Para que los robots se desenvuelvan bien fuera del laboratorio, por el mundo cotidiano, necesitan ser capaces de hacer suposiciones razonables acerca de su entorno y sobre lo que podría pasar durante una secuencia de sucesos.
Los humanos hemos acabado aprendiendo a hacer bastantes de estas suposiciones a través del sonido. Los niños pequeños no solo tantean y empujan objetos para divertirse; algunos estudios sugieren que esa es la forma en que desarrollan una teoría intuitiva de la física. ¿Podríamos conseguir que las máquinas aprendieran de la misma forma?
El equipo de Andrew Owens, del Laboratorio de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial (CSAIL), adscrito al Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT), en Cambridge, Estados Unidos, ha demostrado un algoritmo que ha aprendido a predecir eficazmente el sonido: cuando se le muestra un clip de video mudo de un objeto siendo golpeado, el algoritmo puede producir un sonido para cada golpe, y dichos ruidos son lo bastante realistas como para engañar a espectadores humanos.
Este “Test de Turing para el sonido”, por así decirlo, representa mucho más que un simple truco informático inteligente: los investigadores imaginan versiones futuras de algoritmos similares siendo utilizadas para producir automáticamente efectos de sonido para películas y series de TV, así como para ayudar a robots a entender mejor las propiedades físicas de los objetos.
En este último aspecto, el equipo cree que los trabajos futuros en este campo podrían mejorar las capacidades de los robots a la hora de interactuar con su entorno. Un robot podría mirar hacia una acera y el césped al lado de esta, y saber al instante, de manera "instintiva", que el pavimento de la acera es duro y que la superficie llena de hierba es blanda, y por tanto saber qué pasaría si pisara en cualquiera de los dos, tal como explica Owens. Poder predecir el sonido es un primer paso importante hacia la capacidad de predecir las consecuencias de las interacciones físicas con el mundo.
Se llama Test de Turing a una prueba, propuesta por el pionero de la computación Alan Turing en 1950, que exige que el comportamiento de un robot, programa u otro sistema artificial sea tan parecido al de un Ser Humano que un observador humano sea incapaz de diferenciar entre la entidad y un humano.
El equipo de Andrew Owens, del Laboratorio de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial (CSAIL), adscrito al Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT), en Cambridge, Estados Unidos, ha demostrado un algoritmo que ha aprendido a predecir eficazmente el sonido: cuando se le muestra un clip de video mudo de un objeto siendo golpeado, el algoritmo puede producir un sonido para cada golpe, y dichos ruidos son lo bastante realistas como para engañar a espectadores humanos.
Este “Test de Turing para el sonido”, por así decirlo, representa mucho más que un simple truco informático inteligente: los investigadores imaginan versiones futuras de algoritmos similares siendo utilizadas para producir automáticamente efectos de sonido para películas y series de TV, así como para ayudar a robots a entender mejor las propiedades físicas de los objetos.
En este último aspecto, el equipo cree que los trabajos futuros en este campo podrían mejorar las capacidades de los robots a la hora de interactuar con su entorno. Un robot podría mirar hacia una acera y el césped al lado de esta, y saber al instante, de manera "instintiva", que el pavimento de la acera es duro y que la superficie llena de hierba es blanda, y por tanto saber qué pasaría si pisara en cualquiera de los dos, tal como explica Owens. Poder predecir el sonido es un primer paso importante hacia la capacidad de predecir las consecuencias de las interacciones físicas con el mundo.
Se llama Test de Turing a una prueba, propuesta por el pionero de la computación Alan Turing en 1950, que exige que el comportamiento de un robot, programa u otro sistema artificial sea tan parecido al de un Ser Humano que un observador humano sea incapaz de diferenciar entre la entidad y un humano.
Fuente NCYT