Mark Riedl. Fuente: Georgia Tech.
Los investigadores Mark Riedl y Brent Harrison, de la Escuela de Computación Interactiva del Instituto de Tecnología de Georgia (GA Tech), en EEUU, han diseñado el sistema Quixote, que enseña valores a los robots, a partir de historias escritas, de las que aprenden secuencias aceptables de eventos y métodos adecuados para comportarse en las sociedades humanas.
“Las fábulas, novelas y otras publicaciones enseñan a los niños de diferentes culturas a comportarse de manera socialmente aceptable con ejemplos de conducta correcta e incorrecta”, dice Riedl, profesor asociado y director del Laboratorio de Inteligencia para el Entretenimiento, en la nota de prensa de GA Tech, de la que se hace eco Dail Software.
“Creemos que comprender historias puede eliminar el comportamiento aparentemente psicótico de los robots y reforzar las opciones que no dañan a los seres humanos consiguiendo el objetivo pretendido", añade el investigador.
“Las fábulas, novelas y otras publicaciones enseñan a los niños de diferentes culturas a comportarse de manera socialmente aceptable con ejemplos de conducta correcta e incorrecta”, dice Riedl, profesor asociado y director del Laboratorio de Inteligencia para el Entretenimiento, en la nota de prensa de GA Tech, de la que se hace eco Dail Software.
“Creemos que comprender historias puede eliminar el comportamiento aparentemente psicótico de los robots y reforzar las opciones que no dañan a los seres humanos consiguiendo el objetivo pretendido", añade el investigador.
Scheherazade antes del Quixote
Quixote se basa en una investigación anterior de Riedl, el sistema Scheherazade, que puede reunir una secuencia correcta de acciones a partir de diagramas de historias de Internet.
Scheherezade entiende lo que es una historia normal o “correcta”, y pasa esa estructura de datos a Quixote, que la convierte en una “señal de recompensa” que refuerza ciertos comportamientos y castiga otros comportamientos durante el aprendizaje por ensayo y error. En esencia, Quixote se entera de que va a ser recompensado cada vez que actúe como el protagonista de una historia en lugar de al azar o como el antagonista.
Robots que aprenden por Internet
Los expertos en robótica se inspiran cada vez más de los 'métodos' humanos de aprendizaje para dotar a las máquinas de inteligencia. Por ejemplo, investigadores de la Universidad de California en Berkeley (EEUU) han desarrollado algoritmos que permitirán a los robots aprender nuevas habilidades motrices con el método de ensayo y error.
Asimismo, una colaboración entre psicólogos e informáticos de la Universidad de Washington ha permitido que un robot pueda aprender tal como lo hace un niño, de forma natural, a través de la observación.
Esto es posible, de nuevo, gracias a algoritmos de aprendizaje automático, que permiten al robot averiguar cómo sus propias acciones dan lugar a diferentes resultados. A partir de ahí, la máquina utiliza ese modelo probabilístico aprendido para deducir lo que una persona quiere hacer y completar la tarea, o incluso a pedir ayuda si no pudiera ejecutarla.
Se prevé incluso que, en algún momento, los robots aprendan a hacer tareas, como regar las plantas, preguntando a la comunidad de Internet y pidiendo que les muestren ejemplos, del mismo modo que los humanos buscamos desesperadamente tutoriales de casi todo en la web.
Quixote se basa en una investigación anterior de Riedl, el sistema Scheherazade, que puede reunir una secuencia correcta de acciones a partir de diagramas de historias de Internet.
Scheherezade entiende lo que es una historia normal o “correcta”, y pasa esa estructura de datos a Quixote, que la convierte en una “señal de recompensa” que refuerza ciertos comportamientos y castiga otros comportamientos durante el aprendizaje por ensayo y error. En esencia, Quixote se entera de que va a ser recompensado cada vez que actúe como el protagonista de una historia en lugar de al azar o como el antagonista.
Robots que aprenden por Internet
Los expertos en robótica se inspiran cada vez más de los 'métodos' humanos de aprendizaje para dotar a las máquinas de inteligencia. Por ejemplo, investigadores de la Universidad de California en Berkeley (EEUU) han desarrollado algoritmos que permitirán a los robots aprender nuevas habilidades motrices con el método de ensayo y error.
Asimismo, una colaboración entre psicólogos e informáticos de la Universidad de Washington ha permitido que un robot pueda aprender tal como lo hace un niño, de forma natural, a través de la observación.
Esto es posible, de nuevo, gracias a algoritmos de aprendizaje automático, que permiten al robot averiguar cómo sus propias acciones dan lugar a diferentes resultados. A partir de ahí, la máquina utiliza ese modelo probabilístico aprendido para deducir lo que una persona quiere hacer y completar la tarea, o incluso a pedir ayuda si no pudiera ejecutarla.
Se prevé incluso que, en algún momento, los robots aprendan a hacer tareas, como regar las plantas, preguntando a la comunidad de Internet y pidiendo que les muestren ejemplos, del mismo modo que los humanos buscamos desesperadamente tutoriales de casi todo en la web.