", explicó el autor principal del estudio, Robert Kwiatkowski.

El robot también fue usado para realizar otras tareas, como escribir textos usando un marcador.

Para probar si el automodelo podía detectar un daño en el robot, los investigadores imprimieron en 3D una parte deformada de su estructura, y el robot pudo detectar el cambio y reentrenar su automodelo. El nuevo modelo propio permitió que el robot reanudara sus tareas de recoger y colocar con poca pérdida de rendimiento.

Ahora los investigadores, que valoran los resultados del experimento como un paso hacia la autoconciencia de los robots, quieren explorar si los robots son capaces de modelar no solo sus estructuras, sino también sus mentes. En otras palabras si pueden pensar en pensar.

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