La manipulación de alimentos es un campo de trabajo que todavía depende en gran medida de los humanos. Las frutas, verduras, carnes y otros alimentos deben manipularse con rapidez pero con cuidado. La automatización también es difícil porque no hay dos piezas de fruta, verdura o nuggets de pollo que tengan exactamente el mismo aspecto.
La demostración de Eka demostró que su empresa podría estar en el camino de algo grande. Me encontré comparando mentalmente su robot con GPT-1, el primer modelo de lenguaje importante de OpenAI, desarrollado cuatro años antes de ChatGPT. GPT-1 suele ser incoherente pero muestra cierta inteligencia lingüística general.
Los robots que vi parecían tener una inteligencia física similar. Mientras miraba un video de alguien alcanzando una llave en cámara lenta, lo noté haciendo algo que parecía muy humano: tocó la mesa con el extremo del mango y la deslizó por la superficie antes de tocar la llave y asegurarla entre sus dedos. El algoritmo Eka parece saber instintivamente cómo recuperarse de los errores. Este tipo de cosas es difícil de aprender para otros robots, a menos que los humanos los entrenen cometiendo muchos errores deliberadamente.
A diferencia de cualquier otro robot que se me ocurra, es casi posible imaginar cómo sería el mundo del robot. Sus sensores parecían sentir el peso de su brazo, la inercia mientras se movía hacia las teclas y desaceleraba. Tan pronto como sostuvo las llaves, pareció sentir el peso de ellas colgando de sus garras.
No sé si el enfoque de Eka es realmente el camino hacia un avance como ChatGPT en el campo de la robótica. Algunos expertos muy inteligentes creen que combinar la demostración humana con la simulación producirá mejores resultados que la simulación sola. ¿Quizás en última instancia sea necesaria una combinación de ambos enfoques? Pero parece claro que los robots eventualmente tendrán que tener la inteligencia física y táctil que Eka está desarrollando si quieren alcanzar una destreza humana.
Agrawal me dijo que el mismo enfoque general funcionaría para una mejor manipulación. La destreza necesaria para construir un iPhone, por ejemplo, se puede lograr creando diferentes actuadores y sensores y practicando esas tareas en simulaciones.
Después de pasar unas horas en Eka, decidí pasar por el restaurante de abajo. Observé desde el mostrador cómo el personal preparaba la comida y preparaba café. Los descendientes de las máquinas de arriba quizá puedan hacer estas cosas también, o incluso mejor. Pero considerando lo mucho que disfruto charlando con la gente que trabaja allí, creo que pagaría más para mantener a los humanos cerca. Excepto que mis manos también están automatizadas.
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