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Studia: Robots e Inteligencia Artificial

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Publicado de en Robots · 23 Junio 2019
Tags: RobotsAIIADeepLearningMachineLearning
Studia: Robots e Inteligencia Artificial
Studia: Robots
Mitos y Realidades
 
Definición.  Robot: Máquina que asemeja alguna parte, extremidad, función, rutina, sonido, reflejo o acción de seres vivientes incluyendo a humanos.  Incluye pero no se limita a su forma pero sí debe ser capaz de hacer cálculos o toma de decisiones en forma autónoma.
 
La definición anterior es actualmente la más aceptada toda vez que hay hasta píldoras diseñadas para explorar la cavidad intestinal que son consideradas robots no por su forma, sino porque toman decisiones sobre la ruta a tomar o sobre las muestras a retener o transmitir por ser más relevantes al estudio que se realiza sobre un paciente. Algunas han tomado su forma de insectos o de organismos microscópicos.
 
Algunos tienen ruedas, algo que no se encuentra en la naturaleza, ninguno razona por cuenta propia y menos aún tiene vida o sentimiento… por ahora.
 
Algunos ni siquiera se mueven pero son igualmente considerados robots.  Otros ni siquiera tienen forma física, son conjuntos de instrucciones que al ejecutarse toman decisiones y acciones para automatizar un proceso, a esos les llamamos SoftBots (robots en “software”).
 
Sus usos y ambiente de acción son muy especializados debido a la limitación de su ‘inteligencia’, sin embargo, avances en el campo de inteligencia artificial están logrando cada vez más que la misma tecnología usada en un ambiente sea adaptativa y pueda ser usada en otro ambiente.
 
Durante décadas, las películas nos han mostrado los robots en forma humanoide capaces de seguir una conversación, razonar y diferir hasta matar.  Aunque lo último no es la meta, sí se ha logrado discernir los elementos que permiten razonar, conversar y diferir.

Para lograr el Robot que nos presenta la ciencia ficción se desarrollaron disciplinas de ciencia que no existían antes y que cada una es una profesión: la inteligencia artificial, aprendizaje mecánico y aprendizaje recursivo.

Las tres son conceptos confundidos por las personas en general cuando se habla sobre el tema.

 
Inteligencia Artificial
Aunque los misterios sobre la exactitud con la que el conocimiento es retenido, almacenado, expresado e interpretado en los organismos vivos aún no ha sido descifrado, sí se saben las etapas envueltas en el proceso de adquirir inteligencia.
 
La inteligencia artificial es el arte de adquirir información de sucesos y experiencias que luego deben ser expresadas en un medio matemático, instruccional, procedural, simbólico, abstracto y exacto llamado Algoritmo. No basta con adquirir la información, también se debe sintetizar a su mínima expresión.
 
Eso de la mínima expresión nos lo demuestra la psicología cuando se descubre que una persona tiene miedo inexplicable a algo que luego se demuestra que viene de un evento que olvidó.  No recuerda los detalles del evento, sólo lo que aprendió del mismo expresado en forma de miedo para no volver a exponerse a la misma experiencia.  
 
Así que, la inteligencia artificial recoge disciplinas del saber humano para aplicarlo al mundo mecánico de la computación, porque al final de todo, es una computadora la que está detrás de cada robot.
 
Para que ese conocimiento no se pierda y pueda ser reusado se transfiere a medios eléctricos, químicos, magnéticos, ópticos o magnéticos para ser resguardados y/o transmitidos.

Aprendizaje Mecánico - Machine Learning
Se aspira a que todo equipo llamado Robot mejore su rendimiento y capacidades con el tiempo, lo que supone aprendizaje.  Ese aprendizaje puede ser inyectado en forma externa o adquirido por la misma máquina a partir de las experiencias a las que se expone.
 
Conocimiento inyectado es cuando un programador codifica experiencias sobre las ya programadas en la máquina.  Ese conocimiento no fue adquirido usando los mecanismos de “Machine Learning” pero igual el robot los usará como si fueran propios.

Según el robot hace tareas y se le reta añadiéndole complicaciones a procesos que ya hacía bien, usará su inteligencia articicial para añadir nuevas reglas, inclusiones, exclusiones e interpretaciones a las experiencias adquiridas.
 
Aprendizaje Recursivo - Deep Learning
Otra disciplina en el mundo de los robots e inteligencia artificial lo es el aprendizaje recursivo.  Esto es cuando la máquina agrega Variables a Escenarios que ya domina para calcular lo que es posible y lo que no.  Lo de Profundo/Recursivo o “Deep” viene porque, al igual que en los humanos, es un acto reflexivo, interno, hacia lo profundo que ya hay dentro de sí.
 
El mejor ejemplo es la imaginación.  Si encesté una bola en la canasta aplicando media libra de presión, debo incrementar la presión si alejan la canasta. Usando aprendizaje recursivo la máquina aprenderá sola a encestar una bola en la canasta sin importar la distancia de la canasta ni el peso de la bola, todo lo hizo “imaginando” y calculando variables diferentes a una misma situación que ya “aprendió”.  
 
El aprendizaje recursivo incluye el aprendizaje mediante observación.  Esta acción consume mucho recurso y energía de todo sistema que busca ser autónomo pero si todo está bien codificado sacará del mismo una regla general en forma de algoritmo que lo ejecutará más rápido en cada ocasión que se le presente una situación similar.
  
La realidad no es compatible con el mundo digital
La velocidad con la que aprenden supera la de los humanos y sólo es aguantada por los retrocesos que deben dar cuando la regla a la que llegan tiene tantas exclusiones que debe añadir “imperfección” y millones de pasos más para que el algoritmo sea exitoso en conseguir el resultado deseado.
 
El ejemplo clásico lo demostró Google cuando mostró todos los ciclos de computación que tuvo que hacer su motor de inteligencia artificial antes de conversar exitosamente con muchas personas.  Cuando conversaba con personas de buena dicción, le iba bien pero cuando se le presentó personas con acentos en el habla o problemas mecánicos orales tuvo que deshacer mucho de lo aprendido para añadir todas las variables aceptables para una misma palabra.  
 
Basta con escuchar radio para darnos cuenta como nos comemos las ‘s’ finales en palabras plurales o las sustituimos por ‘j’; también cómo sustituimos las ‘r’ por ‘l’ como cuando dicen ‘puelto rico’ y cuando arrastramos las ‘rr’.  
 
Los sistemas de procesamiento de lenguaje oral son expuestos a grabaciones todo el día de programas radiales de todo el mundo en diversidad de idiomas aprendiendo cómo interpretar acentos y hasta dónde se puede estirar lo aceptable de lo escuchan.
 
Igualmente sucede con cosas como el reconocimiento de imágenes en robots y en autos autónomos entre otros.
En el pasado hubo robots que sólo eran un caparazón con motor pero nada de procesamiento. En la continuación de esta serie veremos procesos de aprendizaje de máquinas dentro de los laboratorios de Google e IBM entre otros.  Mientras tanto, observen videos y fotos que muestran cómo se ha evolucionado en la forma, construcción, articulación y manejo de robots.  Una empresa líder hoy día en la evolución de los mismos en Boston Dynamics cuyas creaciones han participado en películas de actuación real, no animada, con impecable ejecución.
 
Cabe destacar que es la empresa cuyos robots tienen una interacción con el mundo real impresionante y que aprenden rápido gracias a como los retan y les ponen obstáculos (cáscaras de guineo para que resbalen, los empujan para que se caigan, le cambian el peso de algo que están levantando) después que aprenden algo.  Es la empresa que ha llevado la colaboración entre robots más allá que otras, haciendo que robots reconozcan sus capacidades y limitaciones de otros para facilitarle a otros lo que no pueden hacer por su propia cuenta.

¿Recuerda la frase: Nadie Aprende Por Cabeza Ajena?. se está poniendo en boga otra disciplina que exponenciará la era de los robots humanoides que estarían en toda casa : El Aprendizaje Compartido o Shared Learning, cuando lo aprendido por un robot es conocimiento que comparten los demás en forma instantánea sin pasar por la experiencia ni el tiempo de aprenderlo. Google ya lo tiene.

 
La Evolución: Honda Asimo, Japón
En robots modernos de apariencia humanoide, Asimo fué el primero en lograr los grados de movilidad del cuerpo humano incluyendo dedos de la mano.  Noten sus articulaciones.


Asimo incluye el uso y manejo de objetos maleables con la mano humana, de ahí el cuidado en el diseño de sus articulaciones.  Mire el vídeo con detenimiento. Aquellos que estudian programación reconocerán la aplicación de algoritmos de "Approach & Align" (acercamiento y alineación) cuando el objetivo es alcanzar un objeto sobre el cual se debe actuar.  Igual a como lo hace un humano pero al robot se le notan los movimientos paso a paso hasta lograrlo.

Su diseño incluye ser visualmente aceptable y aunque se desarrollo terminó en el 2018, significó un estupendo ejercicio sobre movilidad mecánica, balance en 2 piernas a pesar de las veces que se ha caído, algo que le puede suceder a cualquiera.

Boston Dynamics, movilidad mecánica total
Contrastando con los movimientos y poca navegación de Asimo tenemos a Boston Dynamics.  Tienen modelos bípedos y cuadrúpedos al igual que bípedo con ruedas todas con una agilidad que es mejor verla para creerla.  Para demostrar su agilidad tienen el modelo B26, el cual puede ser comandado por su computadora central de inteligencia artificial vía wifi, internet o simplemente manejada a control remoto.  Puede ser usado por escuadrones antibombas, rescate o para búsqueda de sobrevivientes.  Toda estrategia para evitar caídas o levantarse. El operador sólo indica ir hacia adelante, la máquina elabora la estrategia para bordear o escalar obstáculos para llegar al destino.

Boston Dynamics es agresivo en la ruta de aprendizaje de sus robots por lo que retan suconocimiento constantemente haciéndolos caminar sbre hielo, tirándoles cáscaras de guineo y empujándolos hasta hacerles caer.  Noten cómo usa los brazos para hacer contrapeso y evitar caer.  Lo hacen porque no hay una carta de derechos para robots.

Por último, la alineación completa de Boston Dynamics incluyendo el que puede brincar  varios pisos o tirarse de ellos también.


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