Un robot que empuña una pala es tan hábil jugando tenis de mesa que está planteando un difícil desafío a los jugadores humanos de élite y, en ocasiones, venciéndolos, según un nuevo estudio que muestra cómo los avances en inteligencia artificial están haciendo que los robots sean más ágiles.
El gigante japonés de la electrónica Sony construyó el brazo robótico al que llama Ace y lo enfrentó a atletas profesionales. Ace demostró ser un adversario digno, aunque con algunos atributos no humanos: nueve ojos de cámara colocados alrededor de la cancha y una asombrosa habilidad para seguir el logo de la pelota para medir su giro.
El robot aprendió a practicar este deporte utilizando el método de inteligencia artificial conocido como aprendizaje por refuerzo.
«No hay manera de programar un robot a mano para jugar al tenis de mesa. Hay que aprender a jugar a partir de la experiencia», afirmó el investigador de IA de Sony, Peter Dürr, coautor del estudio publicado el miércoles en la revista científica Nature.
Para llevar a cabo los experimentos, Sony construyó una cancha de tenis de mesa de tamaño olímpico en su sede en Tokio para brindar a los atletas profesionales y otros atletas altamente capacitados “igualdad de condiciones” con el robot, dijo Dürr en una entrevista con The Associated Press. Algunos de los atletas dijeron que estaban sorprendidos por la destreza de Ace.
Sony dice que es la «primera vez que un robot logra un juego de nivel humano y experto en un deporte competitivo comúnmente practicado en el mundo físico, un hito de larga data para la investigación de la IA y la robótica».
El robot hecho a medida tiene ocho articulaciones que dirigen sus movimientos, o grados de libertad, lo que le permite posicionar la raqueta, ejecutar tiros y responder rápidamente a los peloteos de su oponente.
«La velocidad es realmente una de las cuestiones fundamentales en la robótica actual, especialmente en escenarios o entornos que no son fijos», dijo Michael Spranger, presidente de Sony AI, en una entrevista.
«Vemos muchos robots en fábricas que son muy, muy rápidos», dijo Spranger. «Pero siguen la misma trayectoria una y otra vez. Con esta tecnología, demostramos que en realidad es posible entrenar robots para que sean muy adaptables, competitivos y rápidos en entornos inciertos que cambian constantemente».
Spranger dijo que dicha tecnología podría desempeñar un papel en la fabricación y otras industrias. Tampoco es difícil imaginar cómo se podría utilizar en la guerra un hardware tan rápido y tan perceptivo.
Un robot humanoide corrió más rápido que el récord mundial humano en una carrera de medio maratón para robots en Beijing el domingo, pero lograr que una máquina interactúe y compita a velocidades de fracciones de segundo con atletas humanos calificados es, en cierto modo, un desafío más difícil.
Spranger dijo que era importante que los investigadores no le dieran al robot una ventaja demasiado injusta y que su velocidad, alcance de brazo y rendimiento fueran comparables a los de un atleta experto que entrena al menos 20 horas a la semana. Se juega según las reglas oficiales de tenis de mesa en una cancha de tamaño típico.
«Es muy fácil construir un robot de tenis de mesa sobrehumano», dijo Spranger. «Construyes una máquina que aspira la pelota y la dispara mucho más rápido de lo que un humano puede devolverla. Pero ese no es el objetivo aquí. El objetivo es tener cierto nivel de comparabilidad, cierto nivel de justicia para el ser humano, y ganar realmente al nivel de la IA y al nivel de toma de decisiones y tácticas y, hasta cierto punto, habilidad».
Eso significa, dijo, que «el robot no puede ganar simplemente golpeando la pelota más rápido que cualquier humano, sino que tiene que ganar jugando realmente el juego».
Los investigadores de IA han utilizado durante mucho tiempo juegos de mesa como el ajedrez como puntos de referencia para las capacidades de una computadora. Más tarde se trasladaron a mundos de videojuegos más abiertos. Pero trasladar la IA de entornos simulados al mundo físico ha sido durante mucho tiempo el estándar de oro para los fabricantes de robots.
El año pasado marcó una «especie de momento ChatGPT para la robótica», dijo Spranger, con nuevos enfoques impulsados por IA para enseñar a los robots sobre sus entornos del mundo real y asignarles actividades físicamente exigentes, como volteretas hacia atrás.
Sony no es el primero en abordar los robots en el tenis de mesa. John Billingsley fue pionero en este tipo de concursos en 1983 en un artículo titulado «Robot Ping-Pong». Más recientemente, la división de investigación de inteligencia artificial de Google, DeepMind, también se ha ocupado de este deporte.
Y aunque es impresionante, Billingsley dijo que las capacidades de detección de movimiento y visión por computadora de Sony hacen que sea difícil para un humano con dos ojos tener una oportunidad.
“No quisiera menospreciar el logro, pero han emprendido la tarea con manos de mafia y han utilizado técnicas de mazo”, dijo Billingsley, profesor jubilado de mecatrónica de la Universidad del Sur de Queensland en Australia, en un correo electrónico a la AP.
Sin embargo, añadió que esto contribuye a la lección de que “el verdadero progreso surge de las competencias, ya sea que impliquen golpear una pelota o poner un pie en Marte”.
Los jugadores profesionales japoneses Minami Ando y Kakeru Sone estuvieron entre los que compitieron contra el robot de Sony. Dos árbitros de la Asociación Japonesa de Tenis de Mesa juzgaron los juegos.
Después de enviar el artículo a revisión por pares antes de su publicación en Nature, los investigadores de Sony continuaron experimentando y dijeron que Ace aceleró sus velocidades de tiro y peloteos y jugó aún más agresivamente y más cerca del borde de la mesa. Compitiendo contra cuatro jugadores altamente calificados, Sony dijo que Ace derrotó a todos menos uno en diciembre.
Otro jugador experto, Kinjiro Nakamura, que compitió en los Juegos Olímpicos de Barcelona 1992, dijo a los investigadores, después de observar a Ace realizar un tiro, que «nadie más habría podido hacer eso. No pensé que fuera posible».
Pero el hecho de que el robot lo haya hecho «significa que existe la posibilidad de que un humano también pueda hacerlo», dijo, en comentarios publicados en el artículo de Nature.
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Los periodistas de AP Yuri Kageyama y Javier Arciga contribuyeron a este informe.
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