Los robots hicieron su debut en el escenario el día después del Año Nuevo de 1921. Más de medio siglo antes de que el mundo vislumbrara por primera vez los droides de George Lucas, un pequeño ejército de humanoides plateados subió a los escenarios de la Primera República Checoslovaca. Eran, a todos los efectos, humanoides: dos brazos, dos piernas, una cabeza, todo lo imaginable desde ese punto de vista.
La obra de Karel Čapek, RUR (Rossumovi Univerzální Roboti), fue un éxito. Fue traducido a docenas de idiomas y reproducido en Europa y América del Norte. Sin embargo, el legado duradero de la obra fue la introducción de la palabra «robot». El significado del término ha evolucionado bastante a lo largo del siglo transcurrido, ya que los robots de Čapek eran más orgánicos que máquinas.
Sin embargo, décadas de ciencia ficción han garantizado que la imagen pública de los robots no se haya alejado demasiado de sus orígenes. Para muchos, la forma humanoide sigue siendo el robot platónico ideal; sólo que el estado de la tecnología no ha alcanzado esa visión. Nvidia celebró su propio desfile de robots en el escenario de su conferencia de desarrolladores GTC, mientras el director ejecutivo Jensen Huang estaba flanqueado por imágenes de media docena de humanoides.
Si bien la noción del concepto de humanoide de propósito general ha existido, en esencia, por más tiempo que la palabra «robot», hasta hace poco, la realización del concepto parecía completamente fuera de alcance. Aún no hemos llegado a ese punto, pero por primera vez el concepto ha aparecido en el horizonte.
Qué es un “humanoide de propósito general”
Antes de profundizar más, hay dos definiciones clave. Cuando hablamos de “humanoides de uso general”, la mayoría de la gente asume la idea de “lo sé cuando lo veo”.
Para poder proseguir con este artículo, plantearemos una definición de un robot de propósito general como uno que puede adquirir habilidades rápidamente y esencialmente realizar cualquier tarea que un humano pueda realizar. Uno de los grandes puntos conflictivos aquí es que los robots con múltiples propósitos no se vuelven universales de la noche a la mañana.
Debido a que es un proceso gradual, es difícil decir con precisión cuándo un sistema ha cruzado ese umbral. Existe la tentación de hundirse un poco en una madriguera filosófica con esto último, pero para mantener este escrito lejos de la longitud de un libro, seguiremos adelante y pasamos al otro término.
Cuando se describió en este blog al sistema de Reflex Robotics como un humanoide recibimos una serie de críticas, en general humorísticas en muy buen tono. La gente destacó el hecho evidente de que el robot no tiene piernas. Dejando de lado por un momento que no todos los humanos tienen piernas, no me importa llamar al sistema «humanoide» o, más específicamente, «humanoide con ruedas». En mi opinión, se parece lo suficiente a la forma humana como para cumplir los requisitos.
También en Agility, al enviarles la versión previa del artículo mencionado, discreparon cuando llamamos a Digit «posiblemente un humanoide», sugiriendo que no había nada «cercano a posible humano». Lo que está claro es que el robot no es un intento tan fiel de recrear la forma humana como algunos de la competencia. Admito, sin embargo, que personalmente puedo ser algo parcial al haber seguido la evolución del robot desde su Cassie, que se parecía más a un avestruz sin cabeza.
Otro elemento a considerar es el grado en que la forma humana se utiliza para realizar tareas similares a las humanas. Este elemento no es absolutamente necesario, pero es una parte importante del espíritu de los robots humanoides. Después de todo, los defensores del factor «forma» rápidamente señalarán el hecho de que hemos construido nuestros mundos alrededor de humanos, por lo que tiene sentido construir robots con apariencia humana para trabajar en ese mundo.
La adaptabilidad es otro punto clave utilizado para defender el despliegue de humanoides bípedos. Los robots han tenido trabajos en fábricas durante décadas y la gran mayoría de ellos tienen un solo propósito. Es decir, fueron construidos para hacer muy bien una sola cosa muchas veces. Esta es la razón por la que la automatización ha sido tan adecuada para la fabricación: hay mucha uniformidad y repetición, particularmente en el mundo de las líneas de montaje.
Brownfield versus Greenfield
Los términos “greenfield” y “brownfield” han sido de uso común durante varias décadas en diversas disciplinas. El primero es el mayor de dos y describe un terreno no urbanizado (literalmente, un campo verde). Desarrollado para contrastar el término anterior, brownfield se refiere al desarrollo en sitios existentes. En el mundo de los almacenes, es la diferencia entre construir algo desde cero o trabajar con algo que ya existe.
Hay pros y contras de ambos. Los brownfield generalmente son más rentables en tiempos y costes, ya que no requieren comenzar desde cero, mientras que los greenfield ofrecen la oportunidad de construir un sitio según las especificaciones. Si hubiere recursos infinitos, la mayoría de las corporaciones optarán por un greenfield. Sólo hay que imaginar el rendimiento de un espacio construido desde cero teniendo en cuenta los sistemas automatizados para ver la oportunidad. Esto es una quimera para la mayoría de los organizadores, por lo que cuando llega el momento de automatizar, la mayoría de las empresas buscan soluciones brownfield, y más aún cuando se sumergen por primera vez en las aguas robóticas.
Dado que la mayoría de los almacenes son brownfield, no debería sorprender que se pueda decir lo mismo de los robots diseñados para estos espacios. Los humanoides encajan perfectamente en esta categoría, de hecho, en varios aspectos, se encuentran entre las soluciones más «brown» (adaptadas a lo existente). Esto vuelve al punto anterior sobre la construcción de robots humanoides para los entornos. Se puede asumir con seguridad que la mayoría de las fábricas brownfield se diseñaron pensando en los trabajadores humanos. Esto suele venir acompañado de elementos como escaleras, que suponen un obstáculo para los robots con ruedas. La magnitud de ese obstáculo depende en última instancia de muchos factores, incluidos el diseño y el flujo de trabajo.
Pequeños pasos
Imagen: Figure
Es necesario establecer expectativas realistas. Después de mucho tiempo en sector tecnológico, hay que saber sobrevivir a los ciclos publicitarios. Hasta cierto punto pueden ser útiles en términos de generar interés entre inversionistas y clientes, pero es muy fácil caer presa de promesas excesivas. Esto incluye tanto las promesas declaradas sobre funciones futuras como los videos de demostración.
Falsificar, o maximizar, una demostración de robótica para obtener beneficios es fácil. Hay varias formas de hacerlo, incluida la teleoperación oculta y la edición creativa. He oído rumores de que algunas empresas están acelerando los vídeos, sin revelar la información. De hecho, ese es el origen del nombre de la empresa sobre robots humanoide 1X: todas sus demostraciones se ejecutan a velocidad 1X.
La mayoría de las empresas en este sector está de acuerdo en que la divulgación es importante, incluso necesaria, sobre dichos productos, pero no existen estándares estrictos. Se podría argumentar que se está entrando en una zona legal gris si dichos videos desempeñan un papel a la hora de convencer a los inversores de que inviertan grandes sumas de dinero. Como mínimo, generan expectativas tremendamente poco realistas entre el público, en particular entre aquellos que se inclinan a tomar como evangelio las palabras de los ejecutivos que exageran la verdad.
Eso sólo puede servir para dañar a aquellos que trabajan duro mientras construyen sobre realidades. Es fácil ver cómo la esperanza disminuye rápidamente cuando los sistemas no logran estar a la altura de esas expectativas.
El cronograma para la implementación en el mundo real contiene dos limitaciones principales. El primero es mecatrónico: es decir, depende de lo qué es capaz el hardware. El segundo es el software y la inteligencia artificial. Sin entrar en un debate filosófico sobre lo que se considera inteligencia artificial general (AGI) en los robots, una cosa que podemos decir con certeza es que el progreso ha sido y seguirá siendo gradual.
Como señaló Huang en conferencia GTC de Nvidia: «Si especificamos que AGI es algo muy específico, un conjunto de pruebas en las que un programa de software puede funcionar muy bien (o tal vez un 8% mejor que la mayoría de las personas), creo que se llegara en cinco años.» Eso está en el extremo optimista de la línea de tiempo que he escuchado de la mayoría de los expertos en el campo. Un rango de 5 a 10 años parece común.
Antes de llegar a algo parecido a AGI, los humanoides comenzarán como sistemas de un solo propósito, muy parecidos a sus contrapartes más tradicionales. Los pilotos están diseñados para demostrar que estos sistemas pueden hacer bien una cosa a escala antes de pasar a la siguiente. La mayoría de la gente busca en el movimiento la bolsa de fruta más fácil. Por supuesto, un Kiva/Locus AMR medio puede mover contenedores todo el día, pero esos sistemas carecen de los manipuladores móviles necesarios para mover cargas útiles dentro y fuera. Ahí es donde entran los brazos robóticos y los resultados finales, estén o no unidos a algo que parece humano.
En la feria Modex en Atlanta, el ingeniero fundador de Dexterity, Robert Sun, planteó un punto interesante: los humanoides podrían proporcionar un recurso provisional inteligente en el camino hacia lights out (es decir totalmente automatizadas) en almacenes y fábricas. Una vez que esté implementada la automatización completa, no necesariamente necesitará la flexibilidad de un humanoide. Pero, ¿podemos esperar razonablemente que estos sistemas estén plenamente operativos a tiempo?
«Al hacer la transición de todo el trabajo de logística y almacenamiento al trabajo robotizado, pensé que los humanoides podrían ser un buen punto de transición», dijo Sun. “Ahora no tenemos al humano, así que pondremos al humanoide allí. Con el tiempo, nos mudaremos a esta fábrica automatizada de totalmente automatizada. Entonces, el hecho de que los humanoides sean muy difíciles dificulta ponerlos en períodos de transición”.
Hacia el piloto
Imagen: Apptronik/Mercedes
El estado actual de la robótica humanoide se puede resumir en una palabra: piloto. Es un hito importante, pero que no necesariamente nos dice todo. Los anuncios piloto llegan como comunicados de prensa que anuncian la etapa inicial de una posible asociación. Las partes involucradas adoran los pilotos.
Para la startup representan un interés real y demostrable. Para las grandes corporaciones, indican a los accionistas que la empresa está adoptando los últimos avances. Sin embargo, rara vez se mencionan cifras reales. Estos generalmente entran en escena cuando se empieza a discutir las órdenes de compra (y aun así, a menudo no sucede).
El año pasado se anunciaron varios de estos. BMW está trabajando con Figure, mientras que Mercedes ha contratado a Apptronik. Una vez más, Agility tiene una ventaja sobre el resto, ya que completó sus pruebas piloto con Amazon; sin embargo, todavía se esperan noticias sobre el siguiente paso. Es particularmente revelador que, a pesar de la promesa a largo plazo de los sistemas de propósito general, casi todos los actores estén comenzando con la misma funcionalidad básica.
Dos patas para pararse
En este punto, el camino más claro hacia AGI debería resultarle familiar a cualquiera que tenga un teléfono inteligente. La implementación Spot de Boston Dynamics proporciona un claro ejemplo del mundo real de cómo el modelo estilo de tienda de aplicaciones puede funcionar con robots industriales. Si bien se está realizando un gran trabajo interesante en el mundo del aprendizaje de robots, estamos muy lejos de contar con sistemas que puedan descubrir nuevas tareas y corregir errores sobre la marcha a escala. Si los fabricantes de robótica pudiesen aprovechar a los desarrolladores externos de una manera similar a los fabricantes de teléfonos los avances serían mucho más notables.
El interés en la categoría ha aumentado sustancialmente en los últimos meses, pero la aguja no se ha movido sensiblemente en ninguna dirección desde finales del año pasado. Hemos visto algunas demostraciones absolutamente espectaculares y la IA generativa presenta un futuro prometedor. OpenAI ciertamente está cubriendo sus apuestas, primero invirtiendo en 1X y, más recientemente, en Figure.
Mucha gente inteligente tiene fe en el factor de forma y muchos otros se muestran escépticos. Sin embargo, una cosa se puede estar seguro y es que, independientemente de que las futuras fábricas estén pobladas con robots humanoides en una escala significativa, todo este trabajo tendrá varios resultados en otros ámbitos. Incluso los robóticos más escépticos con los que he hablado sobre el tema han señalado el modelo de la NASA, donde la carrera para hacer que los humanos se adapten al estado de ánimo condujo a la invención de productos que utilizamos en la Tierra hasta el día de hoy.
Se verán avances continuos en el aprendizaje robótico, la manipulación móvil y la locomoción (entre otros) que afectarán el papel que desempeña la automatización en nuestra vida diaria de una forma u otra.
