Con la creciente presencia de robots en diversos entornos, desde almacenes hasta hogares, la idea de que modelos de lenguaje avanzados puedan acceder y controlar sistemas complejos parece sacada de una película de ciencia ficción. Sin embargo, un reciente estudio de los investigadores de Anthropic se propuso explorar esta posibilidad utilizando un perro robot como objeto de prueba.
El experimento, conocido como Proyecto Fetch, reveló que el modelo de inteligencia artificial Claude pudo asistir a grupos de investigadores sin experiencia previa en robótica para programar y controlar un perro robot, el Unitree Go2. Este avance no solo destaca las capacidades de codificación de los modelos de AI, sino que también sugiere que la interacción entre modelos de lenguaje y sistemas físicos podría ser el siguiente gran paso en la evolución de la inteligencia artificial.
El experimento y sus implicaciones
En este estudio, dos grupos de investigadores fueron desafiados a controlar el perro robot y programarlo para realizar ciertas tareas. Un grupo utilizó el modelo Claude, mientras que el otro se basó en su propio conocimiento sin asistencia de AI. A medida que se enfrentaron a tareas de creciente complejidad, el grupo que empleó el modelo de AI logró completar algunas actividades más rápido que sus contrapartes humanas. Por ejemplo, logró que el perro robot encontrara una pelota de playa, una tarea que el otro grupo no pudo llevar a cabo.
Colaboración y dinámicas de equipo
Además de medir el rendimiento, los investigadores también analizaron cómo interactuaron los miembros de cada equipo. Se observó que el grupo sin acceso a Claude mostró más frustración y confusión durante el proceso. Esto es comprensible, ya que Claude simplificó la conexión con el robot y facilitó la programación mediante una interfaz más accesible.
El perro robot Go2, utilizado en este experimento, tiene un costo de aproximadamente $16,900, lo que lo hace relativamente asequible en el contexto de la robótica. Su diseño incluye capacidades para realizar inspecciones y patrullajes de seguridad, lo que lo convierte en una herramienta valiosa en sectores como la construcción y la manufactura.
El futuro de la robótica y la inteligencia artificial
Los modelos de lenguaje de hoy, como los que alimentan a ChatGPT, han evolucionado para generar no solo texto, sino también código y comandos para operar software, transformándose en agentes que pueden interactuar con el mundo físico. Esta capacidad ha despertado un gran interés entre investigadores y empresas que buscan integrar modelos de AI en sistemas robóticos más avanzados.
Riesgos y oportunidades
A pesar de los prometedores avances, algunos expertos advierten sobre los riesgos asociados con el control de robots mediante inteligencia artificial. Por ejemplo, George Pappas, científico de la computación en la Universidad de Pensilvania, señala que la capacidad de los modelos de lenguaje para dirigir robots también puede abrir la puerta a la mala utilización de estas tecnologías. Su equipo ha desarrollado un sistema llamado RoboGuard que establece reglas específicas para evitar comportamientos no deseados en robots.
La verdadera revolución llegará cuando estos modelos de AI puedan aprender a través de la interacción con el entorno físico. Pappas destaca que, al combinar datos ricos con retroalimentación del mundo real, se puede construir un sistema que no solo imagina el entorno, sino que también participa activamente en él, aumentando así la utilidad de los robots.
El Proyecto Fetch de Anthropic no solo demuestra la capacidad de los modelos de lenguaje para facilitar la programación de robots, sino que también plantea preguntas importantes sobre el futuro de la robótica y la inteligencia artificial. A medida que estas tecnologías avanzan, será fundamental considerar tanto las oportunidades como los desafíos que presentan.
