El miedo podria ser la clave de la autonomia

Las computadoras pueden dominar algunas tareas, como jugar un juego de Go, a través de prueba y error. Pero lo que funciona para un juego no funciona para labores riesgosas en el mundo real, como conducir un auto, donde “perder” puede implicar una colisión de alta velocidad.

Para conducir de manera segura, por ejemplo, los humanos tienen un sistema de retroalimentación exquisito: la respuesta de lucha o huida, un mecanismo automático de supervivencia que prepara al organismo para tomar acciones. Las reacciones fisiológicas, como el ritmo cardiaco rápido y las palmas sudorosas, indican “miedo” y nos mantienen alerta y, en teoría, sin problemas.

Ahora, según ha publicado la Revista Science, los investigadores de Microsoft brindan a los programas de inteligencia artificial (AI, por sus siglas en inglés) un análogo aproximado de la ansiedad para ayudarlos a sentir cuándo están en peligro. En lugar de crear un software que “tema”, lograron uno que reaccione con miedo, pero que aprenda de eso y tome decisiones inmediatamente.

Para lograrlo, los investigadores colocaron varios sensores en los dedos de colaboradores para registrar la amplitud del pulso mientras se encontraban en un simulador de conducción, con el fin de medir su excitación. Luego un algoritmo utilizó esos datos para predecir la amplitud del pulso de una persona promedio en cada momento del trayecto.

Esas señales de “miedo” sirvieron como guía mientras la inteligencia aprendía a conducir a través del mundo virtual. De esta manera, se le enseñó a pensar: “Si un humano se asustara en el camino, significa que estoy haciendo algo mal”.

Los resultados del estudio, que se presentaron esta semana en la Conferencia Internacional sobre Representaciones de Aprendizaje, mostraron que la inteligencia artificial que utilizó este método aún tenía que bloquearse para aprender habilidades de manejo seguro, pero el hallazgo más notable es que necesitó un 25 % menos de accidentes para alcanzar el mismo nivel de desempeño como una AI “no temerosa”.

Los investigadores se preguntaron si seguirían obteniendo los mismos resultados si, en lugar de miedo, usaran la proximidad de una pared como disparador, por lo que entrenaron a otra máquina para pasar por el simulador utilizando la proximidad de la pared en lugar del miedo. Pero cuando se compararon los resultados, se demostró que el miedo resultó ser mucho más efectivo para prevenir choques que la proximidad de la pared.

Las emociones ayudan a los seres humanos a aprender y tomar decisiones, y los investigadores dicen que este estudio es una prueba de concepto de que las respuestas de las AI de manera visceral pueden acercar sus habilidades a las nuestras. También sugiere otra aplicación: entrenar vehículos autónomos para evitar conducir de una manera que incomode a los pasajeros, es decir, que logre hacerlo de una manera más personalizada.

Niveles

Hay 5 niveles de conducción autónoma y se dividen en: solo conductor, asistida, automatización parcial, automatización elevada y automatización completa. Aún se trabaja en el cuarto nivel.

Estudios

Investigadores de Microsoft le enseñan a las computadoras a “temer” con el fin de que tomen mejores decisiones a la hora de conducir.

La inteligencia artificial podría acercar sus habilidades a las nuestras e incluso realizar acciones con base en la comodidad de los usuarios.