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Estos robots piden explicaciones cuando están confundidos

Reducing Errors in Object-Fetching Interactions through Social Feedback
Los robots ya están remplazando a los seres humanos en muchos trabajos. Por ejemplo, pueden hacer de cajeros en restaurantes de comidas rápidas, limpiar la casa por nosotros y recibir a los huéspedes en la recepción de un hotel.

Sin embargo, aún no podemos tener conversaciones dinámicas con ellos, como lo hacemos usualmente con otras personas.

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Si la robótica quiere llegar a desarrollar máquinas que puedan remplazar las nuestras, necesitarán comunicarse mejor y empezar a ser más sociables.

Un equipo de investigadores de la Universidad de Brown está trabajando con el fin de incorporar en los robots habilidades sociales y desarrollaron un algoritmo que permite que hagan sus tareas mejor al colaborar con personas.

Durante el estudio, hecho por el Laboratorio Humanos a Robots de la universidad, los robots fueron programados para pedir explicaciones.

Cuando  una persona le decía al robot que agarrara un objeto, el robot podía preguntar “¿Cuál?, en caso de que el comando fuera ambiguo.

Este tipo de comunicación permitió que el robot hiciera las tareas un 25% más rápidamente y un 2.1% más preciso con respecto a las situaciones donde dicho tipo de programación no existía, según indica la investigación, que será presentada en la Conferencia Internacional de Robótica y Automatización en Singapur esta primavera.

El objetivo del laboratorio no es crear máquinas perfectas, sino crear máquinas que puedan enmendar sus errores.

“Es muy difícil pasar de un 90% a un 99.9% de precisión”, afirma Stefanie Tellex, profesora de ciencias informáticas y líder de la investigación a Digital Trends.

“Aun así el 90% de precisión significa que el robot fallará en una de diez interacciones. Si se interactúa todos los días, significa que fallará todos los días. Con nuestra tecnología, el robot detectará la falla y hará preguntas”, añade Tellex.

El algoritmo que los programa para hacer preguntas,  responde a comandos y gestos de personas. Sin embargo el sistema se confunde cuando hay varios objetos similares sobre una mesa.

Sin embargo, el algoritmo funcionó bastante bien para los participantes sin entrenamiento, quienes asumieron que podían entender y responder a frases complejas que no están programados para entender.

“Pensamos en robots que algún día ayuden a los astronautas en el espacio”, afirma Tellex, añadiendo que la investigación fue asistida financieramente por la NASA. También piensa que estas máquinas pueden ayudar a pacientes en clínicas o en casa.

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Juliana Jara
Ex escritor de Digital Trends en Español
Juliana Jara es politóloga egresada de la Universidad ICESI de Cali, Colombia y decidió poco después estudiar una…
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El origen del misterio
El caso más notable de este comportamiento se dio poco después del lanzamiento del modelo de razonamiento llamado “o1” por OpenAI. Algunos usuarios comenzaron a notar que el modelo aparentemente “cambiaba” de idioma a mitad de sus pasos lógicos. Por ejemplo, si se le preguntaba algo como “¿Cuántas R hay en la palabra 'strawberry'?”, el modelo podía llegar a la respuesta final en inglés, pero, mientras la procesaba, algunos pasos intermedios mostraban frases o razonamientos en chino, persa u otros idiomas.

https://x.com/RishabJainK/status/1877157192727466330

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