IA Encarnada: la inteligencia artificial que necesita cuerpo
Claude o ChatGPT conocen el mundo por texto. La embodied AI, o IA Encarnada, apuesta lo contrario: aprender moviéndose por el mundo físico, no leyendo sobre él.
Toda la IA con la que hablas a diario —Claude, ChatGPT, Gemini— aprendió del mundo y de la vida leyendo. Textos, imágenes, código. Nunca ha movido un dedo, literalmente, porque no tiene dedos. La embodied AI (inteligencia encarnada, o “IA con cuerpo”) parte de una apuesta distinta: hay una parte del sentido común —cómo cae un objeto, cuánta fuerza hace falta para no romper un huevo, cómo esquivar una silla— que no se aprende leyendo sobre ello. Se aprende chocándose con el mundo real. Como hemos aprendido tú y yo (aunque eso de romper los huevos podría mejorarlo…).
Por eso este campo, este término, marida dos cosas que hasta hace poco iban por separado: modelos de IA y cuerpos físicos —casi siempre robots— con sensores y motores. El modelo ya no solo predice la siguiente palabra (eso ya suena incluso a antiguo…): interpreta lo que ven sus cámaras y decide qué mueve, cuánto y en qué dirección, en tiempo real, sin poder deshacer el error si se equivoca. Aquí no hay CTRL+Z.
Por qué está en boca de todos ahora mismo
Esta semana, en la Conferencia Mundial de Robótica de Pekín, Wang Xingxing —fundador de Unitree, uno de los grandes fabricantes chinos de robots (recuerden el nombre de la empresa)— declaró que el sector se dirige hacia un “momento ChatGPT” de la inteligencia encarnada, según recoge Reuters: el punto en el que un robot, colocado en una casa que no conoce, sea capaz de completar la mayoría de las tareas domésticas solo con instrucciones de voz. No veo el momento de que me recoja el lavavajillas.
Ahora mismo ningún robot hace eso. El propio Wang fue el más cauto de todo el evento: reconoció que el software —los modelos que traducen lo que el robot percibe en lo que el robot hace— va muy por detrás del hardware, y que ahí está el verdadero cuello de botella de la industria, no en los motores ni en los sensores. Su propia estimación: el salto llegará en dos o tres años en el mejor de los casos, entre cinco y diez en el peor. Otro fabricante, Galbot, apuesta por 2028.
Así que ahí queda el término para el que quiera ir familiarizándose: embodied AI. El cuerpo, por lo visto, ya está casi listo. El cerebro que sepa qué hacer con él, todavía no. Aunque eso lo veo yo en humanos cada día…