Xavier Alameda-Pineda nos explica el complejo mundo de la robótica

20 octubre 2016

Xavier Alameda-Pineda (Francia, 2009) se incorporará en diciembre de este año como investigador permanente en el Institute National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), un prestigioso centro situado cerca de Grenoble que se dedica a la investigación digital.

¿En qué momento empezaron a llamarte la atención los robots?

Cuando empecé mis estudios de máster en Informática, en la Universidad Joseph Fourier (Grenoble, Francia). Gracias a la beca de ”la Caixa”, pude concentrarme en desarrollar métodos de percepción basados en el aprendizaje estadístico y que utilizaban la localización de sonidos y la detección facial de manera conjunta para determinar la trayectoria del interlocutor (o interlocutores).

¿Puedes explicarnos un poco más en qué consistirá tu nuevo proyecto de investigación?

El eje principal de mi proyecto de investigación es dar al robot las herramientas necesarias para interactuar con varias personas a la vez, algo que los humanos hacemos de forma muy natural. Concretamente, se trata de que el robot sea capaz de seguir el movimiento de las personas, entender quién está hablando y cuándo habla, separar lo que dicen unas personas de lo que dicen otras, incluido el murmullo, y saber reaccionar en armonía con la situación comunicativa percibida. Son lo que llamamos “tareas de percepción y acción multimodales de medio nivel” (oído, visión, gestos, habla). El universo de la robótica es enorme y pluridisciplinar. En este contexto, mi desafío científico y personal es que los robots sean capaces de actuar de forma natural y llevar a cabo su cometido cuando se encuentren frente a tres o cuatro personas simultáneamente, algo que, aunque pueda parecer trivial, no lo es.

¿Es posible que un robot aprenda a pensar o pueda sentir emociones?

Los robots “piensan” desde hace tiempo. Estos son capaces de formar juicios y opiniones pero imaginar que un robot participe en una conversación sobre la última película de Tarantino o que elucubre acerca del futuro de la política española en el bar de la esquina es, por ahora, tener muy buena imaginación. En cuanto a las emociones, sería excepcional diseñar un sistema que permitiera emular nuestros niveles hormonales cuando sentimos ciertas emociones, pero creo que es más factible emular directamente las reacciones que tenemos a esas emociones. Además, esas reacciones son la clave para que el robot perciba lo que nosotros sentimos. El quid de la cuestión es cómo enseñar al robot a sentir.

¿Cómo es el complejo proceso de enseñar a un robot a reaccionar ante determinadas situaciones?

Divertido, fascinante y, a veces, frustrante. En ciertas ocasiones, uno puede construir un modelo de interacción que sea a la vez preciso y versátil y programar el robot con ciertas reglas. Sin embargo, esta estrategia es ineficaz cuando se pretende diseñar un sistema genérico. En ese caso podemos diseñar métodos capaces de aprender de manera automática a partir de un montón de ejemplos (por ejemplo, de dos o más personas charlando). En la mayoría de ocasiones se trabaja con un pie en cada extremo, y se diseñan modelos de ciertos aspectos de las interacciones que luego se refinan “enseñando” al modelo un puñado de ejemplos. Eso es lo que llamamos “aprendizaje automático” (machine learning, en inglés).

¿Debe existir algún límite en el desarrollo de robots?

Claro que sí: el que la sociedad quiera darle. Insisto en lo que acabo de decir: los investigadores tenemos la obligación de divulgar nuevos conocimientos técnico-científicos para que la sociedad tome decisiones informadas. A una escala más absoluta, sería poco prudente perseguir un desarrollo que exceda sobremanera la capacidad de adaptación y ritmo de aprendizaje de la sociedad. Aunque la historia de la humanidad esté repleta de ellos.

Hiroshi Ishiguro, director del Laboratorio de Robótica Inteligente en Japón, recientemente decía: “En pocos años no podremos distinguir entre robots y humanos”. ¿Qué opinas?

Personalmente, pienso que estamos muy lejos de ese hito. En informática, el que una máquina, es decir una inteligencia artificial, sea indistinguible de los seres humanos consiste en pasar el famoso test de Turing. Que yo sepa esto no ha sucedido nunca y, además, estamos vertiginosamente lejos de ello. Dicho esto, sí es cierto que en algunas tareas, y dadas ciertas condiciones, las máquinas ya hace tiempo que nos ganan.

¿En qué posición se encuentra nuestro país en materia de investigación en robótica? ¿Cuál es el país referente en este campo y modelo a seguir?

Me permito una licencia crítica respondiendo que si consideramos la tasa de logros con relación al presupuesto estatal en investigación (ínfimo), seguramente España sea líder. Desafortunadamente, y a pesar de todos los esfuerzos por parte del personal investigador en España, la limitación de recursos nos posiciona en clara desventaja. Respecto a qué países podemos tener como referencia, depende un poco del aspecto de la robótica. Sin querer dar una lista exhaustiva, en Francia hay una gran tradición de procesado de señal y aprendizaje automático junto con sus aplicaciones en robótica. En Alemania hay grupos muy avanzados de ingeniería de software y software para robots. El Instituto Italiano de Tecnología desarrolló el primer robot completamente libre (los planos y esquemas pueden descargarse en internet). Fuera de Europa, los japoneses han trazado vínculos muy sólidos entre la industria y la investigación en temas de robótica. Por último, en Estados Unidos son capaces de programar robots artrópodos y bípedos extremadamente estables ante movimientos bruscos como empujones y en terrenos abruptos.

¿Qué le recomendarías a un futuro estudiante de robótica?

Sobre todo que se focalice en el aspecto que más le interese, pero que no se desentienda de la pluridisciplinariedad, ya que trabajar con personas de campos tan distintos como la electrónica, la psicología, el procesado de la información y las matemáticas es un privilegio inestimable que pocos investigadores pueden experimentar.

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