Skip to main content

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.

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.

Recomendaciones del editor

Topics
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…
Stability AI ahora te permite generar música de hasta 3 minutos
stability ai generar musica 3 minutos pista m  sica

Unsplash/Pawel Czerwinski
Ya están creciendo los temores sobre el desafío de la IA generativa para el talento humano en las industrias creativas, y una actualización de Stability AI el miércoles solo servirá para aumentar esas preocupaciones.

La startup londinense acaba de lanzar Stable Audio 2.0, la última versión de su plataforma de generación de música.

Leer más
Seamos honestos, probablemente no puedas escuchar audio sin pérdidas
audio sin perdidas bluetooth problema

El periodista y especialista en audio de DT en inglés, Simon Cohen, entrega una opinión muy fundamentada sobre las dificultades de escuchar audio sin pérdidas con Bluetooth.
Simon Cohen / DT
Como alguien que se gana la vida revisando auriculares, audífonos y altavoces Bluetooth, primero puedo probar muchas de las tecnologías de audio más nuevas. No voy a mentir, es una de las mejores partes del trabajo.

Y a veces me dejo llevar por la exageración de estas nuevas tecnologías, que es posiblemente una de las peores partes del trabajo, porque puedo terminar dando a mis lectores una impresión equivocada.

Leer más
¿Por qué Steve Jobs se vestía siempre igual?
Una imagen de Steve Jobs durante la presentación del iPhone el 9 de enero de 2007

Basta una búsqueda en Google de imágenes de Steve Jobs para notar que el afamado cofundador de Apple se vestía siempre igual. Otra búsqueda que invariablemente termina autocompletándose con la pregunta del millón: ¿por qué Steve Jobs se vestía siempre igual?

Lo cierto es que Steve Jobs no es el único que personificó tan peculiar estilo. Antes lo hizo Albert Einstein y actualmente el máximo exponente de siempre vestir igual es Mark Zuckerberg, a quien suele vérsele con una camiseta gris y jeans. Las mujeres también hacen gala de este estilo. Sheryl Sandberg, por años directora de Operaciones de Facebook, solía utilizar vestidos unicolor, casi siempre negros o grises. ¿Por qué los grandes tomadores de decisiones suelen vestir igual? La psicología lo explica desde un término conocido como fatiga de la decisión.

Leer más