Para una IA conversacional, una silla puede ser una palabra, una definición o una imagen. Para un robot, una silla es un obstáculo que esquivar, un objeto que mover, una superficie en la que alguien puede sentarse.

Hemos analizado 40 estudios científicos publicados en los últimos diez años sobre robótica cognitiva e interacción humano-robot, y la conclusión es que todavía estamos muy lejos de que nuestra vida se parezca a la película Ex Machina (2014). Tal y como defienden expertos en Robótica Alessandra Sciutti, Giulio Sandini y Pietro Morasso, hemos dominado la inteligencias artificiales capaces de procesar información, pero la cognición robótica exige algo más: cuerpo, acción y experiencia situada. Los robots no entienden el mundo como nosotros; lo perciben y actúan en él de formas todavía parciales.

Para que los robots convivan con nosotros, no basta con que tengan muchos datos; necesitan entender el mundo tal y como lo experimentamos.

La inteligencia múltiple

La robótica cognitiva busca desarrollar robots capaces de percibir, aprender, razonar, decidir y adaptarse en entornos cambiantes. No se trata solo de automatizar movimientos, sino de construir sistemas que puedan interpretar información del entorno y actuar con cierta flexibilidad.

En nuestra revisión sistemática analizamos 40 estudios científicos, pero conviene aclarar algo: no son 40 robots distintos. En robótica, un mismo cuerpo puede alojar distintas arquitecturas cognitivas: diferentes formas de organizar la percepción, la memoria, el aprendizaje, la toma de decisiones o la interacción.

Muestra de ello, tenemos el ejemplo del iCub, un ingenio humanoide del Instituto Italiano de Tecnología, utilizado como plataforma para estudiar cómo se desarrollan e integran capacidades cognitivas en un cuerpo robótico.

¿Pueden saber cuándo se equivocan?

A partir de clasificaciones previas de la cognición, organizamos esas capacidades en dos grandes grupos: habilidades cognitivas troncales y habilidades sociocognitivas. Las primeras son el motor básico de la inteligencia robótica.

La percepción les permite transformar datos de cámaras, micrófonos o sensores en información útil. Pueden decidir qué señales importan entre todo lo que ocurre gracias a la atención.

La selección de acción –qué hacer– les permite elegir si moverse, esperar, frenar o cambiar de estrategia. La memoria conserva información relevante y pueden ajustar el comportamiento a partir de la experiencia porque son capaces de aprender.
El razonamiento ayuda a resolver situaciones cuando algo no encaja con el plan previsto. La prospección permite anticipar futuros posibles. Y por último, la metacognición, más ambiciosa, posibilitaría al robot monitorizar sus propios procesos: detectar incertidumbre, corregirse o reconocer que puede estar equivocado.

La silla de ruedas inteligente

Uno de los estudios revisados no trabajaba con un robot humanoide de película, sino con una silla de ruedas inteligente. Su arquitectura cognitiva buscaba ayudar en la navegación sin quitar autonomía al usuario: asistir cuando hacía falta, pero sin convertir a la persona en pasajera pasiva. En ese caso, la cognición no consistía en “conversar” ni parecer humana, sino en decidir cuándo intervenir, cómo moverse y cómo preservar el control de quien la usa. En la evaluación, el tiempo de navegación bajó de 124 a unos 72 segundos para usuarios con menores capacidades cognitivas.

En cuanto a las habilidades cognitivas desarrolladas en los robots, el mapa de resultados dibuja una especie de pirámide. En la base están las capacidades más desarrolladas: percepción en 35 de los 40 estudios, atención y aprendizaje en 31, y selección de acción en 30.

Más arriba aparecen el razonamiento y la memoria, presentes en menos de la mitad de los estudios analizados. Y en la punta quedan las habilidades más sofisticadas: la prospección, con 7 estudios, y la metacognición, presente en solo 2.

Estamos avanzando mucho en robots que perciben, aprenden y actúan, pero bastante menos en robots capaces de anticipar, dudar o revisar sus propios errores. Aunque lo conseguido es mucho, no equivale a tener robots con sentido común, comprensión social o inteligencia humana.

Jugar a “piedra papel o tijera”

Ahora nos centraremos en las habilidades sociocognitivas, las que permiten al robot funcionar en un entorno y hacerlo junto a otros. Incluyen la lectura de intenciones, es decir, inferir qué quiere hacer una persona; la comunicación, para intercambiar información de forma comprensible; el discernimiento entre uno mismo y el otro, clave para diferenciar la propia acción de la ajena; y la atención conjunta, que permite a robot y humano dirigir la atención hacia el mismo objeto o tarea.

La lectura de intenciones puede parecer abstracta, pero se entiende muy bien con un juego. En uno de los estudios revisados, un robot social llamado RASA jugaba a “piedra papel o tijera con personas”. La cuestión no era ganar por reflejos, sino probar si el robot podía anticipar la intención humana. Cuando funcionaba en modo predictivo, obtenía mejores resultados que cuando actuaba al azar, y los participantes lo percibían como más inteligente y atractivo.

Prueba con niños con autismo

También hay ejemplos en robótica social y asistencial. Un robot social fue probado con niños con autismo para trabajar el reconocimiento y la reciprocidad emocional. En estos casos, la habilidad importante no es levantar peso ni moverse con precisión, sino leer expresiones, responder con gestos comprensibles y sostener una interacción social mínimamente legible.

Aquí aparece la brecha. La lectura de intenciones y la comunicación aparecen cada una en 13 estudios. El reconocimiento entre uno mismo y el otro, en 6. La atención conjunta, solo en 2. Además, mientras 39 de los 40 trabajos desarrollan al menos tres habilidades troncales, solo 8 incorporan más de una habilidad sociocognitiva.

Estamos construyendo sobre todo el motor invisible de los robots: aquello que les permite ver, calcular, aprender y actuar. Pero desarrollamos mucho menos la parte que, en nuestro imaginario, nos hace decir “esto parece inteligente”: interpretar al otro, coordinarse con él, comunicar dudas, anticipar gestos, volverse legible.

Efectos colaterales

Esto importa porque un robot puede tener muchas habilidades cognitivas troncales y aun así ser difícil de entender para una persona. Puede percibir un objeto, calcular una trayectoria y ejecutar una acción con precisión, pero no transmitir bien qué hará después. Puede anticipar un movimiento humano en laboratorio, pero no generar necesariamente más seguridad, más confianza, menos tensión o más sensación de control.

La prospección y la lectura de intenciones suelen presentarse como habilidades clave para robots que comparten espacio con humanos. Sin embargo, en los estudios revisados, estas capacidades no siempre se traducen en mejoras de seguridad claramente medidas o reportadas.

La historia de la automatización nos recuerda que las herramientas no solo hacen cosas por nosotros, también nos transforman. Un GPS cambia nuestra forma de orientarnos. Un corrector automático modifica nuestra relación con la escritura. Un robot cognitivo puede cambiar cómo prestamos atención, cómo tomamos decisiones y cómo sentimos nuestra presencia en el trabajo o en la vida cotidiana.

La pregunta importante ya no es solo cuánto podrán hacer los robots, sino qué habilidades estamos priorizando y cuáles estamos dejando atrás.

Sobre la autora: Nagore Osa Arzuaga, Docente e investigadora en Innovación en Diseño Industrial, con especialización en Diseño de Interacción Humano-Robot y Factores Humanos, Mondragon Unibertsitatea

Este artículo fue publicado originalmente en The Conversation. Artículo original.