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A los robots se les ha enseñado a ser curiosos.

08.06.2017

Durante varios años, los desarrolladores de programas informáticos para robots intentaron crear un "algoritmo de curiosidad", pero era bastante difícil replicar la curiosidad humana. Según ellos, la mayoría de los métodos no pueden evaluar las "brechas" en el conocimiento del robot y comprender en qué estará interesado.

Sin embargo, Todd Hester de Google DeepMind en el Reino Unido y Peter Stone de la Universidad de Texas en los EE. UU. lograron crear un algoritmo que permite que un programa de computadora "sea curioso" al explorar su entorno por sí mismo. El nuevo enfoque permitirá que los robots aprendan incluso más rápido que ahora. Los investigadores llamaron al algoritmo TEXPLORE-VENIR, que se basa en una técnica de "aprendizaje por refuerzo".

Esta técnica funciona según el siguiente principio: cuando el programa se acerca a la solución de un problema (por ejemplo, salir de un laberinto), recibe alguna recompensa. Se supone que, habiendo recibido un premio, en el futuro intentará nuevamente lograr algún objetivo. Los investigadores modificaron levemente la técnica de "aprendizaje de refuerzo" para que el programa sea recompensado simplemente por nuevos conocimientos, incluso si no ayudan a lograr el objetivo. Por ejemplo, TEXPLORE-VENIR gana bonificaciones cuando explora el mundo, busca lugares distantes en el mapa o domina recetas de cocina.

Hester y Stone probaron su algoritmo en dos escenarios. El primero de ellos fue un laberinto virtual de 4 habitaciones conectadas por puertas cerradas. El bot, solo un programa de computadora, tuvo que explorar el área, encontrar la llave, tomarla y abrir la puerta. Por cada puerta abierta, ganaba 10 puntos. Para lograr la puntuación más alta, se le dieron 3000 "pasos".

Al usar el algoritmo TEXPLORE-VENIR, el bot exploró el área (habiendo pasado 1000 "pasos" en esto), obtuvo 55 puntos. Además, si utilizaba otros algoritmos, recibía de 0 a 35 puntos. Cuando el programa tuvo que explorar el área y abrir las puertas al mismo tiempo, obtuvo 70 puntos con TEXPLORE-VENIR, y menos de 5 en otros casos.

Para el segundo experimento, los investigadores conectaron el robot humanoide Nao. Usando el algoritmo TEXPLORE-VENIR, tuvo que completar tres tareas: golpear un platillo musical, encontrar y llevar una cinta rosa a sus ojos y presionar un botón ubicado en su pierna. Para cada tarea, Nao recibió 200 "pasos", y se le dieron otros 400 "pasos" para "aprender" (temas de aprendizaje). Después de 13 intentos, presionó el botón 7 veces, golpeó el platillo 1 de cada 5 veces y finalmente encontró la cinta rosa más rápido.

El algoritmo TEXPLORE-VENIR mostró buenos resultados, sin embargo, la curiosidad excesiva puede reducir la productividad del robot, dicen investigadores externos. Puede suceder que la motivación intrínseca del robot para recibir una recompensa de aprendizaje exceda su motivación extrínseca para completar la tarea. Por lo tanto, es importante encontrar un equilibrio entre los dos tipos de motivación.

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