El video revela los desafíos sorprendentes de la enseñanza A.I. vestirse

Arrastrarse en una camiseta puede ser una de las pocas tareas que podemos hacer los humanos, incluso cuando apenas estamos despiertos y todavía nos estamos quitando el sueño. Pero el hecho de que hayamos aprendido a vestirnos (más o menos) contrasta con la complejidad de la serie de movimientos necesarios para pasar de estar en la piel a estar lo suficientemente vestidos como para salir por las puertas.

Una persona que entiende esto tan bien como cualquiera es Alex Clegg, un doctorado en ciencias de la computación. estudiante del Instituto de Tecnología de Georgia que se ha centrado en utilizar el aprendizaje automático para aprender inteligencia artificial y cómo vestirse solo. Como él le dice Inverso, mientras que A.I. es lo suficientemente inteligente como para predecir qué pacientes tendrán sepsis o cómo desafiar a los campeones del mundo en juegos de estrategia complejos, enseñando a las máquinas cómo ponerse una camisa ha demostrado ser una meta difícil de alcanzar.

"La tela es compleja", explica en un correo electrónico. "Puede responder inmediata y drásticamente a pequeños cambios en la posición del cuerpo y, a menudo, restringe el movimiento … La ropa también tiene la tendencia a doblarse, pegarse y aferrarse al cuerpo, lo que hace que la sensación háptica o táctil sea esencial para la tarea".

Entonces, ¿por qué, exactamente, un experto en computación está tratando de desglosar cómo nos vestimos en la mañana? Clegg explicó que hay algunas aplicaciones posibles para A.I. que entiende el arte aparentemente simple de vestirse. A corto plazo, los hallazgos de Clegg podrían utilizarse para acelerar el proceso de creación de animaciones 3D realistas. Pero lo que es más importante, estas ideas podrían ayudar a llevar al diseño de robots de asistencia que pueden ayudar a cuidar a los seres humanos, tanto jóvenes como viejos.

Los investigadores comenzaron enseñando a una computadora a dominar cómo meterse un brazo en la manga. En el documento que se presentará en la próxima conferencia SIGGRAPH Asia 2018 sobre gráficos por computadora en diciembre, Clegg y sus colegas explicaron la técnica precisa que utilizaron, un tipo de aprendizaje automático denominado "aprendizaje reforzado profundo".

El objetivo del aprendizaje reforzado profundo es tratar de enseñar a los robots cómo completar ciertos movimientos y tareas haciendo que lo hagan una y otra vez. En el caso del apósito A.I., el equipo de Clegg tuvo el A.I. observe el entorno virtual del proceso, reprodúzcalo y luego lo recompense cuando parezca que está en el camino correcto.

Clegg explicó que se necesitaron cientos de miles de intentos para lograr el personaje animado en forma de salchicha que desarrollaron para aprender a ponerse una chaqueta o una camiseta. Después de todo, su bot tenía que aprender a percibir el tacto para poder tirar de la camisa cuando fuera necesario. Además, también necesitaban incorporar un motor de física para que la simulación fuera lo más precisa posible.

Al final, el torpe y animado hijo de Clegg logró aprender a ponerse la camisa, aunque un poco de forma poco elegante. Aún así, los resultados pueden ser más útiles como prueba de concepto de cómo se puede utilizar el aprendizaje profundo para resolver problemas matizados.

"Es emocionante imaginar la gran cantidad de problemas que podemos resolver con un profundo aprendizaje reforzado", dice. "Esperamos continuar trabajando para habilitar la robótica y encontrar soluciones a grandes problemas que afectan la vida cotidiana de tantas personas".

Convertir los hallazgos de los hallazgos de este estudio para trabajar con robótica requerirá un poco más de trabajo para armonizar los aspectos de software y hardware. Pero los hallazgos de Clegg trazan un camino para los investigadores que están interesados ​​en liberar a nuestros cuidadores futuristas de robots de sus limitaciones actuales.