Hasta ahora había que entrenar a un robot para cada tarea nueva. La nueva idea es mucho más simple: que te mire unos segundos
La firma de robótica e inteligencia artificial Generalist AI ha dado un paso significativo en la evolución de la robótica con la presentación de su modelo GEN-1.5. Este innovador sistema es capaz de aprender nuevas tareas simplemente observando una demostración física de entre 3 y 12 segundos, un proceso que han denominado «physical prompting». Este enfoque es similar al uso de ejemplos en modelos de lenguaje, pero aplicado al mundo físico, donde el robot observa un vídeo que le sirve de contexto para deducir qué debe hacer.
El modelo GEN-1.5 no requiere la creación de un nuevo conjunto de datos de entrenamiento ni ajustes finos, lo que simplifica enormemente el proceso de enseñanza. La empresa ha demostrado que el robot puede concatenar demostraciones distintas para completar movimientos faltantes y que incluso puede aprender viendo a una persona realizar la tarea con sus propias manos. Sin embargo, aunque prometedor, el sistema aún presenta limitaciones. En pruebas con diez tareas de manipulación sencillas, la tasa de éxito fue del 59%, lo que indica que aún hay margen para mejorar.
Generalist AI ha señalado que con un entrenamiento adicional mínimo, la tasa de éxito puede aumentar significativamente. Con solo cinco minutos de datos adicionales y 10 actualizaciones del modelo, la tasa de éxito sube al 83%. Este avance es un ejemplo de cómo las empresas como Generalist y DeepMind están trabajando para crear modelos generales que reutilicen lo aprendido entre tareas, similar a lo que se ha visto en la IA generativa de texto.