The Economist: Muebles de IKEA muestran límites de la inteligencia artificial

Las computadoras ya han demostrado ser mejores que las personas a la hora de jugar ajedrez y diagnosticar enfermedades. Pero ahora, un grupo de investigadores de inteligencia artificial (IA) en Singapur han logrado enseñar a robots industriales a ensamblar una silla de IKEA, por primera vez, uniendo los mundos de las llaves Allen y Alan Turing. 

Ahora que las máquinas han dominado una de las formas más desconcertantes de pasar un sábado por la tarde, ¿acaso pasará mucho tiempo antes de que las IA se subleven y esclavicen a los seres humanos en las minas de silicio?

La investigación también conlleva un mensaje serio, que resalta una verdad profunda sobre las limitaciones de la automatización. Las máquinas destacan en el tipo de tareas cognitivas abstractas que, para las personas, significan inteligencia (por ejemplo, juegos de mesa complejos o cálculos diferenciales). 

Pero les cuesta realizar trabajos físicos, como transitar por una habitación desordenada, cosas que son tan simples que apenas parecen contar como inteligencia. Los IKEAbots son un buen ejemplo. A un par de ellos, preprogramados por humanos, les tomó más de 20 minutos armar una silla que una persona podía ensamblar en una fracción de ese tiempo.

Los expertos en inteligencia artificial llaman a esa observación la paradoja de Moravec, y lo han sabido por décadas. No parece ser el tipo de problema que podría resolverse con un poco más de investigación. En cambio, parece ser una verdad fundamental: la destreza física es computacionalmente más difícil que jugar Go. Que los humanos no capten esto es un efecto secundario de la evolución. 

La selección natural ha tenido miles de millones de años para atacar el problema de la manipulación del mundo físico, hasta el punto en que parece darse sin esfuerzo. El ajedrez, por el contrario, tiene menos de 2,000 años. La gente lo encuentra difícil porque sus cerebros no están conectados para ello.

Eso es algo a tener en cuenta cuando se piensa en los efectos muy publicitados de la IA y la automatización, especialmente a medida que IA sale del mundo abstracto de los datos y la información y se adentra en el mundo real de las cosas materiales. El 13 de abril, Elon Musk, CEO de Tesla, una firma de automóviles eléctricos, dijo que los problemas de producción que han afectado a la fábrica de alta tecnología de su empresa se debieron en parte a una dependencia excesiva de los robots y la automatización.

"Los humanos están infravalorados", tuiteó. Muchos trabajos tienen aspectos físicos con los que luchan los robots. Por ejemplo, las máquinas pronto podrán conducir camionetas de reparto. Pero, al menos por ahora, no podrían llevar un paquete a un piso en la parte superior de un tramo de escaleras resbaladizas, especialmente si el jardín es patrullado por un perro peligroso.

'Casos al límite'
Los sistemas actuales de inteligencia artificial también están limitados de otras maneras. Son motores de reconocimiento de patrones, entrenados en miles de ejemplos con la esperanza de que las reglas que ellos infieren continúen aplicándose en el resto del mundo. Pero aplican esas reglas a ciegas, sin una comprensión humana de lo que están haciendo o la capacidad de improvisar una solución en el acto. 

Los fabricantes de autos sin conductor, por ejemplo, se preocupan constantemente por cómo funcionarán sus máquinas en "casos límite": situaciones complicadas e inusuales que no pueden preverse durante el entrenamiento.

Calibrar la emoción sobre la IA es complicado. Los investigadores se quejan de que el gran progreso se olvida rápidamente: tan pronto como una computadora puede hacer algo, deja de contar como "IA". Pero esos mismos investigadores también tienden a ser más cautelosos sobre el futuro que muchos expertos. No hay ninguna razón, en principio, por la cual una computadora no podría algún día hacer todo lo que un ser humano puede hacer y más. Pero ese será el trabajo de décadas al menos. El ensamblaje de muebles ayuda a explicar por qué.