¿Por Qué No Debería Esperar Ver Replicantes 'Blade Runner' En El Corto Plazo?

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¿por qué no tenemos robots inteligentes que parecen humanos, como los replicantes en "blade runner"?

Los fanáticos de la película de suspenso y ciencia ficción 1982 "Blade Runner" tuvieron que esperar más de un cuarto de siglo para la siguiente película "Blade Runner 2049", que se estrenó en los cines de EE. UU. El 6 de octubre. Los expertos dijeron a WordsSideKick.com que tienen que esperar mucho, mucho más tiempo para ver alguna apariencia de los androides que imitan a los humanos de la película, llamados "replicantes", en el mundo real.

La película original se filmó en el año 2019, y "Blade Runner 2049" tendrá lugar 30 años después. Pero aunque los reinos de ambas películas existen en un futuro no muy lejano, los replicantes representan una tecnología asombrosamente sofisticada en comparación con lo que está disponible en la actualidad. Estos androides son prácticamente indistinguibles de las personas: se mueven, hablan y se comportan como lo hacen los humanos, y están programados para ser autónomos, autosuficientes e incluso notablemente conscientes de sí mismos.

Los ingenieros y programadores de hoy han hecho grandes avances en robótica e inteligencia artificial (IA) desde que debutó la primera película de "Blade Runner", sin embargo, la perspectiva de replicantes similares a los humanos todavía parece tan lejana como hace 35 años. ¿Qué tan cerca estamos de desarrollar robots que puedan pasar por humanos? [Receta para un replicante: 5 pasos para construir un Android de estilo Blade-Runner]

Durante décadas, los programadores han trabajado para desarrollar sistemas informáticos llamados redes neuronales. Estos sistemas forman conexiones de manera similar a la forma en que lo hace el cerebro humano y pueden usarse para entrenar una computadora para aprender ciertas tareas. Y si bien las computadoras aún no pueden imitar un cerebro humano completamente funcional, han demostrado una creciente capacidad para "aprender" a hacer cosas que antes se creían imposibles para las máquinas.

Caballero toma la torre

En 1997, una computadora de IBM llamada Deep Blue demostró por primera vez que la inteligencia artificial podía "pensar" en su camino hacia la victoria contra un campeón de ajedrez humano. Capaz de explorar hasta 200 millones de posibles movimientos de ajedrez por segundo, Deep Blue derrotó al campeón de ajedrez Garry Kasparov en un partido de seis juegos jugado durante varios días. Al vencer a Kasparov, Deep Blue demostró que las computadoras podrían aprender a tomar decisiones complejas y estratégicas haciendo referencia a una amplia base de datos de respuestas potenciales, según el sitio web de IBM.

Otra computadora de IBM, llamada Watson, asumió una tarea aún más complicada en 2011, compitiendo contra concursantes humanos en el programa de televisión "Jeopardy!" y venciendo a dos campeones anteriores. El "cerebro" de Watson era más sofisticado que el de Deep Blue, respondiendo a las preguntas planteadas en lenguaje natural y presentando respuestas extraídas de datos ingresados ​​meses antes de la competencia, según IBM.

Luego, en 2016, la jugabilidad de AI obtuvo una mejora significativa cuando un sistema de IA llamado AlphaGo derrotó a un jugador humano en un juego de Go, considerado por muchos como el juego de estrategia más complicado jamás inventado por los humanos. AlphaGo aprendió a convertirse en un jugador maestro al "mirar" millones de juegos y usar dos tipos de redes neuronales: una para evaluar el estado de un juego y otra para determinar su próximo movimiento, explicaron los programadores en una conferencia de prensa ese año.

Recientemente, las redes neuronales incluso permitieron a las computadoras explorar actividades artísticas, como componer una canción navideña, crear imágenes de dinosaurios hechos completamente de flores y producir cinco capítulos de una "novela" que continúa la saga "Juego de tronos".

Vivir es más difícil

Pero las historias de ciencia ficción rara vez explican lo que sucede bajo el capó de un androide, y pasar por "humano" es más difícil de lo que parece. Para que una red neuronal coordine la actividad física realista en un cuerpo robótico junto con las interacciones que usan correctamente la inflexión emocional y los matices sociales, se requeriría que los programadores ingresen cantidades masivas de datos, y necesitarían capacidades de procesamiento más allá de las de cualquier AI de la actualidad, Janelle Shane, un investigador de ingeniería eléctrica que entrena redes neuronales, le dijo a WordsSideKick.com. [Machine Dreams: 22 androides parecidos a los humanos de ciencia ficción]

"El mundo es muy variado, esa es una de las dificultades", dijo Shane. "Hay tantas cosas que una red neuronal puede encontrar".

"Puede entrenar una red neuronal para que sea razonablemente bueno en tareas simples, pero si intenta hacer que realicen muchas tareas diferentes a la vez: hablar, reconocer un objeto, mover miembros, cada uno de ellos es un problema realmente difícil. Es difícil anticipar lo que pueden encontrar y hacer que se adapten a eso ", dijo.

Mackenzie Davis interpreta a Mariette, una trabajadora sexual replicante, en

Mackenzie Davis interpreta a Mariette, una trabajadora sexual replicante, en "Blade Runner 2049".

Crédito: Cortesía de Alcon Entertainment

Shane ha programado redes neuronales para hacer cosas que suenan bastante simples, en comparación con el repertorio de un replicante: generar nombres para los colores de pintura o conejillos de indias, o conjurar hechizos para el juego de rol "Dungeons and Dragons" (D&D). Para el experimento de hechizos, Shane incorporó una base de datos de 1,300 ejemplos para enseñar a la red neuronal cómo se supone que suena un hechizo D&D. Aun así, algunos resultados fueron notablemente extraños, dijo a WordsSideKick.com.

"Tenía toda una serie de hechizos, todavía no estoy seguro de por qué, todo giraba en torno a la palabra 'Dave', que no estaba en el conjunto de datos original", dijo Shane.Los hechizos, que se enumeran en su sitio web, incluyen "Chorus of the Dave", "Charm of the Dave", "Storm of the Dave" y "Hail to the Dave". También había un hechizo sin Dave, pero aún perplejamente llamado "el angión de lucubrabibiboricic de Mordenkainen".

"Fue un éxito en términos de entretenimiento, pero no fue un éxito en términos de sonar como los magos que están inventando hechizos D&D", dijo Shane.

El cuerpo electrico

En las últimas décadas, también ha habido avances en los diseños de cuerpos robóticos bípedos humanoides, aunque todavía están muy lejos de los replicantes similares a los humanos. Sin embargo, las innovaciones de diseño recientes ofrecen la posibilidad de integrar más partes blandas en los robots para ayudarlos a moverse más como las personas, dijo Hod Lipson, profesor de ingeniería mecánica y ciencia de datos en la Universidad de Columbia en Nueva York.

"Nos hemos quedado atrapados en este rincón de lo que es posible en robótica, simplemente porque solo hemos tenido acceso a componentes rígidos y rígidos: motores duros, piezas metálicas, uniones duras", dijo Lipson a WordsSideKick.com. "Pero si miras la biología, ves que los animales están hechos principalmente de materiales blandos, y eso les da muchas capacidades que los robots no tienen".

Lipson y sus colegas diseñaron recientemente un "músculo" blando impreso en 3D para robots, un mecanismo para el control del movimiento conocido como "actuador", dijo Lipson. Hecho de materiales sintéticos, el actuador es flexible, se activa eléctricamente y es aproximadamente 15 veces más fuerte que un músculo humano. Un actuador como este, que puede moverse en respuesta a un estímulo, era "casi un eslabón perdido en lo que respecta a la robótica física", dijo Lipson.

(L) El músculo accionado eléctricamente con un alambre resistivo delgado en posición de reposo; (R) El músculo está expandido.

(L) El músculo accionado eléctricamente con un alambre resistivo delgado en posición de reposo; (R) El músculo está expandido.

Crédito: Aslan Miriyev / Columbia Engineering

"Hemos resuelto muchas otras cosas, pero cuando se trata de un movimiento, todavía somos bastante primitivos", dijo. "No es que el actuador que hemos creado necesariamente resuelva todo, pero definitivamente aborda uno de los puntos débiles de este nuevo tipo de robótica".

Durante la última década, robots increíblemente realistas envueltos en piel artificial han aparecido brevemente en conferencias o han sido probados en estudios, pero hay una buena razón por la que no hemos visto a nadie caminando por las calles, y mucho menos realizando las espectaculares hazañas acrobáticas demostradas por replicantes, Dijo Lipson.

"Los robots realmente no pueden manejar muy bien los entornos físicos desestructurados. Hay una brecha enorme allí", dijo.

"En muchas de estas películas, de alguna manera nos saltamos la pregunta de cómo se hacen estas máquinas en realidad", agregó Lipson. "Nadie tiene idea de cómo hacer una máquina que sea ágil, que pueda almacenar energía dentro y caminar durante días".

"Si tuviera que predecir el futuro, creo que llegaremos al nivel de mente humana en IA muy pronto", dijo. "Pero cuando se trata del cuerpo, tomará otro siglo".

Artículo original sobre Ciencia viva.


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