Jürgen Schmidhuber (1963, Munich) empezó a interesarse por la inteligencia artificial cuando era un adolescente. Soñaba con construir un robot que fuera más inteligente que él mismo. Unos 40 años más tarde preside la compañía NNAISENSE —que diseña robots que aprenden como lo hacen los niños— y persigue el mismo sueño. La inteligencia artificial avanza a pasos agigantados y, con ella, la posibilidad de cumplir su deseo: “En dos décadas habrá robots más inteligentes que los humanos”.
“Mi intención es construir un autómata que aprenda a ser más inteligente que yo y resuelva los problemas que yo no puedo resolver. Cuando lo consiga me jubilaré”, afirma con una sonrisa Schmidhuber, que es además codirector del Instituto Dalle Molle de Investigación de Inteligencia Artificial en Manno (Suiza). En 1997, este alemán fue el artífice de un algoritmo llamado Long Short Term Memory (LSTM), que ha revolucionado el procesamiento del lenguaje natural por parte de las máquinas y es utilizado por empresas como Google, Facebook o Amazon.
Ahora su equipo en NNAISENSE trata de fabricar robots que sean autónomos y aprendan como lo hacen los niños: “La mayoría del tiempo no tratan de imitar a sus padres, sino que aprenden por sí mismos. Ven procesos, los interpretan y los reproducen”. Los más pequeños, explica Schmidhuber, inventan “sus propios experimentos” para aprender cómo funciona el mundo. “Por ejemplo, al soltar sus juguetes ven como estos caen al suelo cada vez más rápido y aprenden sobre gravedad”, afirma. Los menores también hacen predicciones sobre qué acciones les van a causar dolor o satisfacción: “Si un bebé se da con una mesa, va a sentir dolor, y la próxima vez intentará evitar el golpe rodeando el objeto o sin tocarlo”.
Los robots fabricados por este experto “aprenden como los niños a hacer experimentos que les enseñen cómo funciona el mundo”. Al principio, se les proporciona una serie de órdenes pero después, mediante sistemas de machine learning, ellos mismos aprenden habilidades nuevas por su cuenta, según afirma este alemán participante en el IROS 2018 —el congreso de robótica más grande del mundo—.
Redes neuronales
Schmidhuber pone el ejemplo de un robot que aprende a correr “sin ningún profesor que le enseñe” de la misma forma que lo hace un niño: “Un bebé puede necesitar un año para controlar sus músculos, aprender a levantarse, andar y correr. Las redes neuronales de este robot también necesitan semanas para hacerlo”. Mientras que este humanoide al principio se caía al suelo continuamente, el experto en inteligencia artificial asegura que “llegó un punto en el que fue capaz de mover un pie detrás de otro e incluso a correr”.
Pero esta capacidad de aprender como niños no solo es importante para robots humanoides. En otro proyecto, Schmidhuber y su equipo trabajaron con coches pequeños de Audi que alcanzaban los 120 kilómetros por hora para que aprendieran por su cuenta a aparcar: “Estaban equipados con cámaras y sensores. Se chocaban con otros vehículos y tenían que intentarlo una y otra vez, poco a poco evitaban golpearse y finalmente podían aparcar en situaciones difíciles”.
Este experto en inteligencia artificial explica que la clave está en dotar a los robots de “la curiosidad de un bebé que intenta hacer experimentos y entender cómo funciona el mundo y las consecuencias de sus acciones”. Esta forma de aprender, según sostiene, no difiere mucho de la de los adultos: “Un niño es un pequeño científico que hace experimentos con sus juguetes. Puede que 20 años más tarde ese niño sea por ejemplo un científico que haga experimentos en el laboratorio europeo de física de partículas CERN”.
Pese a que los autómatas del futuro puedan aprender de forma similar a las personas, “serán muy diferentes a los robots humanoides que se fabrican hoy en día”. “Los robots del futuro, por ejemplo los que vayan a la Luna o a Mercurio, no se parecerán físicamente a nosotros, estarán compuestos por sistemas y sensores que los humanos no tenemos y serán mucho más inteligentes”, concluye Schmidhuber.
