La ambiciosa visión de incorporar robots humanoides en nuestra vida diaria enfrenta obstáculos significativos, principalmente debido a un asombroso “déficit de datos de 100,000 años”, según el roboticista de UC Berkeley Ken Goldberg. En recientes descubrimientos publicados en Science Robotics, surge el argumento de que los robots humanoides aún están lejos de lograr la destreza y fiabilidad necesarias para realizar tareas complejas del mundo real. La comparación radica en los avances logrados por los grandes modelos de lenguaje (LLM), que han aprovechado con éxito la vasta cantidad de datos textuales disponibles en Internet. Pero cuando se trata de que los robots dominen tareas físicas, Goldberg argumenta que el camino no es tan sencillo.

Por qué el Lenguaje Superó a la Destreza

Goldberg enfatiza que el principal cuello de botella que retrasa a los robots no es solo el software o los datos, sino las tareas complejas que requieren habilidades motoras finas, como manipular objetos delicados o realizar ajustes sutiles. Los humanos lo hacemos sin esfuerzo, intuitivamente, pero para los robots, estas tareas representan desafíos monumentales. Esta disparidad evoca la Paradoja de Moravec, de larga data: las tareas que son sencillas para los humanos pueden ser extremadamente complejas para las máquinas. Las propuestas para usar datos de video en línea para entrenar robots son insuficientes porque carecen de las interacciones físicas detalladas necesarias para una verdadera comprensión y replicación.

Simulación y Teleoperación: Ayuda Actual pero No la Solución

Aunque las simulaciones hacen avanzar a los robots en hazañas dinámicas como correr, trasladar esto a tareas intrincadas sigue siendo difícil. La teleoperación, donde los humanos controlan los robots directamente, genera datos útiles pero a un ritmo muy lento. Estos métodos muestran promesa pero aún están rezagados frente a las curvas de aprendizaje vistas en la IA basada en lenguaje. Según Goldberg, el enfoque debería ubicarse entre la recopilación de datos y la “buena ingeniería a la antigua”, centrada en soluciones prácticas y desplegables para reunir datos del mundo real que impulsen la mejora continua.

La Buena Ingeniería a la Antigua se Encuentra con la Robótica Moderna

Goldberg aboga por un enfoque híbrido que combine la ingeniería y la recopilación de datos del mundo real. Empresas como Waymo y Ambi Robotics utilizan este método, recopilando datos continuamente durante la operación para mejorar el rendimiento de manera iterativa. Esto pinta un panorama no de una revolución de la noche a la mañana, sino de una evolución diligente. Ese progreso incremental en la robótica podría mitigar el bombo que a menudo nuble la percepción y expectativas del público.

El Trabajo Real Apenas Comienza

El debate sobre si los robots tomarán el control de los empleos es matizado. Según Goldberg, los trabajos de clase obrera que involucran manipulación manual compleja permanecen seguros de la automatización. En cambio, las tareas rutinarias, especialmente en sectores de cuello blanco, pueden enfrentar una mayor disrupción a medida que los sistemas basados en lenguaje automatizan cada vez más estas funciones. No obstante, los empleos que requieren empatía e interacción humana tienen menos probabilidades de automatizarse por completo.

Más Allá del Software: Los Cuerpos Inteligentes son Esenciales

Las limitaciones físicas no se limitan a deficiencias algorítmicas o de datos. Goldberg y sus compañeros destacan que los robots humanoides también deben evolucionar físicamente. Las mejoras en el diseño de juntas y la inteligencia mecánica son tan cruciales como las actualizaciones de software. Las observaciones del mundo real subrayan que muchos robots actuales gastan demasiada energía debido a diseños de hardware anticuados e inflexibles, destacando la necesidad de un cambio hacia diseños inspirados en lo biológico.

Conclusión: Un Llamado a un Progreso Equilibrado

Si bien el progreso actual es palpable, Goldberg promueve expectativas mesuradas. Dominar estas habilidades no está a la vuelta de la esquina, sino un meticuloso viaje que combina ingeniería y diseño adaptativo. Proteger el campo de la robótica del bombo desinformado salvaguardará los avances prácticos necesarios para hacer la transición de los robots de ser prototipos innovadores a ayudantes fiables en la vida cotidiana.

Como se indica en Interesting Engineering, se pueden extraer más ideas de una entrevista con Ken Goldberg en UC Berkeley News.