Los robots ahora pueden doblar camisas con éxito, pero estamos lejos de tener un robot doméstico verdaderamente útil. Así se apaciguó el entusiasmo generado en la reciente conferencia Stanford HAI, "Robótica en un mundo centrado en el ser humano: Innovaciones e implicaciones", que reunió a expertos en robótica, inteligencia artificial e interacción humano-robot. Considerando el revuelo actual en torno al enorme potencial de la robótica, los ponentes ofrecieron una perspectiva más sólida, a la vez que identificaron oportunidades prometedoras en este campo. “Finalmente estamos en una etapa en la que podemos pensar en avances en IA, avances en grandes modelos de lenguaje, modelos fundamentales y cómo pueden influir en los sistemas robóticos físicos que realizan acciones, y esto se debe a los avances en hardware”, dijo Dorsa Sadigh , Profesora Asociada de Ciencias de la Computación de Stanford, quien organizó la conferencia con la Profesora de Ciencias de la Computación Karen Liu y Allison Okamura , Profesora Richard W. Weiland en la Escuela de Ingeniería.

A lo largo de las ponencias, mesas redondas, rondas de investigación rápida y demostraciones del Centro de Robótica de Stanford, surgieron ideas clave: los modelos robóticos básicos tienen potencial y existe una necesidad crítica de más datos para que este enfoque tenga éxito. Además, los robots verdaderamente útiles deben aprender a generalizarse no solo en distintas tareas, sino también en diversos entornos y formas de realización. Y lo más importante, no se puede pasar por alto el factor humano: la experiencia del usuario es crucial para fomentar su adopción generalizada. “A diferencia de la IA puramente digital, los robots interactúan físicamente con las personas, lo que hace que la experiencia del usuario, la seguridad y las consideraciones éticas sean ineludibles”, señaló James Landay, codirector de Stanford HAI Denning . “Los animo a pensar no solo en lo que los robots impulsados ​​por IA pueden hacer, sino también en cómo deberían diseñarse para potenciar el potencial humano, alinearse con nuestros valores y distribuir sus beneficios a la sociedad”. Cumplir promesas, ser escéptico Rodney Brooks , profesor emérito del MIT y cofundador de Robust AI , destacó sus propias tres leyes de la robótica durante su discurso inaugural. En primer lugar, la apariencia visual de un robot debe reflejar con precisión sus capacidades; de lo contrario, los usuarios lo rechazarán. Esto es especialmente difícil para los robots humanoides, que dan la impresión de poder realizar cualquier tarea que un humano pueda realizar. En segundo lugar, los robots no deben socavar la autonomía humana: los usuarios rechazarán a los robots que intervengan innecesariamente o no muestren respeto. Por último, Brooks enfatizó que se necesitará al menos una década de mejoras constantes más allá de las demostraciones de laboratorio para que estas tecnologías maduren lo suficiente para un uso confiable y asequible. Brooks advirtió contra los ciclos históricos de exageración y desilusión que han plagado el desarrollo de la IA, utilizando la analogía de niños corriendo tras un balón de fútbol para ilustrar cómo las nuevas tendencias captan la atención sin generar un progreso real. Señaló que los coches autónomos existen desde 1979, pero aún carecemos de vehículos autónomos funcionales y ampliamente disponibles. En lugar de perseguir tendencias fugaces, Brooks instó a los investigadores a centrarse en objetivos prácticos y a largo plazo.

Los cuerpos importan ¿Cómo creamos robots que la gente acepte? «Cuando se les da a las personas máquinas que mejoran su calidad de vida, si se les resuelve un problema, se sentirán motivados a aceptar la tecnología», afirmó la conferenciante principal Maja Matarić , profesora distinguida de la Universidad del Sur de California y científica principal de Google DeepMind. La encarnación es fundamental para la aceptación: las personas interactúan con mayor éxito con agentes físicos. Matarić mencionó un estudio sobre la ansiedad que comparó un chatbot LLM con una versión encarnada y descubrió que las personas que interactuaron con la versión encarnada reportaron una disminución significativa de la angustia en comparación con el grupo del chatbot. Además, la personalización y las tecnologías adaptativas son cruciales para la adopción por parte del usuario. Matarić destacó la importancia de las preferencias individuales en las voces, personalidades e incluso narrativas de fondo de los robots. ¿Demasiados humanoides? “Estamos en la era del teatro humanoide”, dijo Brooks, y estos humanoides no ofrecen una interpretación similar a la humana. En un panel sobre investigación de vanguardia, la profesora asociada de Cornell Tech, Wendy Ju, afirmó que los especialistas en robótica no deberían limitarse a una sola forma: “No hay razón para que el robot esté limitado en nuestra imaginación. Mi equipo de investigación construye otomanas robóticas, mesas y sillas robóticas, y cubos de basura robóticos. El enfoque humano resta valor a todo el campo y al espacio que podrían tener si aprendieran de un grupo más amplio de robots”. Startups: Nuevos modelos de financiación, reducción de la fricción Durante un debate sobre emprendimiento, los panelistas observaron un cambio significativo en los patrones de financiación dentro del ecosistema de startups. Anteriormente, las startups se centraban en desarrollar productos mínimos viables y se iteraban hacia el éxito. Sin embargo, OpenAI ha adoptado un enfoque diferente, según Pieter Abbeel , cofundador de Covariant y exempleado de OpenAI. «Existe todo un sistema de financiación paralelo, impulsado por OpenAI, que consiste en que no estamos creando nada para nadie a corto plazo. Vamos a crear algo tan eficaz que, una vez que lo consigamos, se comercializará por sí solo», afirmó. Los panelistas también insistieron en que reducir la fricción en la implementación es clave para su adopción. Charlie Kemp , cofundador de Hello Robot, señaló que sus robots de asistencia están diseñados para ser más pequeños que un humano promedio, lo que los hace más compatibles con los entornos domésticos cotidianos. Andrea Thomaz , directora ejecutiva de Diligent Robotics, destacó que sus asistentes robóticos hospitalarios pueden desenvolverse en cualquier espacio que cumpla con las normas de la ADA. “No les pedimos que hagan nada que no harían para mejorar su entorno para las personas”, dijo Thomaz. “Aun así, el mayor competidor para comercializar la robótica es el statu quo: lo que la gente hace sin robots. Hay que construir algo mejor”. Amplio impacto social El panel final del día examinó los impactos sociales de las tecnologías robóticas emergentes y enfatizó la responsabilidad de los desarrolladores para minimizar el daño potencial. Steffi Paepcke , gerente sénior de UX en robótica del Instituto de Investigación Toyota, afirmó que los robots podrían transformar la fuerza laboral al encargarse de tareas desagradables. «Los robots desempeñarán más bien el papel de una herramienta a la que las personas podrán enseñar a realizar las tareas que preferirían no hacer, para que puedan centrarse más en las actividades que realmente requieren un toque humano», señaló. Si bien estos avances presentan oportunidades, también plantean inquietudes. Steven Collins, profesor asociado de Ingeniería Mecánica de Stanford , señaló que la robótica podría reducir el número de personas en trabajos peligrosos, pero también podría concentrar la riqueza y los recursos, lo que podría perjudicar a las comunidades laborales. Amy Zegart , directora asociada de HAI e investigadora sénior Morris Arnold y Nona Jean Cox de la Institución Hoover, analizó las profundas implicaciones de la robótica en la guerra. En el actual conflicto entre Ucrania y Rusia, se estima que un millón de personas han muerto, y los drones son responsables de aproximadamente el 70 % de esas muertes, afirmó. Zegart argumentó que, si bien estas tecnologías podrían reducir los costos de defensa y disuadir los conflictos, la sociedad debe abordar cuestiones éticas sobre su uso, especialmente en contextos autoritarios frente a democráticos. También planteó la preocupación por las posibles vulnerabilidades cibernéticas. Londa Schiebinger , profesora de Historia de la Ciencia John L. Hinds en Stanford, advirtió que el diseño de robots influirá en los estereotipos sociales. Planteó preguntas cruciales para los desarrolladores: En enfermería, donde el 90 % de los profesionales son mujeres, ¿podría una enfermera robot lograr una mayor adherencia de los pacientes? Por el contrario, ¿un robot masculino animaría a más hombres a incorporarse al campo? «Si incorporamos estereotipos y desigualdades sociales en nuestro hardware, podríamos amplificar esas desigualdades en el futuro», advirtió Schiebinger. Nuevas investigaciones sobre modelos de cimentación, formación, puntos de referencia y más En charlas destacadas a lo largo del día, los académicos compartieron el trabajo de robótica de vanguardia que se lleva a cabo en sus laboratorios. Entre ellos se incluyen: Jeannette Bohg , profesora adjunta de Ciencias de la Computación de Stanford , observando la escasez de datos de entrenamiento, propuso un novedoso método de recopilación de datos que utiliza vídeos de YouTube para entrenar una política de robots. Karol Hausman , cofundador de Physical Intelligence (Pi), pudo entrenar a los robots de su empresa para doblar camisas cinco veces más rápido con dos etapas de entrenamiento: entrenamiento previo con aproximadamente 10.000 horas de datos y entrenamiento posterior en una tarea específica con aproximadamente 20 horas de datos. La codirectora de HAI Denning, Fei-Fei Li, mencionó varios proyectos emergentes de su laboratorio, entre ellos BEHAVIOR, un punto de referencia para las actividades domésticas cotidianas en entornos virtuales e interactivos, y Digital Cousins, un enfoque de aprendizaje robótico que mejora la generalización con respecto al enfoque del gemelo digital.