Financiados por Elon Musk y Sam Altman, investigadores lograron que una IA aprendiera a rotar un bloque de varios colores hasta que el lado deseado quedara hacia arriba.

Es un gran avance en IA ya que programar las manos robóticas es sumamente complejo.

Investigadores patrocinados por Elon Musk y por el inversionista Sam Altman, de Silicon Valley, encontraron una forma novedosa de usar software para enseñarle nuevas tareas a una mano robótica de aspecto real, lo que podría abaratar los costos de entrenar robots para hacer labores que son fáciles para los humanos.

Los desarrolladores de OpenAI, grupo dedicado a la creación de inteligencia artificial sin fines de lucro, dijeron que habían enseñado a una mano robótica a rotar un bloque de varios colores hasta que el lado deseado quedara hacia arriba.

"Ahora apuntamos a conquistar tareas más complicadas", afirmó Lilian Weng, miembro del equipo técnico de OpenAI, quien trabajó en la investigación.

Si bien es una tarea simple, lo novedoso fue que todo el aprendizaje se produjo en un programa de simulación y posteriormente se traspasó al mundo físico con relativa facilidad. Las manos robóticas han estado disponibles comercialmente por años, pero a los ingenieros se les hace difícil programarlas.

Un avance clave fue superar ‘la brecha de la realidad’ entre las simulaciones y las tareas físicas. Los investigadores de OpenAI inyectaron ruido aleatorio en el programa de simulación, haciendo que el mundo virtual de la mano robótica fuera lo bastante confuso como para que no se viera abrumado por elementos inesperados en el mundo real.

Los ingenieros pueden escribir códigos computacionales específicos para cada nueva tarea, lo que requiere un costoso programa nuevo cada vez. O pueden entrenar a las máquinas con software que les permite ‘aprender’ mediante entrenamiento físico.

La capacitación física toma meses o años y tiene problemas propios como que si una mano robótica suelta una pieza, un humano tiene que recogerla y dársela. Los investigadores han buscado reducir esos tiempos y distribuirlos a múltiples computadores para un programa de simulación que puede hacer el entrenamiento en horas o días, sin ayuda humana.

"Es lo hermoso de tener muchos computadores trabajando en esto", afirmó Ken Goldberg, profesor de robótica de la Universidad de Berkeley que no participó en la investigación de OpenAI. "No se necesita ningún robot. Sólo se requiere mucha simulación", agregó.