En el mundo de la inteligencia artificial y la robótica existe una paradoja que ha desconcertado a científicos y expertos durante décadas. Se conoce como la "Paradoja de Moravec", y plantea la siguiente pregunta: 

¿Por qué las máquinas pueden realizar tareas extremadamente complejas, como calcular ecuaciones matemáticas avanzadas o jugar al ajedrez a nivel maestro, con relativa facilidad, mientras que luchan en situaciones cotidianas que los humanos consideran simples? 

Por ejemplo, los robots industriales son increíbles en tareas repetitivas y precisas, como ensamblar productos en una línea de montaje. Sin embargo, un simple robot que camine sobre dos patas y recoja objetos del suelo es una hazaña de ingeniería considerable. 

Para comprender esta paradoja y sus implicaciones, es hora de que, con ayuda de un experto en inteligencia artificial, se intente al menos dar una respuesta.

Entonces, ¿por qué ocurre esta aparente paradoja? 

La respuesta radica en la historia evolutiva de la inteligencia, como lo señaló Hans Moravec, uno de los pioneros en el campo de la robótica y la inteligencia artificial. Sugirió que estos dos campos modernos se inspiraron en el funcionamiento del cerebro humano, pero no tomaron en cuenta la naturaleza de la evolución.

Moravec argumentó que las habilidades que hoy se consideran "inteligentes", como el razonamiento abstracto y la resolución de problemas complejos, son relativamente recientes en términos evolutivos. Estas habilidades se desarrollaron en la parte más nueva del cerebro, la neocorteza, que es particularmente grande en los humanos en comparación con otros animales.

Por otro lado, las habilidades que son aparentemente simples, como el reconocimiento visual o la locomoción, están arraigadas en las estructuras más antiguas y primitivas del ser humano. Estas habilidades son el producto de millones de años de evolución y se ubican en regiones como el sistema límbico y el cerebelo.

"Se podría decir que mientras que las tareas matemáticas ofrecen un terreno de juego estructurado y bien definido, la percepción visual es un campo minado de ambigüedades y complejidades", explica en una entrevista para Computer Hoy Josué Pérez Suay, especialista en Inteligencia Artificial y ChatGPT.

Una pirámide invertida explica el funcionamiento de las máquinas

Para comprender mejor esta jerarquía de inteligencia, imagina una pirámide invertida. En la cima de la pirámide, se encuentran las habilidades de alto nivel, como la resolución de ecuaciones matemáticas complejas y la estrategia en juegos de ajedrez. Estas son las habilidades que los ordenadores y los robots modernos pueden dominar.

En el centro de la pirámide, se encuentran habilidades intermedias, como el lenguaje natural y la planificación. Estas habilidades son complicadas para las máquinas, pero la inteligencia artificial ha logrado enormes avances en estas áreas, como por ejemplo con la llegada de ChatGPT.

En la base de la pirámide, están las habilidades más primitivas, como el reconocimiento visual, la locomoción y la percepción táctil. Estas son las habilidades que los humanos desarrollan naturalmente en su infancia, pero que a menudo son difíciles de enseñar a las máquinas.

"Los humanos pueden captar fácilmente el tono y el contexto en una conversación, lo que les permite entender la ironía o el sarcasmo. Para la IA, esto sigue siendo un desafío considerable debido a la falta de señales contextuales y emocionales. Mientras que un humano puede reconocer fácilmente una silla, independientemente de su diseño o la posición en la que se encuentre, la IA necesita ser entrenada con numerosos ejemplos para lograr una precisión similar", comenta el experto.

"Los humanos a menudo toman decisiones basadas en la intuición o en "corazonadas" debido a multitud de reacciones químicas, emocionales incluso de fe, algo que es difícil de programar en un sistema de IA que depende de datos y algoritmos", añade.

Cómo hacer frente a esta paradoja: avances en visión por ordenador y robótica inspirada en la naturaleza

A medida que la inteligencia artificial y la robótica avanzan, es esencial abordar esta paradoja para que las máquinas puedan funcionar de manera más eficiente en el mundo real. Esto puede requerir un enfoque interdisciplinario que combine la inteligencia artificial, la neurociencia y la ingeniería.

En el caso de la visión por ordenador, los investigadores están desarrollando algoritmos de aprendizaje profundo que permiten a las máquinas aprender a reconocer objetos en diversas situaciones y posturas. Esto se asemeja más al proceso de aprendizaje visual humano.

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"El aprendizaje profundo y las redes neuronales convolucionales han mostrado un gran potencial en el reconocimiento de imágenes y patrones. Estos modelos pueden ser entrenados para entender mejor el contexto y las sutilezas que los humanos captan intuitivamente", explica Josué Pérez Suay.

"Combinar datos de diferentes tipos de sensores (visuales, auditivos, táctiles, etc.) podría ayudar a la IA a comprender mejor el contexto en el que opera, similar a cómo los humanos utilizan múltiples sentidos para interpretar su entorno", añade.

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En robótica, la biomimética desempeña un papel realmente importante. Al diseñar robots que imitan la anatomía y el comportamiento de organismos vivos, como insectos o mamíferos, se pueden lograr grandes avances en la locomoción y la manipulación en el entorno.

Además, desarrollar sensores más avanzados que proporcionen a las máquinas una percepción más detallada y contextual de su entorno o implementar técnicas de aprendizaje por refuerzo, donde las máquinas pueden aprender a través de la experimentación y la retroalimentación, similar a cómo los seres humanos adquieren habilidades motoras y cognitivas, podrían ser clave. 

Como ves, la solución para la Paradoja de Moravec implica una combinación de avances tecnológicos, investigación científica y un enfoque interdisciplinario para comprender mejor la inteligencia y la cognición. Hasta entonces, esta seguirá siendo un enorme reto para los científicos y un recordatorio de la gran complejidad de la mente humana y su naturaleza.

"El crecimiento del uso de la IA ha sido exponencial y las inversiones están siendo mayores, por lo que es de esperar que en estos próximos 5 años el salto va a ser más de lo que podamos imaginar actualmente. Se están trabajando en aprendizaje automático, neurociencia, psicología y ética para que la IA no solo tenga más contexto, sino que al final pueda tomar una decisión más coherente al factor humano, aunque esto también provocará errores al ser creado por personas", finaliza el experto.