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Hace más de 20 años, un ordenador de IBM ganó al ajedrez al campeón del mundo Gary Kaspárov. Nuestra percepción de los robots, y de la inteligencia artificial, cambió para siempre. Hoy, un robot ha aprendido a jugar al Jenga. No parece que haya mucha diferencia, pero hay un abismo de conocimiento y mejora entre ambos.
Explicamos la complejidad de este robot:
Para jugar al Jenga, un robot necesita el sentido del tacto. El juego consiste en extraer piezas de una torre, sin tirarla. Hay que tantear las piezas para ver si están o no trabadas, y decidir si se pueden extraer sin tirar la torre.
Solución para este problema:
El robot está dotado de dos sensores de fuerza que empujan las piezas y comprueban la resistencia que ofrecen al moverla. En función de ello decide si es la pieza a mover, o busca otra.
El equipo del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) que ha diseñado esta tecnología, ha utilizado el machine learning o aprendizaje de máquina, pero alejándose de los conceptos clásicos de la inteligencia artificial.
En resumen:
Lo que han hecho los investigadores del MIT es utilizar un entrenamiento similar al que llevamos a cabo los humanos. Han pedido al robot que compruebe la estabilidad de diferentes grupos de piezas, y mediante ensayo y error ha ido aprendido en qué ocasión hay que quitar la pieza, y en cual merece la pena buscar otra. Solo ha necesitado unas 300 pruebas para alcanzar un nivel básico de habilidad. Aún no puede ganar a un humano, pero va mejorando día a día con cada prueba.
Fuente: www.computerhoy.com
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