Un par de naranjas, un cuchillo, un exprimidor y un vaso. En principio, estos sería lo básico para prepararse un rico y nutritivo zumo de manera sencilla. Sin embargo, los que se postulan como nuestros mayordomos del futuro no lo tienen tan fácil: a pesar de lo que muestra hoy la ficción a través de series como Westworld o videojuegos como Detroit: Become Human, a los robots aún les cuesta demasiado llevar a cabo tareas que para los humanos son coser y cantar.

“Una dificultad para la inteligencia artificial a la hora de realizar tareas domésticas es el hecho de que estas normalmente incluyen subtareas que nosotros damos por sentadas”, explica a HojadeRouter.com el estudiante español de doctorado en el MIT Xavier Puig. Junto al profesor Antonio Torralba, Puig ha creado VirtualHome, un entorno de simulación al más puro estilo Los Sims en el que los algoritmos pueden aprender a llevar a cabo tareas domésticas. “Si tenemos que explicar cómo hacer un café, podemos decir que hay que usar leche, pero damos por entendido que para eso hay que abrir la nevera, coger el cartón de leche y llevarlo junto a la cafetera; un sistema de inteligencia artificial no tiene ese sentido común”, desgrana el investigador.

Todo empezó hace unos dos años, cuando los investigadores españoles empezaron a preguntarse cómo enseñar a la inteligencia artificial a llevar a cabo ciertas tareas complejas a partir de vídeos. Se toparon con dos problemas: por una parte, es complicado encontrar imágenes en los que alguien muestre, paso por paso, cómo realizar tareas domésticas. Por otra, aunque existieran estos materiales didácticos, “es difícil anotar todos los pasos para que un sistema de inteligencia artificial los pueda aprender”, advierte Puig.

Así, los investigadores decidieron construir un entorno virtual en el que poder simular actividades. “Nuestro objetivo final es entrenar un sistema de visión artificial que pueda ver cómo alguien resuelve una tarea (por ejemplo, vaciar el lavavajillas y ponerlo todo en los armarios) y que sea capaz de hacer lo mismo entendiendo lo que hace”, adelanta Torralba. Sin embargo, llegar a ese punto requería desarrollar primero ese entorno virtual que recuerda inevitablemente al hogar de los personajes de la popular saga de Electronic Arts.

Torralba y Puig, junto a un equipo multidisciplinar formado por investigadores de las universidades de Toronto y Liubliana, dieron forma a un escenario compuesto por una sala de estar, una cocina, un comedor, un dormitorio y un despacho. En ese apartamento, los agentes virtuales llevan a cabo distintas tareas cotidianas en base a lo que han aprendido.

Para que adquirieran ese conocimiento, el equipo de Puig y Torralba ha entrenado a los agentes con 3.000 descripciones de tareas domésticas, guiadas paso a paso. “Para ello hemos tenido la ayuda de mucha gente que ha introducido en nuestra herramienta miles de descripciones de cómo se hacen diferentes tareas en el hogar. Cada descripción es como un programa que detalla los pasos a seguir”, desmenuza Torralba.

Así, VirtualHome y sus residentes simulados permiten al equipo de estos españoles ejecutar esos programas y ver cómo los agentes resuelven las tareas descritas en la base de datos. “Además, nos permite generar películas”, avanza el propio Puig, “que luego podremos usar para entrenar sistemas de visión artificial y que aprendan a interpretar tareas simplemente viéndolas, sin tener que detallarles paso a paso lo que tienen que hacer”.

¿Dónde está la leche?

Hasta llegar a ese punto, VirtualHome tendrá que ser capaz de dotar a los algoritmos de algo de sentido común. No en vano, ahora mismo cada “programa” permite a los agentes llevar a cabo una tarea indicándoles todas y cada una de las subtareas en un entorno conocido y controlado, como es la propia residencia bautizada como VirtualHome. Sin embargo, “en un entorno real, un robot puede encontrarse con muchos factores, como obstáculos inesperados o humanos que cambien el entorno mientras se está realizando la acción”, advierte Puig.

De hecho, Torralba va más allá y adelanta que el objetivo no es solo que el robot sea capaces de repetir una acción con los mismos objetos. “Lo que queremos es que pueda hacerlo incluso en una casa en la que no ha estado antes, con un lavavajillas distinto y con un contenido diferente”, anuncia. “Para ello, el sistema de inteligencia artificial tiene que poder ‘abstraer’ y ‘generalizar’, dos palabras sencillas que esconden todo lo que hace que desarrollar sistemas de inteligencia artificial sea tan complejo”, detalla el investigador.

Además, los propios responsables de la creación de VirtualHome aclaran que la simulación y la enseñanza de tareas es un paso, pero quedan otros muchos e importantes que dar antes de tener a robots mayordomos pululando por nuestras cocinas. “Para empezar, serán necesarios más avances en robótica”, recuerda Torralba.

Así, a la hora de vaticinar cuándo llegará ese día, el propio profesor del MIT no espera que suceda antes de 2040, el momento en el que un robot pueda hacer de cocinero en casa con la misma soltura que un humano sin que tengamos que modificar la estancia. “Llevará un tiempo, pero luego nos parecerá que siempre estuvieron ahí, como los móviles”, explica. Además, señala que “no aparecerán de golpe, sino que cada año habrá uno nuevo, capaz de hacer más cosas que el modelo anterior”.

De hecho, es ese prolongado lapso de tiempo lo que hace que Torralba vea como “muy pesimista” la visión de aquellos que, como Elon Musk, advierten hoy de los peligros del desarrollo de la inteligencia artificial. “No está tan avanzada como para tenerle miedo ahora, y aún le queda mucho”, opina. “Además, también nos hará mejores a nosotros, pero, como toda tecnología, tiene sus lados buenos y sus lados malos, como la energía nuclear”, sentencia el investigador.

De una forma u otra, estos españoles ya están poniendo su granito de arena para que tareas tan complejas como encender la tele (levantarse, ir hacia el televisor, pulsar un botón y volver al sofá para sentarse y mirar la pantalla) sean aprendidas de forma más fácil por los robots. Dentro de un tiempo, y gracias a herramientas como VirtualHome, solo tendrán que ver un vídeo en YouTube para aprender un truco nuevo.

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Las imágenes de este artículo son propiedad del MIT.

“Nuestros enemigos pueden hacer que parezca que alguien dice algo en cualquier momento, incluso si nunca lo ha dicho”, afirma un vídeo de Barack Obama. “Podrían hacerme decir cosas como que [...] el presidente Trump es un total y completo idiota”. Aunque nuestros ojos nos hagan creer que el expresidente estadounidense está pronunciando esas palabras, lo cierto es que en realidad estamos escuchando la voz del cineasta Jordan Peele, ganador del Oscar a Mejor guion original por Déjame salir.

Estas inquietantes imágenes han sido generadas con FakeAppFakeApp, una herramienta basada en la librería de código abierto TensorFlow de Google. El controvertido sistema de aprendizaje automático —ha sido usado para crear vídeos porno con celebrities e incluso Reddit ha tenido que prohibir la comunidad deepfakes— no es el primero que muestra cómo los algoritmos pueden crear vídeos falsos como por arte de magia.

El año pasado, investigadores de la Universidad de Washington demostraron que podían sincronizar los movimientos de la boca de Obama con el audio de algunos discursossincronizar los movimientos de la boca de Obama que había dado anteriormente: para lograrlo, entrenaron una red neuronal (un algoritmo que simula el comportamiento de nuestro cerebro) con decenas de horas de sus vídeos presidenciales.

Después, el sistema de machine learning convertía los diferentes sonidos en formas básicas de la boca y mezclaba el resultado con el vídeo para que fuera difícil darse cuenta del engaño. El exmandatario se pasaba de serio, eso sí, ya que los investigadores aún no son capaces de modelar emociones. Según los expertos, entrenar el algoritmo con otros humanos puede hacer que en el futuro tengamos la oportunidad, por ejemplo, de charlar con una figura histórica en realidad virtual.

El auge de los vídeos falsos creados con inteligencia artificial está haciendo que algunos investigadores se centren en crear algoritmos para identificarlos. DARPA, la agencia tecnológica militar del Departamento de Defensa estadounidense, va a financiar un proyecto este verano para que se desarrollen sistemas capaces de generar vídeo, audio e imágenes falsas, así como herramientas que puedan cazar esas falsificaciones automáticamente.

No obstante, estos algoritmos no son los únicos que parecen obrar como por arte de magia: otros cuantos también nos hacen creer lo que no es de formas asombrosas.

Imágenes que no existen…

Los especialistas de DARPA están especialmente preocupados por una técnica de inteligencia artificial ideada recientemente por Ian Goodfellow, investigador de Google Brain: las redes generativas antagónicasredes generativas antagónicas (GAN por sus siglas en inglés), que dotan a la inteligencia artificial de una suerte de sentido de la imaginación.

En esencia, se trata de dos redes neuronales entrenadas con el mismo conjunto de datos. Una crea variaciones en las imágenes que ya ha visto, mientras que la otra ha de identificar si la imagen pertenece o no al conjunto original. Así, la primera mejora más y más, hasta el punto de que a su compañera le resulta imposible detectar la falsificación. Yann LeCun, director de investigación en inteligencia artificial de Facebook y una de las figuras más importantes del sector, ha definido las GAN como “la idea más fantástica en el aprendizaje profundo de los últimos 20 años”.

No en vano, la técnica se ha utilizado ya para desarrollar algoritmos que suenan a ciencia ficción: el año pasado, un grupo de investigadores de los Laboratorios Orange en Francia desarrolló una red neuronal que predice cómo será el rostro de las personas cuando envejezcan.

Para ello, la entrenaron con 5.000 caras de diferentes grupos de edad de la base de datos de cine IMDB y de Wikipedia. La primera máquina generaba nuevas caras y la segunda las rechazaba si no podía identificar la imagen original. Posteriormente, aplicaron la técnica a 10.000 nuevas caras con buenos resultados: el software de reconocimiento facial OpenFace determinó que se trataba de la misma persona en un 80 % de los casos. Según los investigadores, este algoritmo podría servir, entre otras cosas, para identificar a personas que hayan estado desaparecidas durante años.

Nvidia está utilizando redes GAN con ese mismo fin. El año pasado, investigadores del gigante de la electrónica publicaron un estudio en el que describían un sistema capaz de generar nuevas imágenes de rostros basándose en los datos de 30.000 celebritiescelebrities de la base de datos CelebA. Cuanto más tiempo pasaba entrenándose, mejores eran los resultados. Aunque en algunos casos se adivinaba el truco (hay a quien le falta algún rasgo facial), lo cierto es que las máquinas ya sueñan e imaginan rostros inquietantemente similares a los nuestros.

No es la única investigación en la que los expertos de Nvidia han usado esa técnica. Hace unos meses publicaron los detalles de un sistema de inteligencia artificial que permite a los ordenadores crear imágenes de una calle soleada a partir de otras de esa misma vía cuando llueve, nieva u oscurece. Los investigadores piensan que ese sistema podría ser muy útil para entrenar a los coches autónomos: los vehículos podrán 'ver' una escena lluviosa en lugar de otra soleada para aprender a conducir en las peores situaciones.

Partiendo de ese trabajo, los mismos expertos de Nvidia y un investigador de la Universidad de Cornell han desarrollado un sistema capaz de generar múltiples imágenes a partir de una que convierte instantáneas de gatitos reales en grandes felinos o en perros, y a la inversa.

Según han explicado, la red neuronal analiza varias características de cada fotografía, separando el contenido de la imagen (la postura del gato) del estilo (por ejemplo, la raza). Aunque la postura se mantiene fija, la imagen se mezcla con otra para variar ese estilo y el sistema determina si la imagen es creíble o necesita mejorar.

Por otra parte, hace solo unos días, los investigadores de la compañía han presentado una red neuronal ideada con un propósito diferente: reconstruir imágenes que están incompletas.

… y obras de arte nuevas

Los de Nvidia no son los únicos expertos preocupados por crear nuevas imágenes a partir de otras. El año pasado, investigadores de la Universidad de Berkeley hicieron público un sistema capaz de convertir imágenes veraniegas en otras invernales cambiando tonalidades, caballos en cebras añadiendo las características rayas (un usuario de Reddit transformó a Putin en ese animal usando la icónica imagen del mandatario ruso sin camiseta a lomos de un corcel) o fotografías en cuadros con el estilo de Monet o Van Gogh.

En realidad, los investigadores llevan tiempo haciendo que las máquinas se interesen por el mundo del arte. En 2015, expertos de diferentes centros de investigación alemanes presentaron un sistema que consigue que una foto cualquiera imite el estilo de La noche estrellada de Van Gogh o El grito de Munch. Esos mismos investigadores han creado una herramienta, DeepArt, para que nuestras propias imágenes o vídeos repliquen el estilo de distintas obras de arte.

El año pasado, expertos de Facebook y de la Universidad de Rutgers (Nueva Jersey) desarrollaron una máquina aún más creativa. En ese caso, el sistema se entrenó con 81.500 pinturas de WikiArt para diferenciar obras de arte y hasta distinguir su estilo. Por si fuera poco, más allá de crear obras imitando los estilos anteriores, el sistema es capaz de 'pintar' cuadros más imaginativos que no responden exactamente a ninguno de los estilos existentes.

La máquina que crea nuevos niveles de Doom

Doom Además de crear obras de arte, las GAN se están aplicando con increíbles resultados incluso en el mundo de los videojuegos. Un grupo de expertos de la Universidad Politécnica de Milán acaba de publicar una técnica para crear nuevos niveles del mítico Doomcrear nuevos niveles del mítico Doom. Tras estudiar 1.000 niveles oficiales del videojuego y otros 9.000 creados por la comunidad de jugadores, el sistema comenzó a crear pantallas más o menos creíbles.

Poco a poco, los algoritmos que aprenden de la realidad o de las obras humanas son cada vez más imaginativos y se vuelven capaces de crear desde vídeos falsos o rostros que no existen hasta obras de arte o videojuegos. Sin embargo, que sus resultados nos engañen cada vez mejor hace que algunos expertos estén preocupados por saber cómo podremos separar la realidad de esa ficción que crean sus mejorados trucos de 'magia'.

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Las imágenes son propiedad, por orden de aparición, de Nvidia, Orange Labs y DeepArt.

Máquinas con un aspecto indistinguible del nuestro, inteligentes y con sed de venganza hacia sus opresores humanos. En la segunda temporada de Westworld, los anfitriones robóticos han comenzado su sangrienta rebelión contra los responsables del parque y los huéspedes de carne y hueso que les sometieron.

La serie de HBO plantea algunas de las preocupaciones sobre el futuro de la inteligencia artificial que parecen inquietar a Jonathan Nolan, uno de sus creadores. “Hemos abierto la caja de Pandora, hemos desatado fuerzas que no podemos controlar, no podemos detener… Vamos camino de crear básicamente una nueva forma de vida en la Tierra”, afirma el cineasta en el documental Do you trust this computer? (¿Confías en tu ordenador?). También aparece su amigo Elon Musk, otro de los apocalípticos: dice que la inteligencia artificial podría convertirse “en un dictador inmortal del que nunca podríamos escapar”.

Aunque las ideas sobre el mañana que plantean puedan resultar exageradas, pues los robots actuales son mucho más limitados que los de Westworld, lo cierto es que algunos pensamientos de los pioneros de la informática y la inteligencia artificial sobre el futuro de las máquinas ya resultaban inquietantes hace un buen puñado de años.

Turing y las máquinas inteligentes 

“Creo que a finales de siglo el discurso y la opinión general habrán cambiado tanto que uno podrá hablar sobre las máquinas pensantes sin que le contradigan”. En 1950, Alan Turing, planteaba la pregunta “¿pueden las máquinas pensar?” en su famoso artículo Computing machinery and intelligence.

El padre de la informática propuso un método para comprobar si una máquina era inteligente: un juego de imitación. En él, un juez está en una habitación, mientras una máquina y un humano permanecen en la otra. Los dos intentan engañarle, pero el juez ha de descubrir quién es quién.

Según el matemático, en el siguiente medio siglo sería posible programar los ordenadores de manera tan sofisticada que un interrogador medio no tendría más del 70 % de las posibilidades de acertar cinco minutos después de que empezara el interrogatorio, que pasaría a conocerse como 'test de Turing'.

El propio genio británico parecía saber que su idea no sería bien recibida, e incluyó en el propio texto una serie de posibles objeciones a sus argumentos. “Las consecuencias de que las máquinas piensen serían demasiado terribles. Esperemos y confiemos en que no puedan hacerlo”, escribía el propio Turing haciendo de abogado del diablo. A su juicio, esa opinión se debía únicamente a que “nos gusta creer que el hombre es superior al resto de la creación”.

Por aquellos años, Jack Good, uno de los criptógrafos que trabajaría con Turing en el descifrado de códigos nazis en Bletchley Park durante la II Guerra Mundial, le preguntó en qué circunstancias le diría que una máquina es consciente. “Me respondió que, si la máquina podía castigarle por afirmar lo contrario, entonces diría que es consciente”, relató Good, según recoge La catedral de Turing.

Ese mismo libro, que recorre los inicios de la informática, también apunta que Lyn Newman, la mujer del mentor de Turing Max Newman, recordaba largas discusiones entre su marido y el pionero sobre cómo crear máquinas que modificaran su propia programación y sus errores. “Lo que ocurrirá en esa etapa es que no entenderemos cómo lo hace, habremos perdido la pista”, señalaba Turing, una perspectiva que a Lyn le pareció “de lo más inquietante”.

Precisamente en Westworld, donde a las máquinas conscientes se les da muy bien castigar, también se menciona el juego de la imitación. En la primera temporada, Ford comenta a Bernard que los robots pasaron el test de Turing poco después de la creación del parque, si bien su conciencia no emerge por ese motivo.

Sin embargo, son muchos los expertos que ya no consideran que el test de Turing sea una prueba válida para medir la inteligencia de un robot. “El test de Turing no tiene ninguna utilidad para saber si una máquina es inteligente o no”, asegura a HojadeRouter.com Ramón López de Mántaras, director del Instituto de Investigación en Inteligencia Artificial (IIIA) del CSIC. “Es un método observacional solo por texto escrito, pero una inteligencia es mucho más que eso”.

Aunque algunas de sus ideas se hayan quedado anticuadas y Turing fuera demasiado optimista con los plazos para desarrollar máquinas con una inteligencia indistinguible de la nuestra, lo cierto es que propuso numerosas teorías de inteligencia artificial que se estudiaron posteriormente. De hecho, predijo la importancia que jugaría el aprendizaje automático en el futuro al señalar que, en lugar de desarrollar máquinas que emularan las mentes de adultos, debían inspirarse en las de niños para que las máquinas aprendieran a partir de ahí. 

El miedo al porvenir de von Neumann 

El genio británico había propuesto ya en 1936 la que después pasaría a llamar máquina universal de Turing, un mecanismo teórico capaz de calcular cualquier función computable, en un trabajo donde aparecían ya los conceptos de ordenador moderno.

El matemático húngaro John von Neumann fue uno de los que valoró entonces la importancia de ese trabajo. Científico en el proyecto Manhattan que llevaría a la construcción de la bomba atómica, escribió un documento en 1945 (Primer borrador de informe del EDVAC) que le acabaría convirtiendo en uno de los padres del ordenador moderno. De hecho, hoy se sigue hablando de la arquitectura de Von Neumann. “Estoy pensando en algo mucho más importante que las bombas. Estoy pensando en computadoras”, diría él mismo en 1946. No obstante, y a diferencia de Turing, el futuro de las máquinas sí parecía preocuparle.

Su mujer, Klara, una programadora pionera que quedó a la sombra de su marido, recordaba cómo por aquellas fechas John se despertó un buen día y comenzó a hablarle a gran velocidad. “Lo que estamos creando en este momento es un monstruo cuya influencia va a cambiar la historia, si es que queda historia alguna [...] pero sería imposible no llevarlo a cabo, no solo por razones militares, sino porque también sería poco ético desde el punto de vista de los científicos no hacer lo que ellos saben que es factible, por muy terribles que puedan ser las consecuencias”. 

Según recoge La catedral de Turing, las preocupaciones de Von Neumann aquella noche no tenían tanto que ver con las armas nucleares como con los crecientes poderes de las máquinas. Cayó en “tal estado estado nerviosismo” que su mujer le aconsejó tomarse pastillas para dormir para “conseguir que se relajara un poco en lo tocante a sus propias predicciones de una fatalidad inevitable”.

Años más tarde, tras la muerte del pionero, el polaco Stanislaw Ulam, un matemático con el que Neumann había coincidido en el proyecto Manhattan, recordó otra sentencia inquietante: “Una conversación se centró en el progreso acelerado de la tecnología y los cambios en la forma de vida, que dan la sensación de estar aproximándose a alguna singularidad esencial en la historia de la humanidad en la que los asuntos humanos, tal y como los conocemos, no podrían continuar”.

Aunque von Neumann pareciera estar refiriéndose a un momento en el que el ritmo del progreso científico fuera tan fuerte que los humanos no pudiéramos estar al día, lo cierto es que precisamente “singularidad” es el término con el que, años más tarde, se ha pasado a denominar al posible momento en que las superinteligencias artificiales basadas en réplicas del cerebro lleguen a superar a la humana. Una idea que, por cierto, también recuerda mucho a Westworld.

Mascotas para los robots (o eso decía Shannon) 

En 1956, un par de años después de que Turing se suicidara y el año antes de que Von Neumann falleciera, John McCarthy, otro pionero, organizó un encuentro en el Dartmouth College (New Hampshire) que acabó suponiendo el nacimiento de la inteligencia artificial, a la que él mismo puso nombre.

Convenció a Claude Shannon, el conocido como padre de la teoría de la información (y que también quedó asombrado cuando Turing le enseñó la documentación de su máquina universal), o a Marvin Minsky, posterior pionero del campo, para organizar ese evento que partía de una optimista propuesta: en tan solo unos meses, podrían conseguir grandes avances en la comprensión del lenguaje, la abstracción de conceptos o la resolución de problemas.

“Estaban subestimando la dificultad”, comenta López de Mántaras, que conoció al propio Minsky. Él mismo le contó años después, entre risas, que le dio a un estudiante un proyecto para que en un verano “resolviera el problema de la visión artificial”, un ejemplo de las predicciones exageradamente entusiastas de los pioneros.

Shannon, que estaba interesado por entonces en la posible aplicación de su teoría de la información para crear un modelo del cerebro, se preocupó por el desarrollo de máquinas que jugaran al ajedrez. En una entrevista posterior, señalaba que “algo emergería de los laboratorios que no estaría muy lejos de los robots de las películas de ciencia ficción”.

Dos décadas después, desde la revista Omni , le preguntaron si algún día los robots serían suficientemente complejos como para ser amigos de la gente. “No veo límites a las capacidades de las máquinas. A medida que los microchips se hagan más pequeños y más rápidos, puedo imaginarlos haciéndose mejores de lo que somos nosotros. Puedo imaginar un futuro en el que seremos para los robots como los perros son para los humanos”.

El entrevistador fue más allá, preguntándole si podría llegar a imaginar un robot presidente de los Estados Unidos. “Podría ser, pero pienso que entonces no volverás a hablar de los Estados Unidos. El mundo tendrá una organización totalmente diferente”, vaticinaba el difunto genio.

El padre de la teoría de la información y Marvin Minsky se conocían antes del evento en el Dartmouth College, ya que el segundo pasó un verano en los Laboratorios Bell donde Shannon trabajaba y desarrollaron unas cuantas máquinas juntos. De hecho, Minsky también se había codeado con Von Neumann en la Universidad de Princeton, donde obtuvo el doctorado. Más tarde, en 1959, Minsky se convertiría en uno de los fundadores del laboratorio de inteligencia artificial del Instituto Tecnológico de Massachusetts (el famoso MIT).

Por aquel entonces defendía que la mente humana no era en realidad distinta a la de un ordenador. “Las ideas llevarán a su vez a nuevas máquinas, y aquellas nos darán a su vez nuevas ideas. Nadie puede decir dónde nos llevará esto y solo una cosa es segura: hay algo mal en toda afirmación, a día de hoy, sobre cualquier diferencia básica entre las mentes de los hombres y aquellas de las máquinas posibles”, afirmaba en un artículo publicado en los 80. 

El padre de la inteligencia artificial también abordó el tema de la conciencia de los robots. “La mayoría de la gente asume que los ordenadores no pueden ser conscientes o autoconscientes, que en el mejor de los casos pueden simular que lo son”, señalaba en ese mismo artículo. “Por supuesto esto asume que nosotros, como humanos, somos autoconscientes. ¿Pero lo somos? Creo que no”.

A su juicio, sabemos muy poco de lo que ocurre en nuestro cerebro, por lo que en realidad las personas somos muy poco conscientes de nosotras mismas. Es más, él mismo llegó a afirmar después que “algunas máquinas ya son potencialmente más conscientes que los hombres”. Precisamente, este es uno de los grandes temas que se tratan en Westworld,  y el propio Jonathan Nolan ha reconocido haber leído lo que Minsky decía al respecto, entre otras teorías que se mencionan en la serie.

Sin duda, algunos pensamientos de Minsky pueden resultar inquietantes: en una entrevista con Ray Kurzweil pocos años antes de fallecer, afirmó que la singularidad podía llegar a lo largo de nuestra propia vida. Es más, en otra entrevista realizada por esas mismas fechas afirmó que la idea de que los robots nos trataran como mascotas “era solo una posibilidad” pero “no era la peor”.

Sin embargo, en lugar de estar alarmado por el futuro, este pionero creía que la inteligencia artificial podría ayudar a resolver algunos de los grandes retos de la humanidad y confiaba en que alcanzaríamos la inmortalidad haciendo copias de nuestro cerebro. “Creo que lo importante para nosotros es crecer, no permanecer en nuestro estúpido estado presente”, defendió en una ocasión. Los humanos somos “chimpancés disfrazados”, por lo que nuestra misión debería ser crear seres más inteligentes que nosotros.

Tras el fallecimiento de Minsky, López de Mántaras explicó que el pionero era muy crítico con que la investigación se hubiera centrado en resolver problemas concretos en lugar de crear esa inteligencia artificial general que él no llegó a ver en vida. De hecho, crear máquinas indistinguibles de nosotros “es el objetivo principal de la inteligencia artificial”, señala el investigador del CSIC. “Es como responder a las grandes preguntas de la vida, como el origen de la vida o el origen del universo, la estructura de la materia...”

De un modo u otro, lo cierto es que algunos pioneros de la informática y la inteligencia artificial ya soltaron perlas sobre un futuro en que las máquinas podrían ser indistinguibles de los seres humanos. Algunos parecían inquietos y otros mostraban menos miedo que Elon Musk o su amigo Jonathan Nolan, que nos muestra en Westworld un auténtico apocalipsis protagonizado por esos robots terriblemente similares a nosotros. 

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Las fotografías son propiedad de Wikimedia Commons (2 y 3) y thierry ehrman (4)

Capaz de caminar ágilmente, subir escaleras, moverse por el entorno evitando los obstáculos o abrir puertas para escapar de una habitación, el nuevo perro de Boston Dynamics, SpotMini, planea salir de los laboratorios. El CEO de la compañía, Marc Raibert, acaba de anunciar que una jauría de autómatas se pondrá en venta el año que viene. se pondrá en venta el año que viene.

Hace más de una década que esta empresa presentó a su primer perro robótico, BigDog, una máquina de gran tamaño capaz de viajar a través de áreas escarpadas “como las mulas de carga”, según un responsable de DARPA, la agencia militar que financió el invento.

Los animales cuadrúpedos no son los únicos que están enseñando a los robots cómo mejorar sus capacidades motoras y su comportamiento: hay muchos otros autómatas que imitan a seres vivos voladores, terrestres y acuáticos. Además, la mayoría son bastante menos inquietantes que los robots de Boston Dynamics, que incluso han inspirado un capítulo de Black Mirror.

Aprendiendo de la araña Kim

Kim, una araña saltadora regia, pega increíbles brincos:araña saltadora regia salta hasta seis veces la distancia de su longitud corporal. Una sorprendente capacidad que los investigadores de la Universidad de Manchester, que están entrenando y grabando a Kim con cámaras de alta velocidad, están estudiando con detalle. ¿El objetivo? Descubrir el secreto de sus movimientos para diseñar futuros microrrobots especialmente ágiles.

Aunque los robots araña aún no sean espías ni reconozcan nuestro iris como en Minority Report,  lo cierto es que numerosos investigadores están inspirándose en la forma y los movimientos de estos octópodos para sus creaciones.

Es el caso de los investigadores de la Universidad de Harvard, que se han inspirado en ellas para crear unos autómatas con forma de arácnido hechos con pajitas y caucho. Usar esos materiales les ha permitido diseñar actuadores similares a sus articulaciones: cuando los tubos se inflan, sus patas se extienden.  

Por su parte, Festo, una multinacional alemana especializada en proveer soluciones de automatización, acaba de presentar una temible araña robótica, BionicWheelBot. Inspirado en el Cebrennus rechenbergi, un arácnido que habita en el Sáhara y destaca por sus acrobáticos movimientos cuando se siente amenazado, este robot de ocho patas pega un salto y comienza a rodar de forma similar a como su referente real da sus volteretas. Murciélagos, canguros y mariposas son otros robóticos animales desarrollados por esta compañía.

Insectos robóticos para el rescate (o la polinización)

Además de las arañas, otros muchos artrópodos están sirviendo de inspiración a los investigadores que llevan tiempo desarrollando microrrobots similares a moscas, hormigas o incluso cucarachashormigas.  

Algunos expertos están estudiando los movimientos de estos insectos que habitualmente queremos desterrar de los hogares para desarrollar robots que esquiven mejor los obstáculos e incluso sean capaces de escalar como ellos.  Investigadores de la Universidad de Berkeley se han inspirado en el impulso de las cucarachas tras chocar contra una pared para presentar recientemente a DASH, un robot del tamaño de la palma de una mano y dotado de un exoesqueleto flexible que hace las veces de parachoques.

Según Robert Full, profesor de la Universidad de California en Berkeley y experto en biomecánica y fisiología, el autómata “muestra que los robots pequeños pueden construirse con cuerpos simples, robustos e inteligentes para encontrarse con obstáculos de forma segura en lugar de utilizar complejos y costosos sistemas de detección”.

Los expertos de esa universidad llevan tiempo desarrollando cucarachas robóticas inspiradas en las reales. Hace un par de años crearon CRAM, un pequeño robot ideado para tareas de búsqueda y rescate: su forma y sus movimientos, similares a los de una cucaracha, están pensados para que sean capaces de adentrarse en los escombros de edificios derruidos tras el paso de un tornado, un terremoto o una explosión. 

Además, lo bueno de desarrollar máquinas es que se pueden mejorar las capacidades de esos bichos que generalmente nos producen desagrado. Hace unos meses, los investigadores del Biomimetic Millisystems Lab de esa universidad presentaron unas cucarachas capaces de darse la vuelta cuando se quedan boca arriba. Para ello, cuentan con una cola de fibra de carbono que empujan contra el suelo y de la que no disponen las reales.

Lógicamente, muchos investigadores también quieren dotar a los robots de una habilidad de la que carecemos los humanos y que sí está presente en muchos miembros del reino animal: la de volar. En la Universidad de Harvard, el Laboratorio de Microrrobótica consiguió por primera vez que sus Robobees, abejas robóticas de 60 gramos, echaran a volar hace más de una década. Sus creadores pretenden que esas abejas puedan recabar información gracias a sus cámaras para usarlas en sus investigaciones e incluso creen que podrían servir para realizar tareas de polinización.

Con el tiempo, estas Robobees también han ido adquiriendo nuevas habilidades. Recientemente, esos mismos expertos han presentado una versión nueva capaz de volar, sumergirse en el agua, nadar, salir y aterrizar por su cuenta.

Sin embargo, uno de los mayores problemas de estos robots voladores es la falta de autonomía, ya que generalmente están sostenidos por hilos que los conectan con baterías. Esta misma semana, investigadores de la Universidad de Washington han presentado un insecto robótico, RoboFly, que no necesita cables.

Un pequeño circuito a bordo transforma la energía de un rayo láser, apuntado hacia la célula fotovoltaica del aparato, en electricidad para que pueda batir sus alas. Además, un microcontrolador actúa como cerebro de esta mosca robótica para indicarle cuándo debe moverse. Eso sí, por el momento, RoboFly, ideada para monitorizar los cultivos, solo es capaz de despegar y aterrizar, ya que necesita que el rayo láser incida sobre ella.

Robots acuáticos y espías (por una buena causa)  

Los robots inspirados en animales pueden servir para comprender a esos organismos mejor e incluso a otros seres vivos. Investigadores de la Universidad Libre de Berlín han usado un robot para investigar el baile de las abejasel baile de las abejas: cuando las exploradoras descubren una fuente de comida, danzan para guiar a las demás y que encuentren la fuente de alimento.

Para ello, usaron un robot danzante (al que por cierto también han llamado Robobee) que generó señales siguiendo el patrón de la danza de las abejas para provocar que las vivas lo siguieran. “Puede realizar el movimiento característico de meneo, batir sus alas y proporcionar muestras de alimentos a las abejas interesadas”, ha explicado Tim Landgraf, uno de los autores de la investigación.

Otro ejemplo de ello es SoFi, un robot que puede nadar en línea recta, bucear o ascender de forma similar a un pez. De hecho, tiene una forma similar a la de algunos vertebrados acuáticos. No en vano, los investigadores del Instituto Tecnológico de Massachusetts que han creado a SoFi han imitado el comportamiento y la forma de los peces para que este robot blando (está hecho de caucho de silicona y plástico) pase desapercibido en el océano.

Sus supuestos congéneres no se darán cuenta de que en realidad se trata de un robot espía que graba lo que encuentra con su cámara y que está controlado de forma remota. Así, SoFi puede ser un testigo privilegiado de la vida marina y ayudar al estudio, por ejemplo, de cómo los peces responden a los cambios en su entorno. Por el momento, el autómata ya se ha probado para analizar los arrecifes de coral cercanos a las islas Fiji.

Uno de los animales más elegantes a la hora de nadar en el océano es la mantarraya, que tiene un mecanismo de propulsión que le permite navegar en aguas revueltas sin esfuerzo gracias a sus aletas. Un equipo de investigadores de la Universidad Nacional de Singapur ha desarrollado un robot creado a partir de la forma y la locomoción de una manta gigante joven. MantaDroid, que dispone de un motor en cada aleta y puede nadar durante diez horas, también ayudará a la investigación estudiando la diversidad marina en el fondo de los océanos.

Focas y gatitos, los entrañables robots de compañía

En ocasiones, las máquinas se diseñan a imagen y semejanza de los animales no para imitar por completo su comportamiento, sino para coger ciertos rasgos que pueden ayudar a que sintamos cierta empatía cuando nos acompañan. Es el caso de Paro (Nuka en España), un robot con forma de bebé focaParo desarrollado por el Instituto Nacional de Ciencia y Tecnología Industrial Avanzada de Japón (AIST) y con el que se puede interactuar como si fuera una mascota.

Gracias a sus cinco tipos de sensores (táctiles, de luz, de audición, de temperatura y de posición) puede percibir a las personas a las que cuida y su entorno, mueve la cola, emite sonidos como una foca real y memoriza los movimientos que provocan una reacción positiva en sus acompañantes para repetirlos.

Probada en hospitales y residencias de ancianos de diferentes países, los terapeutas pueden utilizarla para tratar a pacientes con demencia, depresiones, ansiedad o estrés postraumático. De hecho, la FDA, el organismo encargado de supervisar los medicamentos en Estados Unidos, certificó a Nuka como un dispositivo terapéutico neurológico ya en 2009.

Los robots asistenciales y de compañía también pueden parecerse mucho a nuestras mascotas. Por ejemplo, Hasbro lanzó hace unos años un juguete robótico semejante a un gato que maúlla o ronronea, ideado especialmente para hacer compañía a los mayores.

Por su parte, la compañía japonesa Yukai Engineering ha ideado un autómata con inspiraciones felinas mucho menos entrañable: se trata de una suerte de cojín robótico suave que reacciona cuando le tocan enrollando la cola, pero que carece de cabeza.

Aunque el invento sea extraño cuando menos, ya ha conseguido la financiación en Kickstarter que precisaba para su lanzamiento. Además, los amantes del do it yourself que quieran tener un gato artificial pueden recurrir a OpenCat, un robot impreso en 3D de código abierto que se puede programar con una placa Arduino y una Raspberry Pi.

Los mejores amigos del hombre también llevan tiempo teniendo su réplica artificial. Ya en 1929, un ingeniero de Philips desarrolló a Philidog, un robot con forma de mascotaPhilidog y que tenía células fotoeléctricas por ojos y un fonógrafo por voz: cuando se acercaba la luz, ladraba.

Setenta años después, Sony comenzaba a vender a su simpático robot perruno, Aibo. Aunque los chuchos se extinguieron durante un tiempo, el gigante nipón volvió a ponerlos a la venta a principios de año en Japón con nuevas capacidades: sus movimientos y sonidos son más realistas y responden a los comandos de voz.

Obviamente, frente a estos juguetes robóticos, las máquinas bioinspiradas que están evolucionando en los centros de investigación y los perros robóticos de Boston Dynamics están cada vez más avanzados y son más inteligentes. También, precisamente por eso, resultan mucho más inquietantes.

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Las imágenes que aparecen en este artículo son propiedad de Mark Stone/Washington University, Festo, Wyss Institute at Harvard University, Josef del Preto/ MIT CSAIL, Paro Robots,  Qoobo y  brett jordan (Flickr)

Desde hace tiempo, Elon Musk sorprende a sus más de 21 millones de seguidores en Twitter con sus contundentes declaraciones, pasando de asegurar que la inteligencia artificial es más perjudicial que Corea del Norte a decir que él mismo no es un alien, pero lo era. Sin embargo, en los últimos días, el magnate tecnológico ha publicado unos cuantos tuits con ideas especialmente extravagantes: afirma estar creando un dragón cíborg, fundando una empresa de caramelos o, en dos palabras, “Rococo basilisk” (Basilisco rococó).

Un juego de palabras que mezcla el basilisco de Roko, un delirante y apocalíptico juego mental sobre el futuro de la inteligencia artificial que se hizo famoso en internet hace unos años, con el recargado movimiento artístico surgido en Francia en el siglo XVIII (Musk añadió un enlace a Wikipedia, por si acaso).

En realidad, el críptico mensaje tenía algo más de sentido de lo que podría parecer: ese mismo día, acudía a la peculiar gala del Museo Metropolitano de Nueva York (los famosos iban vestidos atendiendo a la temática Cuerpos celestes: la moda y la imaginación católica) con su nueva pareja, la cantante de electro pop canadiense Grimes. Precisamente, ella había usado ya ese juego de palabras hace tres años para describir a uno de los personajes del videoclip de Flesh Without Blood.

Es más, Page Six, la web de noticias sobre celebrities del New York Post, señala que ese pudo ser el origen de su relación: una fuente anónima ha afirmado que Musk quería bromear sobre el basilisco de Rococó en Twitter y, cuando vio que Grimes ya lo había hecho mucho antes que él, se puso en contacto con ella. De un modo u otro, lo cierto es que a ambos parece hacerle mucha gracia bromear con una hipotética superinteligencia vengativa.

El temible juego que se hizo famoso

El origen del basilisco de Roko se sitúa en Less Wrong, un blog y foro de internet donde se debate sobre temas como ciencias cognitivas, filosofía o robótica impulsado por Eliezer Yudkowsky, un gurú de la inteligencia artificialgurú que no fue a la universidad y que investiga la llegada de la singularidad, una inteligencia muy superior a la humana.

Yudkowsky también es cocreador del Machine Intelligence Research Institute, una organización sin ánimo de lucro dedicada a lograr “que la inteligencia artificial más inteligente que la humana tenga un efecto positivo”. El laboratorio cuenta entre sus asesores con Nick Bostrom y Stuart Russell, que a su vez lo son del Instituto por el Futuro de la Vida. El propio Musk donó una cifra millonaria a este centro que quiere investigar los riesgos a los que se enfrenta la humanidad, como la inteligencia artificial.

Un buen día de 2010, un usuario de LessWrong, Roko, explicó un posible experimento mental en el que se planteaba lo que ocurriría si, tras la llegada de la superinteligencia “positiva”, la inteligencia artificial resultante decidiera castigar a todos aquellos que, sabiendo que podía llegar a desarrollarse (como tú ahora), no ayudaron a crearla. “Un mundo post-singularidad podría ser divertido y próspero para los que ignoran el problema, pero a la vez sería un infierno para un porcentaje significativo de los que reducen los actuales riesgos existenciales”, planteaba Roko en el eliminado post.

En su alegato, Roko hacía mención precisamente a Elon Musk: “Juro que ese hombre colonizará Marte por su cuenta y traerá vehículos eléctricos, baratos y fiables”. Además, el experimento mencionaba una teoría propuesta por Yudkowsky sobre el desarrollo de una inteligencia artificial amigable, en la que señalaba que se debería diseñar un marco para que la inteligencia no eliminara automáticamente a la especie humana, lo que consideraba “la parte difícil”.

Una inteligencia artificial a la que se ha pedido resolver el problema “haz a los humanos sonreír” podría llenar el sistema solar de caritas sonrientes para cumplir su propósito. El mencionado Bostrom, director del Instituto para el Futuro de la Humanidad de la Universidad de Oxford y autor de Superinteligencia (un libro recomendado por el propio Musk en Twitter) ha explicado los posibles riesgos futuros de la inteligencia artificial con el ejemplo de la máquina de sonrisas y con otros similares. Por ejemplo, si un robot pacífico recibe la orden de crear tantos clips como sea posible, acabará convirtiendo cualquier material sobre la Tierra en ese material de oficina.

De forma similar, aunque retorciendo los argumentos, el extraño experimento del basilisco de Roko (el nombre con el que se ha acabado conociendo) parece señalar que la superinteligencia podría hacer que cualquiera que no está trabajando para optimizarla sea destruido.

La fama que llegó a tener este extraño experimento se debió precisamente a la reacción airada de Eliezer Yudkowsky en Less Wrong. Tras tildar la publicación y a su autor de “estúpidos” o afirmar que una persona había llegado a tener “pesadillas” por culpa de la idea, decidió borrar la publicación.

La fijación de Musk por los robots

Eliminando la idea de Less Wrong, Yudkowsky contribuyó a que rebasara las fronteras del foro, en una suerte de efecto Streisand. El basilisco de Roko se extendió a otros lugares de internet, como Rational Wiki, Reddit o Quora, donde incluso un usuario se preguntó, ya en 2014, si Elon Musk definía la inteligencia artificial como una amenaza para la humanidad basándose en el basilisco de Roko.

Hasta el famoso cómic xkcdxkcd, plagado de bromas sobre ciencia y tecnología, hizo alusión al basilisco de Roko de una forma peculiar años después: bromeando con el AI-box experiment del propio Yudkowsky:

Lógicamente, Yudkowsky también se vio obligado a responder a las críticas. En Reddit, dijo que no hubiera reaccionado así si hubiera podido anticipar la trascendencia del Basilisco de Roko, y explicó por qué para él no tiene sentido que las superinteligencias del futuro decidan lastimarnos solo por no haber contribuido a su creación. “No hay ningún incentivo para que un agente futuro cumpla con la amenaza”, dijo, “porque al hacerlo simplemente gasta recursos sin obtener ningún beneficio”.

De un modo u otro, el basilisco de Roko se convirtió en leyenda. Y en 2015, cuando Grimes lanzó su nuevo single, Flesh Without Blood (una de las canciones favoritas de Musk, según ha dicho por Twitter), quiso hacer un guiño. En una entrevista, explicó que uno de los personajes era el Basilisco de Rococó, una chica condenada a ser eternamente torturada por una inteligencia artificial y que además era una especie de María Antonieta. Un original chiste que, sin duda, ha hecho mucha gracia al CEO de Tesla o SpaceX.

No en vano, ya sabemos que a Elon Musk le entusiasma hablar de los futuros peligros de la inteligencia artificial. Hace unos meses, aseguró que el conocimiento de Mark Zuckerberg, fundador de Facebook, sobre inteligencia artificial era “limitado” después de que este criticara a “los pesimistas”, y recientemente ha promocionado y participado en un documental sobre la inteligencia artificial (Do you trust this computer?) en el que afirma que la inteligencia artificial puesta en malas manos podría convertirse “en un dictador inmortal del que nunca podríamos escapar”, un argumento tan apocalíptico como el de Roko.

En la cinta también participaba el cineasta Jonathan Nolan, amigo de Musk y cocreador de Westworld, la serie de HBO en la que los robots se rebelan. Además, el magnate ha estado casado en dos ocasiones con la actriz Talulah Riley, que interpreta a una de las máquinas físicamente indistinguibles de los humanos y que está teniendo un importante papel en la segunda temporada que acaba de estrenarse.

Ahora, el excéntrico creador ha comenzado una relación con la cantante Grimes que también ha nacido marcada de algún modo por el porvenir apocalíptico de la inteligencia artificial. Se ve que el multimillonario no consigue separar del todo su vida personal de la profesional (y los temores que a esta le acompañan).

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Las imágenes son propiedad de Steve Juverston e Insomnia Cured Here

Los versolaris o bertsolari son improvisadores que cantan versos (bertsos) en euskeraversolarisbertsolaribertsos, siguiendo una melodía y una rima e inventando las frases de acuerdo a un tema prefijado. Se trata de verdaderos artistas de la cultura y la tradición vascas que viven un renacimiento desde comienzos del siglo pasado y que, como sus predecesores más antiguos, continúan demostrando su ingenio y el potencial de su voz en actos y festejos.

Campeonatos y bertso eskolas fomentan entre los más jóvenes esta forma de literatura oral cuya calidad, más allá de la rima y la métrica, se mide en función de su contenido y su valor poético. Dos aspectos en los que ponen especial cuidado los versolaris entrenados por investigadores del grupo de Robótica y Sistemas Autónomos de la Universidad del País Vasco (UPV). No pueden presumir de tener una voz angelical, pero sí de ser los únicos robots en dedicarse a este arte popular.

“El objetivo del proyecto BertsoBot proyecto BertsoBotes mostrar de una forma amena al público general los avances en campos como la visión por ordenador, el aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural”, explica a HojaDeRouter.com Basilio Sierra, líder del grupo. Sierra y algunos colegas han publicado recientemente dos métodos para clasificar música de bertsos y generar nuevas melodías, un estudio que compone otra pieza del puzle tecnológico que les permite “poner a los robots a cantar versos”.

Pero no solo recitan: las máquinas son capaces de levantarse de la silla sobre el escenario cuando les toca, acercarse al micrófono sin rebasarlo, reconocer a la persona que le propone el tema, entender qué le piden y entonar frases con sentido y que rimen.

Los versos de un robot

Los bertsos en euskera no son como los versos en castellano, sino que coinciden con la definición de estrofa. Según Sierra, pueden emplearse diferentes métodos para conseguir que los robots inventen este tipo de composiciones. La más sencilla (y la más utilizada) consiste en “coger versos [frases] de distintos versolaris profesionales que rimen y, con un algoritmo, buscar aquellas rimas que, aunque pertenezcan a distintas estrofas o bertsos, son coherentes con el tema”bertsos, señala el investigador.

Así lo hacen los profesionales: improvisan en función del tema que se les propone sobre el escenario. Los robots utilizan algoritmos de procesamiento del lenguaje natural para captar el significado del mensaje. A partir de él, rastrean una extensa base de datos de textos en euskera para seleccionar las frases con una semántica más parecida y coherentes con el tema. Según Sierra, el proceso es muy similar al que realiza Google para devolverte los resultados de una búsqueda por palabras clave.

Además, “tenemos un verificador de rimas que selecciona varias frases dentro de un subconjunto”, dice el ingeniero de la UPV. Entonces, si la máquina debe componer una estrofa con cuatro versos, busca decenas de frases sobre el tema especificado y, entre ellas, selecciona las cuatro que mejor riman entre sí. “También tenemos un sistema que elabora la música a partir de ese texto que genera el robot”, añade Sierra.

Durante todo este proceso, los versolaris robóticos (suelen ser dos sobre el escenario) están conectados entre sí y a una especie de cerebro remoto a través de internet. “El procesamiento del lenguaje natural requiere una gran potencia de cálculo que no se realiza en el robot, sino en un potente ordenador situado a distancia. Por eso necesitan conexión a la Red”, advierte Sierra.

Como los versolaris de carne y hueso, los de silicio cantan sus obras líricas gracias a un sintetizador de voz desarrollado por otro grupo de investigación de la UPV (AhoLab). “Dependiendo del tipo de verso, seleccionamos la música a partir de un conjunto de melodías que se utilizan en los bertsos y el texto es transmitido al sintetizador de voz que lo emite en forma de canción”, describe el líder del proyecto BertsoBot.

Visión artificial para orientarse como los humanos

Pero antes de cantar, el robot se levanta de la silla y reconoce tanto el micrófono como a la persona o el robot que le propone los temas. Sus ojos artificiales son en realidad cámaras estándares de tipo RGB-D y otras encargadas de proporcionar información sobre la distancia a la que se encuentran los objetos, que identifica gracias al machine learning.

“Encaminan sus pasos hacia el micrófono y, cuando ya están suficientemente cerca, se paran y esperan a que les digan el tema”, explica Sierra. Mientras les hablan, miran a la cara de su interlocutor —ya sea un humano u otro robot—. “Las técnicas de reconocimiento facial les permiten identificar a la persona que se dirige a ellos o a la que se están dirigiendo” sobre el escenario. Después de cantar, las máquinas vuelven, diligentes, a su asiento.

“Estamos trabajando para que la interacción sea cada vez más natural”, señala el investigador. Lo hacen a través de otros proyectos, cuyos avances luego aplican para mejorar las habilidades de los BertsoBots. Actualmente, colaboran con la Universidad de Palermo para desarrollar diálogos cada vez más humanos, enseñando a las máquinas a expresar emociones de acuerdo al sentido de sus palabras. “El robot puede hablar de forma positiva, más triste o neutral, y gesticula según lo que quiere transmitir”, indica Sierra.

Las máquinas entienden las emociones en un texto a través de lo que se conoce como sentiment analisis o análisis del sentimientosentiment analisis, una aplicación del procesamiento del lenguaje natural basada en la detección de patrones en los textos que indican su sentido positivo o negativo. Es la misma técnica que se emplea, por ejemplo, para estudiar las reacciones ante algún evento en Twitter. 

Una vez añadan estas nuevas capacidades a los robots versolaris, estos podrán acompañar sus simpáticos cantos con movimientos que denoten alegría, enfado o tristeza en próximas exhibiciones. Desde que el proyecto arrancó, allá por el 2010, sus responsables han organizado diferentes actosdiferentes actos, principalmente en el ámbito universitario, donde las máquinas han estado acompañadas por improvisadores profesionales de carne y hueso.

“Hacemos muy pocos, porque prepararlos nos lleva mucho tiempo”, asegura Sierra. Es necesario diseñar al detalle cada actuación, comprobar que el sitio es el adecuado y aplicar todos los nuevos avances que el investigador y su equipo han conseguido en el tiempo transcurrido desde la anterior. Emplean, principalmente, dos tipos de robots humanoides: Pepper y NAO, de apariencia similar, aunque un poco más pequeño que el primero. Dos máquinas convertidas en verdaderos emisarios de la cultura popular vasca gracias a la inteligencia artificial.

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Las imágenes de este reportaje son cortesía de la Universidad del País Vasco

Moviendo sus caderas y sus brazos metálicos en perfecta sincronía, 1.372 humanoides de menos de medio metro de altura han conseguido entrar en el Libro Guinness de los Récords entrar en el Libro Guinness de los Récordshace unos días. Danzar junto a un bailarín al ritmo de Another day of sun (uno de los temas de la banda sonora de La La Land) controlados por un smartphone les ha valido para contar con el reconocimiento de la prestigiosa organización al mayor número de robots bailando simultáneamente. 

La operadora de telefonía italiana TIM ha usado los pequeños autómatas de gesto enfadado de una empresa de robótica (los Alpha 1S de Ubtech) para que los Guinness World Records registraran su curiosa hazaña. Sin embargo, no ha sido la primera empresa a la que se le ha ocurrido promocionarse haciendo que numerosas máquinas salieran a bailar.

Hace unos meses, una empresa de robótica china conseguía batir el anterior récord Guinness gracias a la danza de sus 1.069 robots Dobi de sus 1.069 robots Dobique podemos admirar completa en YouTube. De hecho, hasta ahora, la carrera para formar el mayor ejército de autómatas danzarines había estado dominada por los robots de la potencia asiática.

Otras máquinas también han logrado batir un récord por un baile bastante más llamativo que los poco sensuales movimientos de humanoides precisamente en un país cercano a China. En la inauguración de los Juegos Olímpicos de Invierno de Pyeongchang, Intel mostraba una grabación en la que 1.218 drones danzaban en perfecta sincronía para formar los anillos olímpicos.

Un espectáculo de luces con el que la compañía batía el récord anterior marcado por sí misma. 500 de sus pequeños cuadricópteros volaron en formación hace dos años volaron en formación hace dos añosconvirtiéndose, según el Libro Guinness, en el “mayor número de vehículos aéreos no tripulados aerotransportados simultáneamente” hasta el reciente espectáculo mostrado en Corea del Sur.

La recién clausurada olimpiada también ha supuesto un hito de las máquinas por otras razones: un robot llevó la antorcha olímpicallevó, otros se encargaron de servir los refrescos o limpiar y algunos participaron en una competición de autómatas esquiadoresautómatas esquiadores, el primer Ski Robot Challenge de estos eventos.

En la carrera, los pequeños humanoides, creados por varias universidades del país asiático, han confirmado aquello de que lo importante es participar: varios acabaron en el suelo a causa del fuerte viento. Sin embargo, hay robots que han demostrado ser algo menos patosos y han logrado gestas más complejas a la par que curiosas.

Máquinas hábiles, veloces.... y saltarinas

0,6372 segundos. Ese es el tiempo que necesitó el robot desarrollado por el ingeniero alemán Albert Beer para, con ayuda de sus seis brazos mecánicos, realizar 21 movimientos perfectos y solucionar el famoso desafío creado por el profesor de arquitectura húngaro Ernö Rubik hace más de cuatro décadas.

Con ayuda de microcontroladores, la máquina era capaz de identificar los colores y calcular la mejor solución para resolver el cubo de Rubik  gracias a un algoritmo desarrollado años antesalgoritmo desarrollado años antes, tal y como demostró en una feria de electrónica celebrada en Múnich en 2016.

Aunque parece claro que nosotros bailamos mejor, lo cierto es que los robots nos superan a la hora de poner en orden el famoso cubo: según la World Cube Association, el joven surcoreano SeungBeom Cho ostenta el récord mundial consiguiendo que cada cara del cubo quedara formada por un solo color en solo 4,59 segundos, una marca que también ha logrado el australiano Feliks Zemdegs. 

En puntuales ocasiones, los robots también nos han superado en habilidades motrices. Hace ya más de un lustro, DARPA, la agencia de tecnología militar dependiente del Departamento de Defensa estadounidense, anunció que Cheetah (‘guepardo’ en español), un robot que contaba con su financiación, corría a 45,5 kilómetros por hora con sus cuatro piernas. 

Con esa marca, logró superar la velocidad pico de Usain Bolt (44,7 km/h) alcanzada por el exatleta jamaicano cuando batió su propio récord mundial en 2009: recorrió 100 metros en 9,58 segundos.

Creado por la empresa Boston Dynamics, que ha concebido muchos otros robots extremadamente ágiles y que protagonizan vídeos virales (hace unos días, demostraban cómo su perro robótico Spot Mini es capaz de abrir una puerta), Cheetah ha seguido mejorando sus habilidades a lo largo del tiempo y ya es capaz incluso de saltar por encima de los obstáculoscapaz incluso de saltar por encima de los obstáculos.

Hay hasta robots que desafían a los pequeños humanos en juegos como saltar a la comba. Hace unos meses, Jumpen, un pingüino artificial, conseguía alzarse con el récord Guinness al mayor número de saltos realizados por un robot en un minuto: pasó 106 veces por encima de una cuerda sin caerse al mismo tiempo que la limpiaba.

Récords de altura

Bastante más sofisticado que Jumpen, el pequeño Kirobo es otro robot nipón (no en vano, Japón es el paraíso de los autómatas) que ha conseguido conquistar no solo un récord Guinness, sino dos.

Creado por el inventor Tomotaka Takahashi, que ha ideado más de cuarenta modelos de autómatas a lo largo de su carrera —un pequeño humanoide para reemplazar a tu ‘smartphone’ incluido— se convirtió en 2013 en el primer robot charlatán en viajar al espacio. Durante su estancia en la Estación Espacial Internacional, lograba ser, además, el autómata que ha mantenido una conversación a más alturamantenido una conversación a más altura (414 kilómetros), una distancia desde la que, según él mismo confesaba, “la Tierra brilla como un led azul”.

A una distancia mucho menor a la superficie terrestre volaba hace unos meses un dron que ha logrado convertirse en el cuadricóptero más rápido dotado de una batería y controlado remotamentecuadricóptero más rápido, según anunció la Drone Racing League y confirmó el Guinness World Records. Su DRL RacerX, una aeronave de competición, lograba alcanzar la increíble velocidad de 263 kilómetros por hora gracias a su diseño y a su ligereza, ya que solo pesa 800 gramos.  

De la impresión 3D al pionero de la inteligencia 

Por su parte, una poco atractiva viga negra de 37,7 metros de largo, fabricada a partir de plástico y fibra de carbono, ha sido merecedora recientemente de un hueco en la web de los récords Guinness: es la pieza impresa en 3D no ensamblada más larga de la historia.

La viga cuelga ahora del techo de las instalaciones de Made in Space, la empresa que creó la primera impresora 3D de la Estación Espacial Internacionalprimera y que está centrada en objetivos de aún mayor altura: la impresora 3D que han ideado y que ha fabricado esa pieza forma parte de una fábrica (Archinaut) destinada a construir grandes estructuras en el espacio. Lo hará gracias tanto a esa máquina como a un gigantesco manipulador robótico encargado de ensamblar las piezas.

Por el momento, la NASA anunciaba el pasado verano que el proyecto Archinaut ha realizado la primera fabricación aditiva a gran escala en un entorno similar al espacio. Ahora bien, antes de que el espacio se llene de fábricas robóticas que podrían lograr nuevos récords, cabe también rendir un pequeño homenaje al primer robot con inteligencia artificial de la historia.

Shakey, una máquina desarrollada por el Stanford Research Institute con la forma de una lavadora con ruedas, ya percibía su entorno gracias a un sistema de visión artificial, planificaba su propia ruta y navegaba autónomamente en 1966. Hace unos años, el prestigioso Instituto de Ingeniería Eléctrica y Electrónica (IEEE por sus siglas en inglés) reconoció a Shakey como “el primer robot inteligente móvil del mundo”. Desde entonces, muchas otras máquinas han marcado todo tipo de curiosos hitos, muchos de ellos recogidos en el famoso Libro Guinness de los Récords.

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La imagen principal es propiedad de TIM S.p.A. 

Ya poco puede sorprendernos de un robot de la ciencia ficción: lo mismo da que se parezca tanto a los humanos como los anfitriones de Westworld, que sea tan entrañable como el Poe de Altered Carbon o que sea maligno y ruede como el droide BB-9E de Star Wars. Los seres artificiales se han convertido desde los años 50 en un clásico de las historias futuristas de películas y series, que protagonizan junto con los personajes de carne y hueso.

Sin embargo, ninguno de los espectadores que sintonizaron la BBC la tarde del 11 de febrero de 1938 había visto nunca una criatura de estas características en sus pantallas. Aquel día, la cadena emitió las primeras imágenes de un robot en la historia de la televisión, marcando un hito del que acaban de cumplirse 80 años.

Lo que también sería el primer programa de ciencia ficción de todos los tiempos no era una película, sino una grabación en directo de la obra de teatro R.U.R. (Rossum's Universal Robots),R.U.R. (Rossum's Universal Robots) del escritor checo Karel Čapek, estrenada en los escenarios de Praga en 1920. Cuenta la historia de una empresa que fabrica personas con materia orgánica sintética para convertirlas en esclavos y de su sublevación contra la raza humana.

Puede que aquellos seres que concibió Čapek no se correspondan exactamente con la imagen que hoy en día tenemos de un androide (están muy lejos de parecerse a Terminator), pero el literato fue el primero en utilizar el sustantivo que sirve para designar a sus parientes modernos. Para nombrar a las criaturas artificiales que protagonizaban su pieza, el autor empleó el término “robot”, acuñado por su hermano Josef a partir de robotarobota, una palabra checa que hace referencia a los trabajos forzados y a la esclavitud.

A Čapek le encantaba la sátira y estaba obsesionado con las cuestiones éticas de la industria y la tecnología, la identidad nacional y la moral humana, así como con el lado más oscuro de la modernidad. Con esta forma de ver el mundo, no es de extrañar que escribiera una obra sobre máquinas que destruyen la civilización humana. Supo combinar el humor con inquietantes escenas para crear una historia de ciencia ficción adelantada a su tiempo.

Entre replicantes y clones

Pero los robots que salían de la fábrica fundada por los Rossum —una alusión a la palabra checa rozum, que significa sabiduría o razón— no eran hombres metálicos plagados de tuercas y tornillos, sino seres más parecidos a los replicantes de Blade Runner o a clones biológicosBlade Runner creados en cadena, a pesar de que por entonces no había nada parecido a la ingeniería genética moderna. Domin, el encargado de la factoría, explicaba durante el recorrido para visitantes dónde se producían los huesos, nervios, las venas o el sistema digestivo de los sirvientes artificiales. Una vez acabados, lo único que los distinguía de las personas era su falta de moralidad.

Al principio, la mayoría de los personajes humanos de R.U.R. veían a estos incansables trabajadores como a una suerte de electrodomésticos con brazos y piernas. Pero, poco a poco, los obedientes esclavos se hartaron de obedecer a sus amos para revelarse contra su dominio. Se plantaron con la intención de cambiar las tornas: “Vosotros trabajareis. Vosotros construiréis. Los robots necesitaremos muchos edificios. Los robots necesitaremos muchas casas para nuevos robots”, les advertían a las personas de origen natural.

Los insurrectos consiguieron llevar a la raza humana al borde de la extinción. Sin embargo, finalmente, al contrario de lo que suele ocurrir en las películas sobre sublevaciones robóticas, los rebeldes se dieron cuenta de que no podían ser productivos sin la ayuda de sus creadores y decidieron repoblar la Tierra.

Si bien la obra de Čapek permaneció en el olvido durante décadas, su estreno fue bastante sonado y polémico y suscitó diferentes reacciones en la audiencia. Mientras que The New York Times la criticó duramente cuando comenzó a representarse en Estados Unidos, despertó el interés de algunos escritores y poetas de la época que supieron apreciar aquella alegoría checa sobre política, poder y tecnología.

El mismísimo Isaac Asimov la tachó de “terriblemente mala”, pero “inmortal por esa sola palabra [robot]”. Por su parte, el tres veces ganador del Pulitzer Carl Sandburg escribió una carta al periódico neoyorquino ensalzando la historia: “R.U.R es significativa, importante, provocadora, inquisidora, graciosa, terrible y paradójica”, decía el autor sueco, quien encontró en el guion alusiones a la docilidad humana y al peligro que entrañaban las máquinas.

Su estreno en televisión

Un par de años después de que la BBC lanzara su servicio de televisión, la obra de Čapek fue adaptada a la versión de 35 minutos que la cadena emitió el 11 de febrero de 1938 exactamente a las tres y veinte de la tarde. Había sido anunciada la semana anterior en la revista semanal de programación propiedad de la BBC, Radio Times, justificando lo bien que luciría en la pequeña pantalla debido a sus efectos visuales.

La representación se transmitió desde la estación del Alexandra Palace londinense, cuyas ondas llegaban solo a unos 400.000 hogares del norte de la capital británica.

La BBC emitió una versión para la radio en 1941 y otra adaptación televisiva, esta vez con la obra completa (con sus 90 minutos de duración), en 1948. En esta última, uno de los robots (Radius) fue interpretado por el actor británico Patrick Troughton, quien también obtendría el papel para encarnar al protagonista de la mítica serie de ciencia ficción Doctor Who entre 1966 y 1969.

El legado Čapek, sin embargo, no ha gozado del mismo prestigio que su obra. Fue nominado para el premio Nobel, pero sus ideas antifascistas y relaciones con los líderes democráticos de la república de Checoslovaquia impidieron que finalmente recibiera el galardón. Con los años, el autor se fue apartando más y más de las comunidades de escritores europeos debido a su oposición a la ola política que se extendía por el Viejo Continente capitaneada por Hitler.

R.U.R. alcanzó su apogeo en las décadas de 1920 y 1930. Lamentablemente, ninguna de las tres producciones de la BBC ha sobrevivido en los archivos de la cadena, pero la obra se ha representado en múltiples ocasiones con posterioridad y continúa representando el germen de muchas historias modernas de la ciencia ficción. Tanto la cadena británica en Doctor Who, como otras muchas producciones, de Futurama a Star Trek, han rendido homenaje en algunos de sus capítulos a Čapek y sus robots humanoides.

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Las imágenes de este artículo son propiedad de Wikimedia Commons (1, 2 y 3)

Además de hordas de esquiadores sedientos de nieve, a la ciudad suiza de Davos han acudido este mes líderes de países, organizaciones internacionales y grandes empresas de todo el mundo. Hace casi medio siglo que el Foro Económico Mundial, conocido con el sobrenombre de esta localidad, celebra una reunión anual en este paraje alpino para discutir sobre los retos presentes y futuros de la humanidad.

Como en años anteriores, uno de los temas recurrentes de esta cuadragésima octava edición, titulada Creando un futuro común en un mundo fragmentado, ha sido el que atañe a los cambios que el mercado laboral va a vivir en las próximas décadas debido a los avances tecnológicos y la automatización de tareas. La diferencia es que, si bien en otras ocasiones hemos tenido que imaginar cómo serán las profesiones del futuro, este año lo han hecho por nosotros.

Bajo la batuta de la Fundación MiSK y el estudio londinense AKQA, un equipo de creativos y artistas británicos y franceses han plasmado su visión de algunos empleos aún inexistentes en una serie de evocadoras y coloridas ilustraciones. “Todos los días durante el Foro Económico Mundial escuchaba los paneles de discusión por las mañanas, tomaba notas y seguía la narrativa del debate”, explica Senan Lee, miembro del grupo. Lee acudió a conferencias pronunciadas por nombres como Christina Lagarde (directora de Fondo Monetario Internacional) y Ruth Porat (de Google).

Una vez asimilada la información vertida en charlas y discusiones, la labor de este creativo publicitario consistía en basarse en las palabras de magnates y dirigentes para concebir una nueva profesión de cara al año 2030. “Algunas veces era fácil porque el panel lo predecía claramente; otras, tenía que inventar un trabajo a partir de la narrativa de la conversación o resolviendo un problema que hubieran apuntado”, indica Lee. Después, trasladaba el concepto al ilustrador francés Florian des Gainscourt para que obrara su arte. A la mañana siguiente, tras pasar todo el día y parte de la noche intercambiando ideas, una nueva imagen veía la luz para conformar un álbum de fotos del futuro que habla también de la tecnología y los problemas del presente.

Impresoras 3D para construir edificios

En una imagen que parece sacada de una película de ciencia ficción, una trabajadora toca una pantalla táctil en una cabina situada a gran altura. Al fondo, se ve una ciudad sembrada de luces y rascacielos. Así es como Lee y el resto del equipo han concebido el funcionamiento de una impresora 3D de superestructuras, capaz de fabricar materiales de construcción in situ a gran escala. La operadora controla la máquina desde un habitáculo colocado en una especie de grúa y cubierto de cristales que hacen las veces de interfaz.

No es la primera vez que en Davos se habla del futuro de la edificación ni de cómo la tecnología va a revolucionar el sector, de casas impresas en 3D y de rascacielos prefabricados para construir las megalópolis del futuro. Ni tampoco sus asistentes son los únicos en pensar en este tipo de soluciones que comienzan a gestarse en el presente. El MIT ya ha desarrollado una plataforma de impresión capaz de fabricar una vivienda —aunque marciana— y el sistema de la startup estadounidense Apis Cor, por nombrar una de las que trabaja ya en este área, permite crear las paredes de hormigón de una casa en menos de un día. 

Reciclaje mejorado

Durante más de un siglo, la humanidad ha vomitado sus residuos en vertederos distribuidos por todo el mundo. En Europa hay al menos 500.000, según el consorcio europeo EURELCO, por no hablar de los que envenenan sin control países en vías de desarrollo de África y Asia.

Aunque cruzarse de brazos no es una opción sostenible, los costes de aplicar medidas de descontaminación son muy altos. Pero hay una manera de reducirlos: recuperar y reciclar materiales aprovechables, una actividad bautizada como “minería de vertedero”. Desde el Foro Económico Mundial la ven, además de como un remedio a un problema de salud y ambiental, como una oportunidad para crear empleo.

Esta situación es la que han plasmado los creativos londinenses y el artista galo en una ilustración que muestra una enorme máquina extendida como un gusano sobre un basurero y gobernada por un operario o “reciclador de vertederos”. Delante del hombre se abren unas poderosas fauces que absorben la chatarra para separar las partes aprovechables.

Bancos para todos gracias al blockchainblockchain

Des Gainscourt también ha usado su imaginación y habilidades artísticas para reflejar una posible solución a otro reto global: más de 2.000 millones de personas en todo el mundo no tienen una cuenta en el banco. Esta era la situación que planteaba Lagarde en uno de los paneles del foro, donde también explicaba cómo afrontarla gracias a la tecnología blockchainblockchain, la base de Bitcoin y otras criptomonedas.

Traducido a un idioma laboral e icónico, el discurso de la directora del Fondo Monetario Internacional ha tomado la forma de un “ingeniero bancario de blockchain”blockchain subido sobre una estructura flotante. Este experto ficticio se encarga de “expandir la infraestructura de blockchain, dando acceso a personas a un modelo de banca segura por primera vez”. Esta plataforma descentralizada puede emplearse para facilitar pagos y firmar contratos inteligentes dinámicos que se aplican automáticamente, un terreno en el que ya se mueven startups como Monetha (especialista en acuerdos digitales) y Bankera y BABB, dos bancos incipientes basados en la cadena de bloques.

Guardianes del patrimonio

Pero la última tecnología no solo tiene potencial en sectores como el inmobiliario o el financiero, sino también en áreas menos enfocadas a los negocios, como la conservación y preservación de edificios históricos. Una de las principales labores de quienes se dedican a ello consiste en crear planos de monumentos u otros vestigios de la antigüedad y elaborar bases de datos con sus detalles.

Más allá de los métodos de medida y fotografía tradicionales, las innovaciones como los escáneres láser o las técnicas de imagen tridimensional permiten obtener esta información en formato digital. Investigadores y museos ya utilizan estos sistemas, pero ¿por qué no crear un empleo dedicado en exclusiva a preservar nuestro legado virtualmente?  Así lo han imaginado Lee y sus colegas: como un “conservador de identidad nacional” que escanea lugares de interés con el objetivo de hacer una copia que podamos admirar siempre.

Operaciones médicas en remoto

Otro de los paneles de la pasada edición del Foro de Davos reunía a personalidades como Satya Nadella (Microsoft) y Rajeev Suri (Nokia) para discutir sobre el futuro de la medicina. En unas pocas décadas, vaticinaron, los humanos vivirán hasta los 140 años, los hospitales se transformarán en meras salas de urgencias porque los pacientes se tratarán en casa y ambulancias conectadas salvarán millones de vidas gracias a la tecnología.

Durante la conversación trataron la importancia de eliminar las diferencias en la atención sanitaria. Michael Neidorff, de la Fundación Centene, advertía de la necesidad de “reconocer la sanidad como un derecho fundamental”. No obstante, en ocasiones, puede resultar tan difícil como costoso trasladar personal médico a zonas rurales, remotas o en conflicto. La ilustración inspirada en esta jornada ponía sobre la mesa una posible alternativa: emplear a “cirujanos robóticos remotos” conectados que permitan a los doctores ejercer su profesión a distancia. Como una versión avanzada de los actuales asistentes robóticos que ya se usan en los quirófanos. 

¿Tecnología ética?

A pesar de su enorme potencial para unir algunas piezas de este “mundo fragmentado”, ciertas tecnologías pueden llevar consigo importantes riesgos y dilemas morales. En el caso de los coches autónomos, por ejemplo, ¿cómo podrán los gobiernos evaluar si los son lo suficientemente seguros y regularlos?

Algunos consideran que uno de los principales problemas radica en cómo estos vehículos toman decisiones que tienen que ver con la seguridad de pasajeros y peatones. Sin embargo, Karl Iagnemma, presidente de la empresa nuTonomy, cree que no es en esta cuestión en la que deben centrarse los políticos. “Podría distraerles de la importante labor de asegurar una transición segura al despliegue de los vehículos autónomos o llevar al público a pensar erróneamente que los coches inteligentes son peligrosos”, advierte Iagnemma.

Lee se inspiró en una de las discusiones celebradas en Davos sobre este asunto para inventar la figura de “experto en ética de las tecnologías públicas”, un investigador empleado por los gobiernos para “evaluar las nuevas tecnologías y decidir si son adecuadas para su uso público”.

El creativo londinense y sus colegas tardaron 120 horas en total en crear este álbum de fotos del futuro que, como una bola de cristal, nos muestra cómo será el mundo laboral en el 2030. Dentro de algo más de una década, podremos comprobar si sus imaginativos vaticinios se cumplen.

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Las imágenes de este artículo son propiedad, por orden de aparición, del Foro Económico Mundial y Florian de Fesincourt/AKQA.

“Un riesgo fundamental para la existencia de la civilización humana”. Pese a que Elon Musk define en esos términos la inteligencia artificial, los gigantes tecnológicos han convertido el avance de las máquinas en una de sus apuestas de futuro. De hecho, Google y Facebook acaban de anunciar un nuevo empujón: mientras el todopoderoso buscador abre un laboratorio de inteligencia artificial en París, la red social, que ya tiene un centro similar en la capital gala, duplicará su número de sus empleados y destinará otros 10 millones de euros de inversión.

No es el único movimiento en la compañía que dirige Mark Zuckerberg. El también francés Yann LeCun, una de las mentes más brillantes del sector, acaba de dejar su puesto a cargo de Facebook AI Research (FAIR), un grupo que ya cuenta con más de 130 expertos en varios lugares del mundo, para centrarse en su labor investigadora.

Además de ser uno de los ingenieros más reputados de la red social, LeCun se ha convertido en una de las figuras más críticas con los que, como Musk, imaginan un futuro de máquinas superinteligentes y malignas. “La inteligencia artificial tiene menos sentido común que una rata”, ha sentenciado el visionario de Facebook.

El genio de las máquinas que odia a Sophia

Aunque su cuerpo es de silicona, ya es ciudadana de Arabia Saudí, quiere destruir el mundo e incluso pretende tener hijos. En los últimos meses, Sophia, un robot humanoide semejante en sus facciones a una humana, ha dado mucho que hablar gracias a una buena campaña de marketing de sus creadores, los responsables de la compañía Hanson Robotics.

“Esto es a la inteligencia artificial lo que la prestidigitación es a la magia”, criticaba LeCun por Twitter. “En otras palabras, es una absoluta mierda [en inglés, bullshit]bullshit”. El prestigioso investigador denunciaba que “mucha gente esté siendo engañada” pensando que esa “marioneta animatrónica” tiene sentimientos, lo que perjudica “el entendimiento de la inteligencia artificial”.

Además, no ha dudado en culpar de ello a la prensa, algo que ya ha hecho en otras ocasiones: reprueba que se usen imágenes de Terminator en los artículos de inteligencia artificial, defiende que escenarios como los que dibujaba el famoso film no son realistas y no cree que la tecnología represente un peligro a corto y medio plazorepresente un peligro a corto y medio plazo.

Pese a que LeCun firmó hace unos meses, al igual que Musk, los 23 principios de Asilomar 23 principios de Asilomar—una carta del Instituto por el Futuro de la Vida en la que se defendían normas para lograr, entre otras cosas, que la “superinteligencia” tenga unos ideales éticos— critica posturas como la del fundador de Tesla o Stephen Hawking. “No estoy con ellos [....] En el caso de Musk, está muy interesado en las amenazas existenciales de la humanidad y es por eso que ha construido cohetes para ir a Marte en caso de que algo pase en la Tierra”.

De la misma opinión es su jefe. Zuckerberg calificaba hace unos meses como “irresponsable” que los “pesimistas” planteen “escenarios apocalípticos”. Un ofendido Musk respondió en Twitter diciendo que el conocimiento en la materia de Zuckerberg era “limitado”, pese a tener detrás a uno de los pesos pesados del campo.

Pero LeCun ya no es el único mandamás de los algoritmos en Facebook. Ahora dejará parte de sus funciones a Jérôme Pesenti, que asume un cargo recién creado, el de vicepresidente de inteligencia artificial de Facebook, y que además será el responsable de la división de machine learning  aplicada, dirigida por el español Joaquín Quiñonero. 

Pesenti no trabajaba en Facebook previamente, pero sí cuenta con gran experiencia en puestos de responsabilidad: fue el vicepresidente de Watson Platform, la plataforma de inteligencia artificial de IBM, y hasta hace unos días dirigía BenevolentAI, una startup británica valorada en 1.400 millones de libras (1.600 millones de euros) que usa algoritmos para extraer conocimiento de la información biomédica.

Este investigador defiende que la inteligencia artificial es un campo con capacidad para impulsar la economía, “crear trabajos” o “transformar cada industria” pese al “hype negativo” en torno a ella. hype

De hecho, ha sido el coautor de un amplio informe sobre el tema encargado por el Gobierno de Reino Unido en el que se defiende la necesidad de impulsar el sector y se aconseja la creación de un consejo de inteligencia artificial para supervisar la industria, sin hacer mención alguna a que el ámbito deba regularse como defiende el CEO de SpaceX. 

Google, el laboratorio de las estrellas

A través de sus propios proyectos —como Google Brain, su laboratorio centrado en el aprendizaje profundo—, de adquisiciones de startups de inteligencia artificial —ha comprado una docena entre 2012 y 2017— y de la creación de centros de investigación en diferentes países del mundo —China incluida— Google está a la cabeza en la carrera de las máquinas. El propio Sundar Pichai ha asegurado que están dando prioridad a la inteligencia artificial, presente en casi todos sus productos.

Un enfoque que en alguna ocasión ha provocado un rifirrafe entre Musk y su amigo Larry Page, según ha confesado el primero: aunque el fundador de Google tenga buenas intenciones, podría desarrollar “una flota de robots con una inteligencia artificial mejorada capaces de destruir a la humanidad”.

El responsable de los algoritmos en Google tampoco parece compartir las tesis del CEO de SpaceX. “No estoy preocupado por el apocalipsis de la inteligencia artificial. Me opongo a las exageraciones y los comentarios que algunas personas están haciendo”, afirmaba recientemente John Giannandrea.

Vicepresidente de ingeniería de Google desde hace ocho años y máximo responsable de inteligencia artificial, una materia que él prefiere denominar “inteligencia de las máquinas”, defiende que su nivel intelectual de los robots ni siquiera se acerca al de un niño de cuatro años.

Las preocupaciones de Giannandrea son mucho más inmediatas que el desarrollo de un autómata superinteligente: considera que usar datos sesgados para entrenar los algoritmos sí puede ser un peligro. “Si alguien trata de venderte un sistema tipo caja negra como apoyo para una decisión médica, pero no sabes cómo funciona ni qué datos utilizaron para entrenarlo, yo no confiaría en él”.

El que sí parece pensar más en el futuro a medio plazo es otro de los mayores expertos que trabajan en la firma, Geoffrey HintonGeoffrey Hinton. Conocido como el “padrino de la inteligencia artificial”, este investigador británico sentó las bases del deep learning en 1986 al desarrollar un innovador algoritmo de aprendizaje para entrenar redes neuronales.

Catedrático emérito de la Universidad de Toronto, Google le fichó para dirigir el equipo de Brain en la ciudad canadiense en 2013, y desde entonces ha propuesto nuevos enfoques en el desarrollo de redes neuronales. Hace unos meses, Hinton firmó una carta dirigida a Justin Trudeau para reclamar el apoyo del primer ministro de Canadá a la prohibición de los llamados 'killer robots' (las armas letales autónomas) en Naciones Unidas, ya que “amenazan con convertirse en la tercera revolución de la guerra”.

Una petición similar encabezó Elon Musk, que rubricó, junto a otro centenar de fundadores de compañías tecnologías, una misiva dirigida a la organización internacional para frenar el avance de los robots asesinos. Pese a firmar esa carta, Hinton no piensa que los robots nos vayan esclavizar. “Los ordenadores con simuladores de redes neuronales y la gente trabajarán juntos. No creo que acabemos dominados por las máquinas y, si eso ocurre, será en un futuro muy lejano”, apuntaba en una entrevista hace unos meses, puntualizando además que es imposible hacer predicciones a más de cinco años vista.

El que sí se atreve a sacar la bola de cristal es otro de los gurús de Google, Raymond Kurzweil, director de ingeniería desde hace un lustro. A su juicio, el desarrollo de la inteligencia artificial nos traerá más beneficios que inconvenientes, aunque llegará un momento en que el homo sapiens quedará obsoleto.

Siguiendo sus vaticinios, en 2029 las máquinas serán tan inteligentes como los humanos, y en 2045 “multiplicaremos nuestra inteligencia efectiva mil millones de veces fusionándonos con la inteligencia que hemos creado”, un momento que define como singularidad.

Otra de las mentes más brillantes en el campo de la inteligencia artificial, y que también trabaja bajo el paraguas de Google, parece disentir con los pensamientos de Kurzweil. “Todavía estamos a décadas de la inteligencia artificial a nivel humano [....] Estamos en el primer peldaño. Estamos jugando”, ha defendido Demis Hassabis, fundador y CEO de DeepMind.

Precisamente un juego ha hecho famosa a esta compañía, que los de Mountain View adquirieron por la friolera de 500 millones de dólares (400 millones de euros al cambio actual). Su algoritmo AlphaGo ganó al campeón mundial del Go, un milenario pasatiempo de origen chino, en 2016, todo un hito en la historia de la inteligencia artificial.

Curiosamente, Elon Musk fue uno de los primeros inversores de DeepMind — argumentó que pretendía conseguir un “mejor entendimiento del progreso y los peligros” de la tecnología—  y uno de sus referentes, Nick Bostrom, director del Instituto por el Futuro de la Humanidad de la Universidad de Oxford y evangelista de los riesgos que corremos los humanos si una máquina supera nuestras limitaciones, es asesor ético de la empresa. Aunque el propio Hassabis reconoce que hay “riesgos legítimos en los que deberíamos pensar”, no piensa que tengan que nada que ver con las máquinas superinteligentes de la ciencia ficción.  

Las mentes pensantes de Microsoft o Tesla

Además de Facebook y Google, otra de las compañías que están apostando de forma decidida por la inteligencia artificial es Microsoft: su división de Inteligencia Artificial e Investigación ya cuenta con 8.000 trabajadores.8.000

Su responsable, Harry Shum, es un reputado investigador de visión artificial y lleva más de dos décadas trabajando en el gigante de Redmond. Hace solo unos días, Microsoft ha publicado The future computed,The future computed un libro escrito por él y Brad Smith, presidente de la firma, en el que abordan algunos de los debates fundamentales en torno a la inteligencia artificial.

A lo largo del volumen, defienden la necesidad de trabajar con Gobiernos, investigadores y sociedad civil para evitar los posibles peligros o reclaman una reflexión sobre una eventual reforma del mercado laboral. Los dos han vaticinado la forma que a su juicio tendrá la inteligencia artificial del futuro: un asistente digital que, con nuestro permiso, sabrá todo sobre nosotros y se convertirá en nuestro alter ego.alter ego

Satya Nadella también ha publicado recientemente un libro, Pulsa actualizar, en el que habla de esos desafíos e incluso menciona que Musk cree que podríamos convertirnos en mascotas de los robots. Sin embargo, el CEO de Microsoft no coincide con él. Rememorando una frase del pionero de la informática Alan Kay —“la mejor manera de predecir el futuro es inventarlo”— aboga por dejar de elucubrar sobre el porvenir de las máquinas y centrarse en crearlas de acuerdo a numerosos principios éticos.

Ahora bien, ¿cómo se enfrenta el propio Musk a los peligros de las máquinas en sus dominios? El hombre que quiere llevarnos a Marte donó hace tiempo diez millones de dólares (8,5 millones de euros) al mencionado Instituto por el Futuro de la Vida. Él mismo es asesor de su comité científico, junto a Nick Bostrom o el profesor Stuart Russell. Precisamente estos dos últimos habrían contagiado a Musk la preocupación porque las máquinas se conviertan en una suerte de rey Midas que nos destruya.

Además, el excéntrico magnate ha impulsado otra organización sin ánimo de lucro para desarrollar inteligencia artificial que “beneficie a la humanidad”, OpenAI. OpenAIPersiguiendo esa misión, Musk está logrando notables avances que poco tienen que ver con máquinas benevolentes (uno de sus algoritmos ha vencido a algunos de los mejores jugadores de Dota 2) y atrayendo a importantes investigadores del ámbito. 

A Musk le está viniendo muy bien concentrar a jóvenes talentos en OpenAI. Uno de ellos, Andrej Karpathy, un joven y prometedor investigador que ha pasado por Google y en DeepMind,Andrej Karpathy acaba de dejar el laboratorio para asumir el cargo de director de inteligencia artificial de Tesla.

Poco se sabe de las opiniones de Karpathy sobre el futuro de las máquinas, pero lo que sí está claro es que su misión es mejorar los vehículos de la firma para lograr que sean autónomos. Su propio jefe ha reconocido que los trabajadores del sector del transporte serán los primeros que pierdan sus empleos, y se ha mostrado partidario de una renta básica universal para paliarlo. Una vez más, y al contrario que a muchas de las estrellas de la inteligencia artificial, a Musk le angustia el futuro. 

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Las fotografías son propiedad, por orden de aparición, de Wikimedia Commons,  TechCrunch, JD Lasica y Wikimedia Commons

“Estoy analizando estas figuras tipo bastón. Cada uno mide aproximadamente un cuarto de pulgada de largo. ¿Tal vez son cristales?” El rover Curiosityrover arrancaba el año anunciando en Twitter su nuevo hallazgo: unas extrañas estructuras tubulares similares a fósiles en las rocas de Marte que, por el momento, parecen ser de origen geológico.

Curiosity lleva más de un lustro explorando el planeta rojo en busca de indicios de vida. Las comunicaciones interplanetarias son lentas, así que desde hace unos meses realiza parte de su trabajo él solito: tras observar el entorno con sus cámaras, un software le permite elegir las rocas que quiere estudiar y disparar un láser para pulverizarlasdisparar un láser, examinando los materiales adecuados en un 93 % de los casos.

Este rover y su hermano mayor, el incansable Opportunity incansable Opportunity —que dentro de unos días cumplirá 14 años en suelo marciano— no serán los únicos vehículos robóticos recorriendo el planeta rocoso, bajo cuyo suelo se acaban de encontrar enormes depósitos de agua helada. Dentro de poco, veremos una nueva generación de autómatas geólogos.  

En 2020, la NASA mandará al cuerpo celeste un nuevo miembro de la familia: un Curiosity mejorado, más autónomo y con 23 cámaras Curiosity mejorado, más autónomo y con 23 cámaras. Ese mismo año comenzará el viaje a Marte del Viejo Continente, ya que se lanzará el robot explorador de la misión ExoMars de la Agencia Espacial Europea (ESA). A nuestro rover, que también tendrá capacidades autónomas, se le dará bien buscar en las profundidades: contará con un taladro que le permitirá excavar hasta los dos metros de profundidad para buscar muestras protegidas de la radiación.

Mientras esperamos, veremos a otro autómata en acción este mismo año, pero mucho más cerca de la Tierra. La Agencia India de Investigación Espacial (ISRO por sus siglas en inglés) mandará uno a la Luna dentro de unos meses, más de 40 años después de que la Unión Soviética enviara el primer aparato robóticodespués de que la Unión Soviética enviara que recorrió el satélite, el Lunokhod 1. 

No solo los rovers moverán sus ruedas por otros planetas. Los investigadores llevan años desarrollando autómatas de diferente formas y tamaños, que serán capaces de bucear, sobrevolar o incluso caminar por diferentes rincones del Sistema Solar antes incluso que nosotros.

De robots rodantes a drones submarinos

Por las arenas de Marte también rodarán otros robots de menor tamaño y más agilidad, que podrán viajar sobre un rover para después investigar por su cuenta. La NASA daba a conocer el año pasado a PUFFER, un autómata inspirado en la papiroflexia: la pequeña máquina es capaz de replegar sus dos ruedas para pasar debajo de un obstáculo o esquivarlo.

Por el momento, este robot ya ha probado su eficacia en el desierto del Mojave o en la Antártida. Ahora, sus creadores pretenden hacerlo más autónomo para que no tenga que ser controlado remotamente y equiparlo con nuevos instrumentos, como un espectrómetro para estudiar la composición química del entorno. 

Aún no se sabe cuándo los PUFFER llegarán a Marte. La que sí se espera que llegue este mismo año al planeta rojo es la misión InSightmisión InSight, que tuvo que ser suspendida hace un par de años por fallos en el sismómetro, uno de sus principales instrumentos. Su objetivo será analizar las profundidades de Marte para estudiar la formación y evolución de los planetas rocosos, para lo que contará con la ayuda un brazo robótico con cinco dedos mecánicos: tras el aterrizaje, la extremidad hará desplegar el sismómetro y la sonda de calor, que medirá la temperatura del interior.

Pero los dispositivos robóticos no solo cumplirán sus misiones sobre la superficie de los planetas, y tampoco Marte será el único cuerpo celeste que exploren. Europa, la sexta luna de Júpiter en proximidad, posee un océano subterráneo de agua líquida bajo su superficie área, por lo que es otra de las principales candidatas para albergar vida. Dentro de unos años, se espera que dos misiones (Juice de la ESA y Europa Clipper de la NASA) envíen naves que orbiten el planeta, si bien el presupuesto estadounidense no proporcionará fondos para aterrizar en ella como la NASA pretendía en un principio.

Pese a ello, desde hace tiempo se está trabajando para lograr que un vehículo robótico descubra los secretos de las heladas aguas del satélite. El Instituto de Tecnología de Georgia desarrolló hace un par de años Icefin, un vehículo no tripulado submarinovehículo no tripulado submarino (UUV por sus siglas en inglés, conocido también como dron submarino) capaz de bucear a través de pequeñas perforaciones en el hielo.

Ahora, han creado un prototipo más inteligente y autónomo de este vehículo con forma de torpedo. De hecho, Icefin ha realizado la primera de sus tres nuevas expediciones bajo el hielo de la Antártida antes de intentar descubrir con sus sensores si la otra Europa alberga vida en sus mares subterráneos. 

Los drones, espías de altos vueltos que llegarán a Titán

Titán, la luna más grande de Saturno, que recuerda a la Tierra y que la desintegrada sonda Cassini contempló en más de un centenar de ocasiones, también podría presenciar la llegada de una misión robótica de la NASA. La agencia espacial anunció hace unos días que Dragonfly, un diseño de octóptero de 300 kilos, es uno de los dos finalistas para protagonizar una misión en la próxima década. 

Según sus creadores (investigadores de la Universidad Johns Hopkins), que ahora cuentan con financiación para su proyecto, la baja gravedad de Titán y su alta densidad atmosférica favorecen el vuelo de este dron, que recorrería autónomamente grandes distancias, evitando quedarse estancado con los obstáculos como los rover.

Cámaras, espectrómetros y otros instrumentos le permitirán recoger información en su trayecto por el aire y en la superficie terrestre, ya que podrá aterrizar para analizar la composición de los materiales de la superficie. De hecho, si finalmente llega a Titán, pasará la mayor parte de su tiempo inmóvil, estudiando la posible habitabilidad de ciertos lugares de este satélite de Saturno con lagos y ríos de metano.

En realidad, la NASA lleva tiempo dando vueltas a la idea de que los drones exploren los cuerpos celestes con más papeletas para albergar vida. Hace dos años, anunció que estaba poniendo a prueba una suerte de pequeño helicóptero autónomo que ayudaría a los rover a encontrar obstáculos con su visión privilegiada. Recientemente, el Centro de Investigación Langley mostró el diseño de un ligero dron de dos rotores que podría colarse en los tubos de lava y los cañones de Marte y que recargaría sus baterías en el rover. 

Por su parte, la Agencia Espacial Europea también planea desarrollar drones, aunque volarán mucho más cerca de nosotros. En concreto, planean desplegar un vehículo aéreo a medio camino entre un dron y un satélite que explore la Tierra vehículo aéreo a medio camino entre un dron y un satélite a 20 kilómetros de distancia —una altura mayor que la de los los aviones— para vigilar nuestro planeta durante semanas o meses.

Un gran paso para los humanoides

Algunas de las máquinas que la NASA ha desarrollado en los últimos años son muy semejantes a los astronautas. En concreto, hace dos décadas que su Centro de Investigación Johnson creó a Robonaut, su primer humanoide. Su sucesor, Robonaut 2, se convirtió en el primero que viajó al espacio: su torso llegó a la Estación Espacial Internacional en 2011 y sus piernas, años más tarde. 

Aunque se le da bien manipular objetos con su manos, este robot aún tiene que mejorar sus capacidades para percibir el entorno —se están desarrollando nuevos algoritmos de percepción y mapeo— para poder desplazarse autónomamente por la ISS. Además, ha de ser más inteligente si quiere encargarse de labores de limpieza y mantenimiento en las naves que se dirijan a diferentes destinos.

Otro de los robots de la NASA pretende llegar a Marte: R5, apodado Valkyrie, fue concebido para poner pie en suelo marciano antes que nosotros. Eso sí, aún tiene que mejorar sus destrezas para ser autónomo: mover un cuerpo de 1,8 metros de altura y 130 kilos de peso no es sencillo ni siquiera en el planeta Tierra. Es por eso que este humanoide está ahora mismo recibiendo formación.

En la actualidad, son tres centros diferentes (la Universidad de Edimburgo, la Universidad de Northeastern en Estados Unidos y el Instituto Tecnológico de Massachusetts) los que están intentando mejorar el cerebro y las habilidades de este robot, que aún tiene mucho que aprender para mover el cuerpo como los humanos gracias a los sensores y cámaras que tiene por todo el cuerpo.

Más allá de las máquinas metálicas, la inteligencia artificial está ayudando mucho a avanzar en el estudio del espacio. El reciente descubrimiento de nuevos exoplanetas anunciado por la NASA y logrado gracias al machine learning de Google; el completo mapa de los cráteres de la luna que la agencia espacial estadounidense está realizando con Intel usando redes neuronales o la combinación de astroestadística y técnicas de la inteligencia artificial para clasificar las más de mil millones de estrellas de la Vía Láctea que el satélite Gaiamil millones de estrellas de la Vía Láctea que el satélite Gaia de la ESA ha descubierto son solo algunos ejemplos. 

Robots, drones y algoritmos están colaborando para que conozcamos mejor otros planetas y satélites en los próximos años. Lo que aún desconocemos es si alguna máquina descubrirá vida lejos de la Tierra en un futuro, uno de los grandes interrogantes en la exploración espacial. Hay gente en puestos importantes que se muestra totalmente convencida.

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Las imágenes son propiedad de la NASA y la ESA

Conduces por una carretera y te encuentras con un obstáculo. Debes girar el volante de inmediato para no chocar. Unos milisegundos antes de que realices el movimiento, tu coche lo ha hecho por ti para evitar el impacto: gracias al casco que llevas sobre la cabeza, el inteligente vehículo sabe lo que piensas y ha actuado más rápido que tus manos.

Ese escenario podría convertirse en realidad dentro de unos años, o al menos eso es lo que pretende Nissan. El fabricante de automóviles japonés ha mostrado en el Consumer Electronic Show (CES) que acaba de cerrar sus puertas en Las Vegas un sistema que ha denominado brain-to-vehicle brain-to-vehicle(cerebro a vehículo): un dispositivo monitoriza la actividad cerebral del conductor para que el automóvil conozca las acciones que pretende realizar —como frenar o girar el volante— y las lleve a cabo antes que él.

Una tecnología enfocada a la seguridad que, según la propia compañía, tendrá aplicación práctica en un periodo de entre cinco y diez años. “Es muy positivo sobre todo en situaciones de riesgo, si tú ves que vas a tener un accidente y tu cerebro te está mandando frenar, el tiempo entre que manda la orden y se hace efectiva es mayor que si va directamente del cerebro al coche. Esos milisegundos a una velocidad muy alta pueden ser la diferencia entre tener un accidente o no”, explica María López, cofundadora y CEO de Bitbrain, a HojaDeRouter.com.  

Esta compañía zaragozana dedicada a la neurotecnología ha participado en el ambicioso y futurista proyecto del fabricante de automóviles nipón. En concreto, se ha encargado de desarrollar el casco EEG (de electroencefalografía) con el que los visitantes del CES han podido poner a prueba el sistema de Nissan.

Un casco que conoce nuestros pensamientos al volante

Bitbrain lleva tiempo trabajando en el desarrollo de sistemas BCI: nació en 2010 como una spin off de la Universidad de Zaragozaspin off después de que sus creadores desarrollaran una silla de ruedas controlada por el cerebro. Hace cuatro años, comenzaron a trabajar con el centro de tecnología avanzada de Nissan en Japón para crear, desde cero, una interfaz cerebro-máquina adaptada a sus necesidades: un casco ligero y con pocos cables, fácil de colocar y que posee una serie de electrodos secos (no se necesitan geles) para medir la actividad de la onda cerebral.

“Es un dispositivo wearable que tiene una precisión, una señal tan buena que luego se pueden ejecutar los algoritmos cerebrales”, detalla la CEO de Bitbrain. Tanto esta matemática como Javier Mínguez, cofundador de la firma aragonesa, son doctores en Ingeniería Informática, y entre las 25 personas que forman parte de la plantilla de esta pequeña empresa hay ingenieros de diseño industrial, de telecomunicaciones o psicólogos.

En algunos momentos del proyecto, más de la mitad del equipo ha estado trabajando en el casco que Nissan acaba de mostrar al mundo. “Es una labor compleja y costosa porque tienes que hacer muchos prototipos”, señala López. “El primer año desarrollamos un prototipo que iba muy bien con la gente de aquí, y cuando se mandó a Japón no encajaba en la cabeza de los orientales”, ejemplifica.

Mientras ellos concebían el hardware, otros investigadores han trabajado para que esa señal se pudiera decodificar en tiempo real  —uno de los retos del sistema— y han desarrollado el software necesario para que el coche identifique la intención de un sujeto y se anticipe a sus acciones. “Todavía hay que refinarlo, pero en un entorno controlado esto ya puede funcionar”, comenta López.

En el proyecto también ha participado el Instituto Nacional de Investigaciones Científicas de Canadá, el Instituto Federal Suizo de Tecnología de Zúrich o la Escuela Politécnica Federal de Lausana, en la que un grupo de investigadores ha trabajado bajo la batuta del también español José del R. Millán.

Reconocido pionero en el estudio de interfaces BCI, Millán lleva años trabajando para lograr que ayuden a las personas que padecen una discapacidad física o a las que sufren enfermedades degenerativas. Hace unos meses, comentaba a HojadeRouter.com que, en su opinión, los coches autónomos no reemplazarán al conductor, sino que solo le ayudarán en momentos puntuales.

Nissan ha defendido en el CES una postura similar. “Incluso en un mundo donde tendremos inteligencia artificial que puede conducir por nosotros, mi idea era tomar ventaja de esta tecnología para perpetuar el placer de conducir en lugar de reemplazar al conductor”, defendía Lucian Gheorghe, uno de los responsables del proyecto. Entre otras cosas, desde la firma contemplan también que, si el coche está en modo autónomo, la tecnología pueda usarse para “detectar y evaluar la incomodidad del conductor”. usarse para

Pero si este sistema es especialmente útil para evitar accidentes cuando los humanos estén el mando, ¿logrará Nissan llegar antes que los coches autónomos o será su propuesta una alternativa mejor? ¿Son suficientes sus ventajas para que estemos dispuestos a llevar un casco en la cabeza dentro de nuestro vehículo? Se haga realidad o no el ambicioso proyecto de la compañía, las interfaces cerebro-máquina podrían tener otras mucha otras aplicaciones en el futuro, y la empresa liderada por María López trabaja para hacer realidad muchas de ellas.

El entrenamiento del cerebro, ¿el futuro del deporte?

Además de poner su granito de arena en el sistema brain-to-vehicle de Nissan, Bitbrain ha viajado hasta Las Vegas para mostrar en el CES su tecnología Elevvo, que sí han desarrollado de principio a fin. Se trata de una diadema con sensores que mide la actividad cerebral para mejorar el rendimiento cognitivo de los usuarios tras decodificarla: a través de una interfaz, conocen si están activando o no ciertas áreas cerebrales y pueden entrenarse en consecuencia.

La revista Frontiers in Behavioral Neuroscience publicó un trabajo, realizado por Bitbrain junto a investigadores del Instituto Aragonés de Ciencia de Salud o de la Universidad de Aragón, en el que probaron la eficacia de Elevvo en el tratamiento de la depresión tras un estudio en el que participaron 60 personas con trastorno depresivo mayor. 

La mejora del deterioro cognitivo de las personas mayores o el entrenamiento de deportistas son otras de las aplicaciones de su sistema. “Para un deportista de élite, concentrarse un poco más puede ser la diferencia entre ganar o no una competición”, apunta López. Este año se han marcado el objetivo de ampliar el número de centros de salud que trabajan con su tecnología (por el momento, todos privados) o colaborar con organizaciones que trabajan con colectivos de alto rendimiento.

En el futuro, pretenden que Elevvo llegue a nuestras casas y realicemos el entrenamiento cognitivo con nuestro propio móvil. “Ahora mismo el hardware es costoso para el usuario final y tenemos que trabajar para reducir el coste y para hacerlo más accesible, y eso nos llevará tiempo”, reconoce López.

Además del desarrollo de dispositivos enfocados a la salud, una tarea para la que trabaja con centros de investigación de todo el mundo, el neuromarketing neuromarketinges otra de las líneas de negocio de esta compañía. De hecho, la medición de emociones mediante sus wearables es una de las aplicaciones más famosas de su tecnología: han estudiado las reacciones de los espectadores a la película Inside Out por encargo de Disney,películaInside Out las de Ferran Adrià ante las canciones interpretadas por el tenor Juan Diego López y las de este al degustar los platos del cocinero, o las de los jugadores de Real Madrid a los recuerdos de su carrera futbolística. Además, recientemente, desarrollaron un dispositivo compatible con realidad virtual para una empresa suiza. 

La CEO de Bitbrain también tiene en mente unas cuantas ideas sobre las posibles aplicaciones que podría llegar a tener la neurotecnología en un futuro. “Puede ser una diadema que te ayude a dormir, o que te ayude a ser más productivo, que ayude a la rehabilitación si tienes algún tipo de problema, que combata algunas enfermedades neurodegenerativas... o que directamente interactúes con el televisor o con internet con la mente” ejemplifica. “En el momento que conectes tu cerebro a la máquina, no te harán falta otro tipo de interfaces”.

Facebook anunció hace unos meses que estaba trabajando en la creación de dispositivos BCI para que controlemos los ordenadores directamente con nuestro cerebro, de modo que escribamos con nuestro pensamiento, sin pulsar las teclas. “Hemos hablado con ellos en el CES y [...] sinceramente creo que aquí en España lo vemos como muy de ciencia ficción, lo vemos todavía muy lejos, pero lo que hemos aprendido en CES es que aquí tiene mucho más tirón, que la gente lo ve como mucho más cercano”, comenta López.

Que las máquinas nos lean la mente sigue sonando futurista, pero la empresa zaragozana que dirige esta ingeniera está ayudando a pisar el acelerador para que cada vez lo hagan mejor. El proyecto con el que Nissan pretende que los coches se conviertan en una extensión de nuestro cuerpo prediciendo nuestras acciones es un ejemplo. Pese a ello, habrá que esperar para ver si la ciencia ficción se hace realidad y acabamos sentándonos ante el volante con un casco en la cabeza. 

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Las imágenes son propiedad de Nissan (1, 2 y 3) y Bitbrain (4 y 5)