Expertos en IA establecen 'Estrella del Norte' para el campo de la robótica doméstica

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Los robots que hacen de todo, desde ayudar a la gente a vestirse por la mañana hasta lavar (y guardar) los platos, han sido un sueño desde que la gente pronunció las palabras "inteligencia artificial". Pero, en un campo donde el estado del arte está actualmente muy por debajo de este nivel de sofisticación, ha surgido un desafío fundamental: a saber, cómo será incluso el "éxito", si llega el día en que los robots puedan realizar estas tareas clave. . tareas a los estándares humanos?

Para realizar estas tareas mundanas pero sorprendentemente complejas, un robot debe ser capaz de percibir, razonar y operar con plena conciencia de su propio tamaño y capacidades físicas, pero también del mundo y los objetos que lo rodean. En robótica, esta combinación de conciencia y capacidad física y situacional se conoce como IA incorporada.

Un equipo multidisciplinario de investigadores de la Universidad de Stanford ha publicado el Benchmark for Everyday Home Activities in Virtual, Interactive, and Ecological Environments (BEHAVIOUR). Es un catálogo de los detalles físicos e intelectuales de 100 tareas domésticas diarias: lavar los platos, recoger los juguetes, limpiar los pisos, etc. - y una implementación de estas tareas en varias casas simuladas. Recientemente se aceptó un artículo que describe el COMPORTAMIENTO en la Conferencia sobre Aprendizaje de Robots (CoRL).

BEHAVIOR imbuye un conjunto de actividades realistas, variadas y complejas con un nuevo lenguaje lógico y simbólico, un simulador 3D completamente funcional con una interfaz de realidad virtual y un conjunto de medidas de éxito extraídas del desempeño de humanos que realizan las mismas tareas en entornos virtuales. la realidad. Tomado como un todo, BEHAVIOR ofrece una amplia gama de tareas y un nivel de descripciones detalladas de cada tarea que antes no estaban disponibles en AI.

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"Si bien cada una de estas tareas ya es muy compleja por sí sola, imagine el desafío de crear un solo robot que pueda hacer todas estas cosas", dice Jiajun Wu, profesor asistente de informática y autor principal del artículo. "Crear estos hitos ahora, antes de que el campo haya evolucionado demasiado, ayudará a definir posibles objetivos comunes para la comunidad".

Imagine los múltiples problemas que debe superar un robot para realizar una tarea simple como limpiar una encimera. El robot no solo debe percibir y comprender qué es un mostrador, dónde encontrarlo, qué necesita limpiar y las dimensiones físicas del mostrador, sino también qué herramientas y productos se utilizan mejor para limpiarlo y cómo coordinar sus movimientos. para dejarlo limpio. Luego, el robot debe determinar el mejor curso de acción paso a paso necesario para limpiar el mostrador. Incluso requiere una comprensión compleja de las cosas en las que los humanos no piensan, como qué herramientas o materiales son "bebibles" y cómo detectar y declarar una encimera "limpia". En COMPORTAMIENTO, este nivel de complejidad se alcanza en 100 actividades realizadas en varias casas simuladas diferentes.

Cada uno de estos pasos (navegar, buscar, agarrar, limpiar, evaluar) puede llevar horas o incluso días de entrenamiento de simulación para aprender, mucho más allá de las capacidades de los robots autónomos actuales.

"Decidir la mejor manera de lograr un objetivo en función de lo que el robot percibe y sabe sobre el entorno y sus propias capacidades es un aspecto importante de COMPORTAMIENTO", dice