La "conciencia" en los robots alguna vez fue tabú. Ahora esa es la última palabra.
Hod Lipson, un ingeniero mecánico que dirige el Laboratorio de Máquinas Creativas en la Universidad de Columbia, ha dado forma a la mayor parte de su carrera en torno a lo que algunas personas en su industria han llamado la palabra c.
En una mañana soleada de octubre pasado, el experto en robótica nacido en Israel se sentó detrás de una mesa en su laboratorio y se explicó a sí mismo. "Ese tema era tabú", dijo, con una sonrisa que dejaba al descubierto un pequeño espacio entre sus dientes frontales. "Casi nos prohibieron hablar de eso: 'No hables de la palabra C; no obtendrás un puesto', así que al principio tuve que disfrazarlo, como si fuera otra cosa. Lipson fue profesor asistente en la Universidad de Cornell. Estaba trabajando para crear máquinas que pudieran notar cuando algo andaba mal con su propio hardware (una pieza rota o un cableado defectuoso) y luego modificar su comportamiento para compensar esa deficiencia sin la ayuda de un programador. Al igual que cuando un perro pierde una pata en un accidente, puede volver a aprender a caminar de una manera diferente.
Este tipo de adaptabilidad incorporada, argumentó el Dr. Lipson , se volvería más importante a medida que nos volviéramos más dependientes de las máquinas. Los robots se utilizaron para cirugía, fabricación y transporte de alimentos; las aplicaciones de las máquinas parecían infinitas y cualquier error en su funcionamiento, a medida que se integraban más a nuestras vidas, podía ser catastrófico. “Literalmente vamos a entregar nuestra vida a un robot”, dijo. "Quieres que estas máquinas sean resistentes".
Una forma de hacerlo era inspirarse en la naturaleza. Los animales, y especialmente los humanos, son buenos para adaptarse al cambio. Esta capacidad podría ser el resultado de millones de años de evolución, ya que la resiliencia en respuesta a lesiones y entornos cambiantes generalmente aumenta las posibilidades de supervivencia y reproducción de un animal. El Dr. Lipson se preguntó si podría replicar este tipo de selección natural en su código, creando una forma generalizable de inteligencia que pudiera aprender más sobre su cuerpo y su función, sin importar cómo se vea ese cuerpo y cuál sea su función.
Hod Lipson, un ingeniero mecánico que dirige el Laboratorio de Máquinas Creativas en la Universidad de Columbia, ha dado forma a la mayor parte de su carrera en torno a lo que algunas personas en su industria han llamado la palabra c.
En una mañana soleada de octubre pasado, el experto en robótica nacido en Israel se sentó detrás de una mesa en su laboratorio y se explicó a sí mismo. "Ese tema era tabú", dijo, con una sonrisa que dejaba al descubierto un pequeño espacio entre sus dientes frontales. "Casi nos prohibieron hablar de eso: 'No hables de la palabra C; no obtendrás un puesto', así que al principio tuve que disfrazarlo, como si fuera otra cosa. Lipson fue profesor asistente en la Universidad de Cornell. Estaba trabajando para crear máquinas que pudieran notar cuando algo andaba mal con su propio hardware (una pieza rota o un cableado defectuoso) y luego modificar su comportamiento para compensar esa deficiencia sin la ayuda de un programador. Al igual que cuando un perro pierde una pata en un accidente, puede volver a aprender a caminar de una manera diferente.
Este tipo de adaptabilidad incorporada, argumentó el Dr. Lipson , se volvería más importante a medida que nos volviéramos más dependientes de las máquinas. Los robots se utilizaron para cirugía, fabricación y transporte de alimentos; las aplicaciones de las máquinas parecían infinitas y cualquier error en su funcionamiento, a medida que se integraban más a nuestras vidas, podía ser catastrófico. “Literalmente vamos a entregar nuestra vida a un robot”, dijo. "Quieres que estas máquinas sean resistentes".
Una forma de hacerlo era inspirarse en la naturaleza. Los animales, y especialmente los humanos, son buenos para adaptarse al cambio. Esta capacidad podría ser el resultado de millones de años de evolución, ya que la resiliencia en respuesta a lesiones y entornos cambiantes generalmente aumenta las posibilidades de supervivencia y reproducción de un animal. El Dr. Lipson se preguntó si podría replicar este tipo de selección natural en su código, creando una forma generalizable de inteligencia que pudiera aprender más sobre su cuerpo y su función, sin importar cómo se vea ese cuerpo y cuál sea su función.
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