La verdadera lección amarga para la robótica

La lección amarga en el ámbito de la IA explica que al final de cuentas todo se reduce a más computación.

En el mundo de la Inteligencia Artificial existe una idea, que podríamos asemejar a principio o tesis, que nos habla de cómo evoluciona el desarrollo de esta tecnología, llamada denomina “The Bitter Lesson” y que fue propuesta por el científico Richard Sutton en 2019. Su objetivo era explicar por qué intentar enseñar a las máquinas cómo pensamos o cómo resolvemos los problemas los humanos puede dar resultados a corto plazo, pero limita el progreso a largo plazo, ya que lo que realmente impulsa la IA es dejar que los algoritmos, a través de búsqueda y aprendizaje a gran escal, descubran por sí mismos las soluciones, aprovechando el crecimiento exponencial de la capacidad computacional.

Y es este último aspecto, el de la capacidad de computación, además de la disponibilidad de datos es lo que también podría marcar la diferencia cuando hablamos de robots. No lo digo yo, lo dice Chris Paxton que trabaja como líder de IA en Agility Robotics:

“Creo que la verdadera lección amarga para la robótica será que los robots baratos desplegados a gran escala van a permitir a las personas resolver los problemas fundamentales de la robótica. Y esto es lo que vemos, por ejemplo, en Unitree ahora, y cada vez más en empresas como Galaxea”.

Dicho de otra forma, en el desarrollo de la robótica pueden desplegarse dos tipos de estrategia. Vamos a llamar a la primera el modelo minucioso, basado en el cuidado de todos los detalles, con ejemplos representativos como el de Boston Dynamics, paso firme pero lento. El segundo modelo sería el basado en la prueba y el error, el modo rompe cosas que diría Mark Zuckerberg y que parece estar aplicando Unitree.

¿Por qué es tan importante la capacidad de computación?

A los hechos me remito.

• El día que Oracle anunció la colaboración con OpenAI en materia de centros de datos sus acciones subieron más de un 40%. Por su parte, cuando AMD ha anunciado esta semana la colaboración con OpenAI, sus acciones han subido más de un 30%.

• El proyecto Stargate, liderado por OpenAI y apoyado por el gobierno de USA, inversores como Softbank y con partners como NVIDIA, implica una inversión de 500.000 millones de dólares para crear centros de datos para el entrenamiento e inferencia de la IA.

• Ni que decir tiene lo ocurrido con las acciones de NVIDIA en los últimos 5 años, que se han revalorizado un 1.244,77 %. Esto para muchos es una burbuja, pero la empresa se empeña trimestre tras trimestre en demostrar que su rentabilidad no para de subir.

• Lo ocurrido con las acciones de las empresas de computación cuántica puede también estar relacionado, ya que ante toda esta expectativa de necesidad de computación futura, empresas como D-Wave y Riggeti se han revalorizado más de un 1.000% en el último año.

Por lo tanto, lo que estamos viviendo es una carrera en busca de la AGI, sea lo que sea lo que significa, no cabe duda de que todas estas empresas lo que buscan es seguir mejorando la IA para que cada vez sea capaz de resolver más problemas y con ello obtener mayores beneficios.

Pero la AGI no se logrará si no conseguimos tener robots autónomos, porque el futuro de la IA no puede ser sólamente digital.

Está claro que tener una mejor IA ayudará mucho a tener mejores robots, pero también se necesitan datos para que los robots entiendan cómo funciona el mundo físico al que se van a tener que enfrentar. Es como si enviamos un astronauta a Marte sin decirle que allí hay otra gravedad y otra atmósfera, no duraría ni un día si intenta hacer las cosas igual que lo hace en la Tierra.

Por eso Chris Paxton acierta al decir que en el caso de los robots la amarga lección no es sólo cuestión de computación sino también de datos.

Volviendo a Unitree

Estoy hablando mucho últimamente de Unitree pero es que la ocasión lo merece.

Cuando Chris Paxton dice que “los robots baratos desplegados a gran escala van a permitir a las personas resolver los problemas fundamentales de la robótica” lo que está haciendo es alabar la estrategia de Unitree que explicamos la semana pasada y que se basa en “romper cosas”.

Está claro que los robots de Unitree están en un estado de madurez muy bajo, difícilmente empresas como Tesla y Figure se atreverían a asumir esos riesgos, sin embargo gracias a esto ahora tenemos a miles de investigadores de robótica usando estos robots como laboratorio al aire libre.

Por cierto, la startup ya está tan lanzada que hasta vende sus robots en Walmart, la empresa de distribución minorista más grande del mundo por ingresos y número de empleados.

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