Nuevo artículo argumenta que los robots necesitan entender la motivación humana

Un nuevo artículo del National Centre for Nuclear Robotics, con sede en la Universidad de Birmingham, argumenta que los robots necesitan entender la motivación como los humanos. Si queremos que los humanos y los robots trabajen juntos de manera efectiva y segura, los robots no pueden simplemente realizar tareas sin saber la razón por la que las están haciendo.

El autor principal del artículo es el Dr. Valerio Ortenzi de la Universidad de Birmingham. Él dice que esto es necesario a medida que la economía se vuelve cada vez más automatizada, conectada y digitalizada. También es importante porque habrá un aumento dramático en las interacciones entre humanos y robots en fábricas y hogares.

El artículo se publicó en Nature Machine Intelligence. Se centra en parte en los robots que utilizan objetos y el “agarrar”, una acción que se completa fácilmente en la naturaleza pero es desafiante entre los robots.

Nuestros robots actuales en fábricas recogen objetos que ya conocen. Esos objetos también están en lugares preestablecidos durante momentos seleccionados. Si una máquina recogiera un objeto que no conoce y en un lugar aleatorio, necesitaría múltiples tecnologías complejas que trabajen juntas. Algunas de esas tecnologías son sistemas de visión y AI avanzada. Esas ayudan a la máquina a ver el objetivo y determinar sus propiedades. Algunas incluso requieren sensores ubicados en el agarre para evitar que el robot aplaste el objeto.

Los investigadores del National Centre for Nuclear Robotics dicen que incluso con todas las tecnologías, la máquina todavía no conoce las razones para recoger un objeto. Debido a esto, lo que una vez pensamos como acciones exitosas realizadas por robots pueden ser en realidad fracasos en el mundo real.

El artículo en Nature Machine Intelligence usa el ejemplo de un robot que entrega un objeto a un cliente después de recogerlo. El robot recoge el objeto con éxito sin aplastarlo. El problema surge cuando el robot cubre un código de barras importante. Esto significa que el objeto no puede ser rastreado y no hay información que confirme la entrega exitosa del objeto. Esto complica las cosas y resulta en un fracaso del sistema de entrega porque el robot no conoce ciertas consecuencias de recoger el objeto de manera incorrecta.

El Dr. Ortenzi y los coautores del artículo hablaron sobre otros ejemplos también.

“Imagina pedirle a un robot que te pase un destornillador en un taller. Basado en las convenciones actuales, la mejor manera para que un robot recogiera la herramienta es por el mango. Desafortunadamente, eso podría significar que una máquina muy poderosa luego empuja una cuchilla potencialmente letal hacia ti, a velocidad. En lugar de eso, el robot necesita saber cuál es el objetivo final, es decir, pasar el destornillador de manera segura a su colega humano, para replantear sus acciones.”

“Otro escenario imagina a un robot pasando un vaso de agua a un residente en un hogar de cuidados. Debe asegurarse de que no deje caer el vaso pero también de que el agua no se derrame sobre el destinatario durante el acto de pasar, o de que el vaso se presente de tal manera que la persona pueda tomarlo.”

“Lo que es obvio para los humanos tiene que ser programado en una máquina y esto requiere un enfoque profundamente diferente. Las métricas tradicionales utilizadas por los investigadores, en los últimos veinte años, para evaluar la manipulación robótica, no son suficientes. En el sentido más práctico, los robots necesitan una nueva filosofía para agarrar.”

El profesor Rustman Stolkin, director del National Centre for Nuclear Robotics, habló sobre el papel de la organización en el desarrollo de esta tecnología.

“El National Centre for Nuclear Robotics es único al trabajar en problemas prácticos con la industria, al mismo tiempo que genera la investigación académica de vanguardia de más alto calibre — ejemplificado por este artículo seminal.”

La nueva investigación se trabajó con el Centre of Excellence for Robotic Vision en la Universidad de Tecnología de Queensland, Australia, Scuola Superiore Sant’Anna, Italia, el Centro Aeroespacial Alemán (DLR), Alemania, y la Universidad de Pisa, Italia.