Robots, drogas y alcohol: ¿sueñan los androides con pillarse una cogorza?

Bender, alucinando después de una dosis de electricidad

En la serie de animación 'Futurama', no era extraño encontrar a Bender sujetando una cerveza con su mano metálica o sufriendo los efectos de haberse excedido con el alcohol. También le iban los psicotrópicos, aunque, debido a su condición de robot, no necesitaba ingerir ningún químico. Le bastaba con enchufarse a una fuente de electricidad para flipar en colores.

El repartidor intergaláctico no es el único androide del mundo de la ficción que le da a las drogas, o al menos a una versión adaptada. Los de 'Star Wars', por ejemplo, no podían experimentar la sensación de una borrachera a base de líquido, pero sí programarse para simularlo.

En el mundo real, los robots no pueden modificar sus propias entrañas (de momento), y tampoco parece tener mucho sentido que sus creadores decidan prepararles para darse a la mala vida. “La principal motivación en robótica siempre ha sido crear mentes artificiales libres de las debilidades humanas”, explica a HojaDeRouter.com John Sullins, investigador en filosofía de la tecnología y la inteligencia artificial en la Universidad de Sonoma (California).

Sullins duda que un ingeniero pueda estar interesado en provocar un comportamiento adictivo, a no ser que su objetivo fuera precisamente imitarlo. Solo hay un problema: “La inteligencia artificial no está pensada para ser biológica, así que las drogas tal y como las conocemos tendrían poco que hacer”, continúa.

El científico nos invita a imaginar el día en que se desarrollen modelos computacionales del cerebro tan exactos que sea posible simular el efecto producido por un psicoactivo (sin necesidad de que la máquina tenga que consumir nada, claro). Así, “podrían realizarse diferentes pruebas para estudiar los mecanismos de la adicción y diseñar posibles terapias”, dice.

No cree que en la actualidad existan el conocimiento ni los medios necesarios, y probablemente continúen existiendo limitaciones técnicas en el futuro. “Una posible alternativa sería incorporar algún tipo de tecnología biológica de origen sintético”, aventura el profesor. En este marco, el sistema resultante sería susceptible a las drogas y la adicción “de una forma similar a los humanos”.

No sabemos si Ridley Scott tomó nota del apunte, pero en la adaptación al cine de la novela ‘¿Sueñan los androides con ovejas eléctricas?’, convirtió a los replicantes en criaturas biomecánicas, capaces de sangrar, comer, beber y dormir. Eso sí, igual que a Data, el comandante robótico de la nave Enterprise, les fallaba la capacidad para experimentar emociones y sentimientos. Sin un chip emocional, este último no podía ver alterada su red neuronal (carecía de sistema nervioso).

Errar no solo es de humanos

En una aproximación a la naturaleza, las redes neuronales que se emplean en inteligencia artificial se basan en el funcionamiento de las células nerviosas cerebrales. Si a pesar de tener raciocinio, los humanos siguen equivocándose en sus decisiones (como la de tomar drogas a sabiendas de sus efectos nocivos), ¿por qué un robot no iba caer en un comportamiento erróneo?

Una tendencia extendida en robótica es el ‘longlife learning’: “No queremos que el robot aprenda solo lo que le enseñamos, sino que no deje de adaptarse”, nos explica Javier de Lope, investigador del Departamento de Inteligencia Artificial de la Universidad Politécnica de Madrid.

Para aprender, tiene que explorar el entorno e interactuar con él. “Aquí, un robot puede hacer cualquier trastada, hasta darse de cabeza contra la pared en un giro inexplicable”, indica De Lope.

Cuando se trabaja con métodos de aprendizaje por refuerzo (similares al condicionamiento clásico de Pavlov), los sistemas reciben una recompensa o castigo según el resultado que hayan obtenido en una prueba concreta –un ejemplo simple es un robot que tiene que salir de un laberinto.

En el caso humano, la recompensa podría ser la liberación de dopamina en el cerebro; en una máquina, se trata de dos números: un +1 si han acertado, un -1 si no. La cifra sirve para ajustar los parámetros del algoritmo para que la próxima vez repita o cambie de táctica. Las personas prosiguen con un comportamiento erróneo porque reciben algún tipo de refuerzo; los robots, también.

No obstante, las redes neuronales artificiales son menos complejas que las biológicas, aunque las hay de estructuras diferentes: mientras que unas están compuestas de unos pocos nodos, otras contienen miles de ellos para conformar un complejo entramado. Una maraña difícil de desenredar en la que “puede ser casi imposible conocer exactamente el proceso que sigue una máquina para producir los resultados que observamos”, afirma el científico estadounidense.

Pese a que aún se necesita más complejidad para conseguir una inteligencia superior, “podríamos llegar a un punto donde esas redes artificiales sean totalmente opacas para nosotros, casi tanto como nuestra propia mente”, explica Sullins. Entonces, las máquinas podrían producir resultados sorprendentes, comportamientos y reacciones imprevisibles. el investigador asegura que aún estamos muy lejos de ello, “aunque no es imposible”.

De momento, solo los robots del cine se tambalean después de una visita al bar, se alteran con chips emocionales o alucinan con pulsos eléctricos, pero si un androide soñara con ovejas eléctricas o viera elefantes rosas, la imagen se parecería bastante a la psicodelia visual producida por las redes neuronales de reconocimiento de imagen de Google:

-----------------------------------------------------------------------------------

La versión original de la última imagen del artículo, que ha sido modificada con Deep Dream, es propiedad de Camilla Carvalho

Etiquetas
Publicado el
25 de septiembre de 2015 - 12:50 h

Descubre nuestras apps

stats