El aprendizaje de refuerzo es una forma de décadas de que una computadora aprenda a hacer algo a través de la experimentación combinada con retroalimentación positiva o negativa. Llegó a la última década cuando Google Deepmind mostró Podría producir algoritmos capaces de estrategia sobrehumana y juego. Más recientemente, los ingenieros de IA han utilizado la técnica para obtener modelos de lenguaje grandes para comportarse.
Raibert cube que las nuevas simulaciones muy precisas han acelerado lo que puede ser un arduo proceso de aprendizaje al permitir que los robots practiquen sus movimientos en Silico. “No tienes que obtener tanto comportamiento físico del robotic [to generate] Buena actuación ”, cube.
Varios grupos académicos han publicado un trabajo que muestra cómo el aprendizaje de refuerzo puede usarse para mejorar la locomoción de las piernas. Un equipo de UC Berkeley utilizó el enfoque para Entrenar a un humanoide para caminar por su campus. Otro grupo en ETH Zurich está utilizando el método para Guía cuadrúpedas a través de un terreno traicionero.
Boston Dynamics ha estado construyendo robots de piernas durante décadas, basadas en las concepts pioneras de Raibert sobre cómo los animales se equilibran dinámicamente utilizando el tipo de management de bajo nivel proporcionado por su sistema nervioso. Sin embargo, tan ágil como las máquinas de la compañía son, sin embargo, los comportamientos más avanzados, que incluyen bailar, hacer parkour y simplemente navegar por una habitación, normalmente requieren una programación cuidadosa o algún tipo de management remoto humano.
En 2022 Raibert fundó el Instituto de robótica e IA (RAI) para explorar formas de aumentar la inteligencia de los robots de piernas y otros robots para que puedan hacer más por su cuenta. Mientras esperamos a que los robots aprendan realmente a lavar los platos, la IA debería hacerlos menos propensos a accidentes. “Rompes menos robots cuando realmente vienes a ejecutar la cosa en la máquina física”, cube Al Rizzi, director de tecnología del Instituto RAI.
¿Qué haces de los muchos robots humanoides que ahora se están demostrando? ¿Qué tipo de tareas crees que deberían hacer? Escríbanos en hey@wired.com O comenta a continuación.
Corrección: 27/02/2025, 12:00 AM EDT: Se han corregido el título de Marc Raibert y ciertos detalles biográficos, y Wired aclaró aún más la relación entre las compañías que fundó y avanza en el aprendizaje automático.
