Dos robots podrían aprender a comunicarse entre ellos sin que ningún humano les enseñe un idioma. Eso es lo que acaba de demostrar un equipo de investigadores de la Universidad Libre de Bruselas (VUB) y la Universidad de Namur, en Bélgica. En un estudio publicado en Transactions of the Association for Computational Linguistics, los científicos muestran cómo distintos sistemas de inteligencia artificial pueden desarrollar un lenguaje compartido a partir de sus propias experiencias.

La diferencia con modelos como ChatGPT es importante. Estos aprenden a partir de textos escritos por personas y utilizan idiomas que ya existen. Los sistemas del nuevo estudio, en cambio, inventan sus propias formas de comunicación según lo que perciben mediante sus sensores.

Esto podría resultar especialmente útil para máquinas que utilizan tecnologías que los humanos no tenemos. Por ejemplo, un vehículo autónomo puede emplear lidar, un sistema que calcula distancias mediante pulsos de luz; un robot submarino puede usar sonar y otros dispositivos pueden detectar radiación infrarroja o sustancias químicas. Traducir directamente todas esas mediciones al lenguaje humano puede resultar complicado.

 

“Lenguaje” máquina

Los investigadores permitieron que los sistemas crearan conceptos para describir lo que detectaban. Así, dos robots podrían ponerse de acuerdo sobre qué significa estar cerca de un objeto, aunque sus sensores registren valores ligeramente diferentes.

Para conseguirlo, los científicos no programaron un vocabulario ni establecieron reglas de comunicación. Les dieron mecanismos básicos para inventar palabras, ajustar sus conceptos y aprender de los aciertos y errores al intercambiar información.

Cada sistema interactuaba con otros de manera independiente. Poco a poco, esas conversaciones individuales generaron acuerdos compartidos por toda la comunidad, sin necesidad de una computadora central que impusiera las reglas.

El equipo probó el método con 37 conjuntos de datos muy diferentes. Los sistemas consiguieron desarrollar vocabularios para describir análisis químicos de vinos, información de la NASA sobre exoplanetas, fotografías de aves y rostros, entre otros ejemplos.  

Mejoras 

El resultado tiene otra ventaja. A diferencia de muchos modelos de inteligencia artificial cuyo funcionamiento interno resulta difícil de interpretar, los investigadores pueden rastrear el significado de cada concepto hasta los datos de los sensores que lo originaron.

Además, el lenguaje puede adaptarse cuando cambian las condiciones del entorno, aparecen interferencias en las mediciones o se incorporan máquinas con sensores diferentes. 

La investigación abre una posibilidad interesante para coordinar vehículos autónomos, robots industriales y otros dispositivos. En vez de obligarlos a traducir sus percepciones a un idioma humano, podrían desarrollar un sistema común que les permita entenderse directamente.

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