El hecho es que cuanto más busco, menos encuentro robots autónomos (reales) en uso. Los robots acompañantes son todos juguetes con funcionalidad inútil limitada. Cada vez que hay un desastre natural, no ves robots de búsqueda y rescate operativos en las noticias. Incluso los robots militares en servicio son máquinas controladas a distancia. No son máquinas inteligentes. Los brazos robóticos industriales son máquinas deterministas. Los únicos robots con algunos niveles de funcionalidad autónoma son robots de limpieza, robots de operaciones de almacén y robots agrícolas.
Por otro lado, hoy:
- los algoritmos de inteligencia artificial son muy buenos para tomar decisiones
- las tecnologías de detección son muy sofisticadas
- las tecnologías de comunicación son muy rápidas
- podemos fabricar piezas baratas
- la gente es extremadamente inteligente
Entonces, ¿por qué no hay un robot real en nuestro día a día? ¿Ninguna inversión en el dominio? ¿Todavía no hay mercado? ¿No tienes suficiente conocimiento en el dominio? ¿Una tecnología faltante? ¿Alguna idea?
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Respuestas:
En primer lugar, no todo es tan perfecto como crees. Una gran cantidad de algoritmos (IA incluida) funcionan bien en teoría, pero en la práctica hay demasiados
ifeventos imprevistos. Sucede tan a menudo que su algoritmo funciona perfectamente en la simulación y una vez que lo carga en un robot, ni siquiera puede ir directamente a un pasillo simple.Aparte de eso, creo que hay dos razones principales:
Así que creo que, aunque no estamos muy lejos de tener amigos robots entre nosotros, todavía es demasiado pronto para eso.
Solo para darte ejemplos del mundo real:
El robot Nao , diseñado para ser un compañero (de Wikipedia) pero en realidad utilizado principalmente para juegos de fútbol, cuesta alrededor de 16000 $ :
(fuente: about-robots.com )
El robot Enon , construido para ser un asistente personal, cuesta alrededor de 60000 $ :
El humanoide iCub cuesta 200000 $ :
(fuente: physorg.com )
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Un factor limitante importante para los robots autónomos es la inteligencia. Si bien la IA ha avanzado mucho, en general no ha podido manejar la complejidad del mundo. Una solución común a este problema ha sido restringir los robots autónomos a versiones muy simplificadas del mundo.
El Roomba es un buen ejemplo. Se ocupa de la complejidad del mundo ejecutando esencialmente combinaciones de patrones simples (espirales, líneas rectas, etc.) donde las transiciones entre patrones son una función de la presencia de obstáculos y el tiempo. Esto tiene sus beneficios. Por ejemplo, el Roomba solo necesita un puñado de sensores de impacto y de IR para percibir su mundo, lo que a su vez limita la cantidad de potencia de procesamiento requerida.
La excepción en este momento son los vehículos autónomos. Esto proviene principalmente de las grandes inversiones que los militares han estado haciendo a lo largo de los años. No solo en vehículos aéreos no tripulados (UAV) sino también en vehículos terrestres. Ejemplos ampliamente conocidos de estas inversiones incluyen el DARPA Grand Challenge y el DARPA Urban Challenge . Afortunadamente, muchas de las técnicas desarrolladas para estos vehículos son de aplicación más general. Por ejemplo, las técnicas de planificación de movimiento son generalmente aplicables a robots con otros métodos de locomoción.
Otros tipos de robots autónomos están en el horizonte debido a inversiones similares. Por ejemplo, DARPA anunció recientemente un ganador del desafío de manos DARPA y está promoviendo activamente un concurso para bípedos . Del mismo modo, empresas como Boston Dynamics han hecho mucho para avanzar en robots autónomos. Por supuesto, uno podría objetar que sus robots (por ejemplo, BigDog y Cheetah ) son solo semiautónomos, pero tal objeción no reconoce cuánta autonomía aún está involucrada.
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En realidad, los robots existen en tu vida diaria. Muchos de ellos.
Simplemente no como esperabas que lo hicieran. ¿Puede una IA definir tareas para sí misma, trabajar hacia una meta e interactuar intencionalmente con humanos? No. Incluso la mejor IA que existe es probablemente mucho más que el reconocimiento de patrones .
Si perdona la analogía, no estamos (y no debería estar) construyendo máquinas vivas, que es lo que mucha gente espera de la robótica avanzada.
En cambio, estamos construyendo un equivalente real de un objeto mágico . Ayudan al usuario (a nosotros) realizando una tarea muy específica o simplemente facilitando esa tarea para nosotros . Algunos de estos robots son tan viejos y penetrantes que ni siquiera los reconoce como tales.
Un robot podría definirse libremente como una máquina que detecta su entorno para tomar decisiones y realizar alguna tarea. ¿Podemos pensar en algunas de estas máquinas?
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Sus primeras 2 razones para tener un robot todavía están equivocadas hoy, es decir, 2 años después de su publicación.
No hay algoritmos de IA hasta ahora. Lo que existe actualmente son escenarios de acción-reacción algo inteligentes. He estado trabajando en la automatización de grúas en una planta de cemento entre 1997 y 2000. Varios sensores enviaron notificaciones de que se necesitaba material nuevo, por lo que se creó y programó una nueva tarea. Absolutamente no hay magia en eso. Al final, 5 conductores de grúas perdieron sus trabajos porque algunos programas con muchos sensores hicieron lo mismo.
Para mis necesidades todavía no hay sensores utilizables. Necesito un robot que limpie mi apartamento, especialmente el baño y la cocina. ¿Dónde está el sensor que decide si una toalla está sucia? Si la ventana o el piso necesita limpieza? ¿Dónde está el robot para lavar mis platos y luego colocarlo en el gabinete?
La gente todavía espera un software que pase la prueba de Turing. Cuando eso se hace con éxito, se ha dado el primer paso para el software de IA.
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Esta situación puede cambiar ahora que Aldebarán ha anunciado el robot Pepper por aproximadamente US $ 2000 (más una suscripción aún no revelada).
También este año, el robot NAO se redujo en precio y ahora está disponible por aproximadamente US $ 7000
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