Hay imágenes que, sin saberlo, terminan definiendo una vida profesional. En 1986 me fascinaba lo que ocurría en Japón. La robótica, las fábricas automatizadas y la ambición de su proyecto de computación de quinta generación parecían anunciar el nacimiento de una nueva era. Aunque yo era todavía estudiante de vocacional (de la HHH CECyT 9 “Juan de Dios Bátiz”) ya tenía la sensación de estar observando una parte del futuro. Cuarenta años después he vuelto a experimentar algo parecido, esta vez mirando hacia China.

Mientras que seguramente millones de personas veían videos de robots corriendo, peleando o cayéndose durante los Juegos Mundiales de Robots Humanoides de Pekín, yo no podía dejar de preguntarme: si hoy tuviera 15 años, ¿qué estudiaría?, ¿hacia dónde orientaría mi carrera?. Los robots eran el espectáculo, pero la historia trascendente está detrás del escenario. Lo que vimos no fue solamente una competencia de ingeniería, sino una demostración de la estrategia china para convertir la robótica y la inteligencia artificial embebida - embodied AI o inteligencia física - en la infraestructura de la siguiente revolución industrial.

Sin embargo, la revolución no consiste necesariamente en fabricar máquinas con forma humana. El cambio verdaderamente profundo es otro: estamos pasando de construir robots programados para repetir tareas a desarrollar plataformas físicas capaces de adquirir nuevas capacidades. Un robot industrial tradicional ejecuta una trayectoria que alguien definió previamente. Es extraordinariamente eficiente, pero fundamentalmente hace aquello para lo que fue programado. Después, llegaron la visión, el aprendizaje por refuerzo, la imitación y los sistemas de grasping entrenados con datos. El robot comenzó a aprender, aunque todavía dentro de tareas relativamente delimitadas.

Ahora aparece una tercera etapa: el agente físico. Ya no es necesario indicarle que mueva una articulación determinada, abra la mano y avance hacia una coordenada. Tampoco basta con ordenarle que ejecute una función de pick and place. La instrucción puede ser simplemente: “ordena esta mesa”. A partir de esa instrucción, el sistema debe percibir el entorno, interpretar la situación, elaborar un plan, seleccionar habilidades, manipular objetos, verificar el resultado y volver a planear cuando algo no sale como se esperaba. Es la transición de una máquina que ejecuta instrucciones a una que intenta producir resultados en el mundo físico lleno de incertidumbre.

Pero China podría estar introduciendo un paradigma todavía más importante. El producto estratégico quizá no sea el humanoide individual, sino la red de aprendizaje que surge cuando miles de robots interactúan con el mundo. En ese modelo, cada robot es también un generador de datos. Cada agarre, error, caída, contacto y corrección produce información que puede utilizarse para entrenar mejor a los modelos. Esos modelos regresan después a los robots, mejoran sus capacidades y permiten nuevos despliegues, los cuales generan todavía más experiencia.

El ciclo es poderoso: robots, despliegue, datos físicos, mejores modelos y mejores robots. Así, 10 mil robots dejarían de ser solamente 10 mil productos. Se convertirían........

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