En nuestro artículo anterior, el titulado ‘El aprendizaje que les falta a algoritmos y robots‘ hablábamos, a menos a modo de hipótesis, de que uno de los elementos de los que carecen en su aprendizaje los algoritmos, y por ende los robots, es el de la herencia cultural, una herencia que por un lado tiene un cierto carácter evolutivo o acumulativo siendo fruto de un aprendizaje como especie obtenido a lo largo de los siglos, y una herencia además que los humanos aprendemos mediante la interacción con nuestros semejantes, mediante relaciones sociales.
El aprendizaje en algoritmos y robots
En el anterior post recordábamos algunos mecanismos que se utilizan ya en inteligencia artificial para ‘heredar’ aprendizajes, para reutilizar en realidad, entrenamientos y aprendizajes llevados a cabo previamente.
Y hablábamos en ese sentido, recordamos, del transfer learning o de la reutilización de algoritmos en la nube. Se trata de dos formas de ‘herencia’ que resultan a día de hoy todavía rudimentarias si las comparamos con el posible acervo evolutivo que recibimos los humanos y además algo alejadas de esa obtención de conocimiento mediante interacción social con otras personas, pero es lo que tenemos y es efectivo para usos, digamos, industriales y comerciales.
Singer y el aprendizaje cultural
Lo que motivaba esa reflexión eran las aportaciones que hacía Wolf Singer en el libro ‘Robotics, AI and Humanity‘ donde compara el aprendizaje en sistemas naturales (como los humanos) con el de seres artificiales (como los robots).
¿Cómo podrían los robots adquirir ese conocimiento cultural?
Bueno, una forma, quizá la más conservadora, más técnica y más realista (aunque al decir realista, que nadie se engañe, todavía bastante, bastante lejos de nuestras posibilidades técnicas actuales) sería entrenar algoritmos con ese acervo cultural, concentrar de alguna forma ese conocimiento en un chip o un algoritmo y base de conocimiento en la nube y, mediante acceso a esa nube o mediante implantación física de ese chip en los robots, disponer de toda la herencia cultural. En el fondo, no dejaría de ser una versión muy avanzada de transfer learning. Pero, insisto, cuando digo realista es porque se parece en cierto sentido lo que se hace hoy día, pero no porque sea factible en estos momentos, ni probablemente en un futuro cercano.
Y otra forma, en cierto modo más antropomórfica, en cierto modo más fantasiosa (aunque en el fondo no se diferencia tanto de la expuesta en el párrafo anterior) es hacer que los robots aprendan a lo largo de su vida, mediante interacción social, tal y como hacemos los humanos. Y esto es lo que sugiere, precisamente, Singer, y lo que motiva este post. Nos dice:
The only way to acquire this dimension [] would be for them to be raised like children in human communities in order to internalize in their self-model our cultural achievements and attributions- and this would entail not only transmission of explicit knowledge but also emotional bonding.
Es decir, está sugiriendo, una especie de crianza y no sólo una transmisión de conocimiento sino, además, una conexión emocional. Casi nada. Y dice, justo a continuación
Or these man-made artifacts would have to develop the capacity and be given the opportunity to engage in their own social interactions and recapitulate their own cultural evolution.
Es decir, la propuesta es que los robots se involucren, un poco como niños, en la interacción social que decíamos (incluida la conexión emocional).
La presunta infancia para los robots
Sabida es la importancia que para los humanos tienen los juegos y el periodo infantil en el aprendizaje y el desarrollo. Aunque Singer en ningún momento le da exactamente ese nombre, sus propuestas a mi me han sonado un poco como a hacer que los robots tengan esa infancia, una infancia de aprendizaje de aspectos culturales y emocionales.
Desde un punto de vista técnico, esta opción implica que deberíamos mejorar muchísimo los mecanismos y capacidades actuales de los robots para el procesamiento del lenguaje, para la detección de emociones, para la integración de conocimientos. Muy interesante, pero estamos muy lejos de eso.
No sé. La idea de Singer es sugerente, pero no me la acabo de imaginar implementada de manera real. Me parece, en cierto sentido, y como decía, antropomórfica pero no le veo el sentido técnico ni económico.
Creo que si en algún momento fuésemos capaces (y ahora mismo no lo somos) de incorporar de manera generalizada la herencia cultural en un algoritmo o robot, este proceso se parecería más a una reutilización de software o un entrenamiento acelerado, similar al que se realiza con cualquier algoritmo supervisado, por ejemplo. Y no se haría a partir de interacción social directa con personas (es un proceso demasiado lento) sino, por ejemplo, a partir de textos, vídeos etc que reflejasen esa interacción social. No se trataría realmente de una ‘infancia’ de los robots o sería una infancia de laboratorio y super-acelerada.
Lo cual no quita para que, además de ese aprendizaje super-acelerado, y caso de ser capaces, dotásemos a los robots de esa mecanismos de captación de elementos culturales y de emociones y una cierta capacidad para obtener conocimiento a partir de ella una vez finalizada su ‘infancia’.
Conclusión
De todas maneras, aunque interesantes y atractivas, todo esto no son más que especulaciones porque lo cierto es que, como digo, desde un punto de vista técnico son posibilidades ahora mismo fuera de nuestro alcance y existen otros objetivos mucho más realistas, mucho más a corto plazo, para mejorar el aprendizaje de algoritmos y robots.
