Watson, el supercomputador inteligente de IBM, le enseña habilidades sociales a robots

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Aldebaran NAO, un robot humanoide usado por Watson
Aldebaran NAO, un robot humanoide usado por Watson

Gestos, movimientos de los ojos y entonaciones de voz hacen parte del compendio de habilidades sociales que Watson, el supercomputador de IBM dotado de Inteligencia Artificial y una exorbitante base de datos mundial, anda impartiendo a ciertos robots. La idea es brindarles las herramientas para que entiendan mucho mejor el lenguaje humano y puedan luego imitarlo.

Mencionan en MIT Technology Review que se ha usado la conferencia RoboBusiness, celebrada en California, para mostrar cómo funciona tal transmisión de inteligencia artificial. Fue el mismo Robert High, CTO del proyecto Watson, quien presentó a un pequeño robot (un Aldebaran NAO) realizando ciertas entonaciones de voz humana y utilizando gestos incluso sarcásticamente, por ejemplo, revisando su muñeca ”“como si tuviera un reloj- mientras High explicaba y el robot querí­a que se apurara.

Algoritmos de aprendizaje de máquinas son el centro de la nueva aplicación de Watson quien consigue enseñar a los robots mediante los análisis de variados contenidos en video donde se presentan gestos y entonaciones humanas en también variados escenarios. Claro, aunque Watson entiende, aprende, procesa y responde a partir del lenguaje natural, resulta valioso que se pueda dotar a otros organismos computarizados de más posibilidades para darse a entender más fácil con ayuda de movimientos corporales, algo como lo que hacemos los humanos para aclarar algún detalle en una explicación.

Obviamente el tema está muy verde pues hasta la presencia de una ruidosa audiencia complica el entendimiento en vivo del robot ”“de hecho, las demostraciones fueron enriquecidas con grabaciones- pero la idea principal es llevar tal tecnologí­a a ambientes fí­sicos en los que los robots deban interactuar con humanos y qué mejor que valerse de las caracterí­sticas de comunicación de estos últimos para la tarea.

Más información: Artí­culo en MIT Technology Review

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