Robots que aprenden a ser humanos
En la era del desarrollo, expansión y popularización de las inteligencias artificiales, cada vez es mayor el interés académico en el Affective Computing (Computación afectiva), un campo de estudios interdisciplinarios en el que la ingeniería, la informática y la comunidad tecnológica mundial se aúnan en la investigación sobre la convergencia entre la inteligencia artificial, los robots y los seres humanos. Esta línea de interés académico trasciende los límites de la mera automatización de tareas y procesos y vislumbra una utilidad nueva y personalizada de las máquinas en la vida cotidiana de la gente. Ello la reviste de un indudable atractivo dentro del presente y en el futuro inmediato de la revolución tecnológica contemporánea. Un artículo publicado en septiembre de este año en la revista IEEE Access del Instituto de Ingenieros Eléctricos y Electrónicos (IEEE) por el doctor del Departamento de Informática y Automática, Ernesto Fábregas, y el doctorando Guillermo Álvarez-Pardo, pone el foco en la manera de aproximarse científicamente al desarrollo de robots cada vez más capaces de penetrar en la psicología humana profunda y de emular la naturaleza de nuestro comportamiento, personalidad y emociones.
Sistemas que entiendan a las personas
En el lenguaje académico, un “sistema” es una estructura organizada de hardware, software, datos, procedimientos y personal interconectados, diseñados para realizar una función específica o un conjunto de funciones: la amalgama del elemento físico (hardware), el sistema operativo (software), la información, el modo en que ésta se procesa y el elemento humano que la ha diseñado, interactúa con ella y evalúa sus respuestas. En los últimos años la investigación especializada ha ido avanzando en la confluencia entre la entidad física tradicional de los robots, en tanto máquinas facultadas para desarrollar múltiples tareas relacionadas con la sustitución de los humanos en actividades industriales o susceptibles de ser automatizadas, y las inteligencias artificiales, concebidas para interpretar y replicar el proceso cognitivo humano, así como extraordinarias magnitudes de datos e información: lo que la ingeniera informática estadounidense Rosalind Wright Picard, pionera en Computación Afectiva, definió como “computación que surge, se relaciona e influye en las emociones”. De tal manera que las numerosas pruebas y experimentos llevados a cabo en la comunidad investigadora internacional a lo largo de los últimos años han explorado sistemas capaces de entender los mecanismos fundamentales del comportamiento humano y de adaptarse a las necesidades específicas de los individuos; sistemas que posibiliten el desarrollo de robots que puedan aprender cada vez más rápido a través de multitud de interacciones con personas en distintos contextos complejos de la vida cotidiana. Con el objeto de que, a la larga, estos robots puedan simular diversas categorías de personalidades que incluyan un amplio rango de emociones, contradicciones, valores y rasgos típicos del carácter humano hasta ahora en los márgenes de la investigación tradicional en ingeniería, informática y robótica. Como, por ejemplo, el valor, la seguridad en uno mismo, la amabilidad, la empatía, la perseverancia, el optimismo o la generosidad.
El aprendizaje a través del conflicto 
En su artículo “Conflict and Reconciliation Processes Between Affective/Social Robots and Humans” ("Procesos de conflicto y reconciliación entre robots afectivos y humanos”), el profesor y doctor Ernesto Fábregas y el doctorando por la Escuela de Doctorado de la UNED, Guillermo Álvarez-Pardo, se apoyan en una sólida literatura académica, desarrollada fundamentalmente durante la última década, para postular que la extraordinaria variedad de la naturaleza de los individuos y de los entornos físicos, geográficos y sociales en los que viven y se desarrollan, influye decisivamente en el tipo de relación que se establece entre ellos, así como en las infinitas clases de reacciones tanto afectivas como racionales que generan los encuentros y desencuentros entre cada clase de individuo. Todas estas relaciones pueden resumirse en cuatro categorías: las familiares, las de amistad, las profesionales y las de pareja. La clase de afectividad que muestran unos padres influye en cómo se tratan los hijos entre ellos y cómo tratan a su vez a los padres; el sexo determina la manera en que unos amigos se enfadan o se reconcilian; el dinero marca el modo en que los individuos se comprometen en una relación y el origen de alguien influye en cómo se comporta en un entorno laboral determinado. Cada categoría funciona en base a un tipo de expectativa distinta: no se espera lo mismo de un hijo que de un jefe. Estas categorías devienen a su vez en dos tipos de conflictos, según los estudios mencionados en el artículo: los funcionales y los integradores.
Los conflictos funcionales son aquellos que desaparecen una vez arreglado el desajuste entre los individuos que lo originó en primer término. Los conflictos integradores, por su parte, son aquellos que por sí mismos responden, no a un desajuste entre expectativas o a necesidades de dos individuos, sino a una necesidad emocional de confrontar ligada a rituales de gestión de los conflictos y a los beneficios psíquicos y físicos de una posterior reconciliación. Estos conflictos, por ejemplo, son los ocasionados por la necesidad de escapar del aburrimiento o por la búsqueda de la excitación que produce una situación de riesgo extraordinaria; aquellos relacionados con llamar la atención de alguien o con reforzar la propia asertividad de un individuo, los que tienen que ver con pruebas de lealtad dentro de una misma relación individual o de grupo o los que fuerzan soluciones creativas ante desafíos determinados. A este proceso circular los profesores lo llaman CRP (Conflict-Reconciliation Processes) y constituye la base del modelo computacional que proponen para una nueva generación de robots capaces de desarrollar un nivel de toma de decisiones que vaya más allá del tradicional seguimiento de unas pautas preestablecidas. Un modelo basado en el muy humano discernimiento fruto de la alternancia entre la alegría y la tristeza, el entendimiento y la disputa, el estrés y su satisfacción.
La naturaleza humana como espejo de una nueva robótica
En el artículo, los profesores del Departamento de Informática y Automática de la UNED explican que su modelo computacional basado en estos procesos de conflicto-reconciliación es un esfuerzo pionero sin antecedentes en la literatura académica especializada. El modelo también asume sugerencias, extraídas de campos tan diversos como la psicología, la psiquiatría o las ciencias sociales, de que las personas pueden beneficiarse de la existencia de robots facultados para entender y reaccionar a procesos de conflicto-reconciliación, en particular de aquellos capaces de interpretar las expectativas frustradas, causa, según lo conocido hasta ahora, de la mayor parte de los conflictos entre seres humanos. El modelo propuesto se articula en torno a cinco fases que los profesores Álvarez-Pardo y Fábregas denominan origen, desencadenamiento-acción-reacción, comprensión, negociación y reconciliación. Las conclusiones preliminares extraídas de las simulaciones del modelo y pruebas con humanos y programas diseñados por humanos arrojan evidencias de que el modelo conflicto-reconciliación incrementa la adaptabilidad y flexibilidad de los robots ante el comportamiento humano, así como su capacidad de atender personalizadamente las necesidades de quienes interactúan con ellos. También los hace potencialmente autónomos en su funcionamiento y accesibles para fines educativos y terapéuticos, así como asequibles económicamente al prescindir de herramientas y equipamiento accesorio.
No obstante y tal y como acaban mencionando en su paper, este modelo está todavía sujeto a una discusión crítica de carácter ético. Los profesores de la UNED citan a la doctora Cynthia Breazeal del MIT Media Lab de Massachussets para expresar sus dudas acerca del enorme potencial de persuasión que pueden desarrollar los robots dotados de un sistema de aprendizaje cognitivo semejante al del modelo computacional CRP (conflicto-reconciliación). Al no basar su funcionamiento en la predictibilidad de fenómenos sino en la capacidad de desarrollar una inteligencia emocional, la sombra del poder de manipulación planea sobre unos avances técnicos que aún deben recorrer un camino de ensayos, pruebas y juicio ético hasta incorporarse plenamente a la vida de las personas.
Antonio Valderrama Vidal
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