El profesor Rodney Brooks, destacado experto en robótica e inteligencia artificial (IA), pide una visión realista del potencial de la IA, evitando exageraciones excesivas.
El profesor Rodney Brooks, un gran nombre en el campo de la robótica y la IA, es actualmente profesor emérito de Robótica en el MIT y cofundador de tres prestigiosas empresas tecnológicas: Rethink Robotics, iRobot y Robust.ai. En una entrevista reciente con TechCrunch, habló con franqueza sobre el estado actual del desarrollo de la inteligencia artificial, especialmente el modelado de lenguajes grandes (LLM).
Según el profesor, aunque los LLM son impresionantes, sus capacidades aún no han alcanzado el nivel que mucha gente cree erróneamente. "El problema de la IA generativa (GenAI) es que, si bien sólo puede realizar determinadas tareas, no puede hacer todo lo que un humano puede hacer", afirmó.
Profesor Rodney Brooks, destacado experto en IA
Usando el ejemplo de Robust.ai, su empresa de robótica logística, el profesor Brooks dijo que usar LLM para controlar robots en un entorno de almacén complejo con miles de pedidos que deben procesarse rápidamente es imposible e incluso puede ralentizar el procesamiento. En cambio, conectar el robot al software de gestión de almacenes será mucho más eficaz.
Según Brooks, la gente suele equiparar las capacidades de la IA con las de los humanos, lo que lleva a la expectativa de que la IA puede hacer todo como los humanos. Sin embargo, afirmó: “La IA no es humana y es un error atribuirle capacidades humanas”.
En lugar de intentar crear robots con apariencia humana, Robust.ai se centra en diseñar robots con usos prácticos en logística. Su robot tiene forma de carrito de compras, lo que facilita que los humanos interactúen y controlen cuando sea necesario.
El profesor también rechazó la idea de que la tecnología, incluida la IA, siempre se desarrollará exponencialmente. Usó el ejemplo del iPod. Aunque la capacidad de almacenamiento del iPod se duplicó con cada generación inicial, esta tasa de crecimiento se desaceleró cuando alcanzó un nivel suficiente para satisfacer las necesidades de los usuarios.
Sin embargo, Brooks cree que el LLM tiene aplicaciones potenciales en el campo de la robótica doméstica, especialmente en el contexto de una población que envejece y escasez de mano de obra sanitaria. Sin embargo, también enfatizó que esto puede conllevar muchos desafíos únicos. "El problema no son los grandes modelos de lenguaje sino la teoría de control y otras técnicas complejas de optimización matemática", dijo.
Brooks concluyó que la clave del éxito en el campo de la IA es crear tecnologías que sean fáciles de entender, fáciles de implementar a gran escala y que aporten beneficios prácticos a los usuarios. Al mismo tiempo, es necesario reconocer que siempre habrá excepciones en la IA que son difíciles de resolver y que tardarán años o incluso décadas en resolverse por completo.
