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Oct 09, 2023

¿La IA reemplazará a los trabajadores comerciales como los fontaneros? Aún no

En los albores de lo que algunos llaman una cuarta revolución industrial impulsada por inteligencia artificial, ¿cuáles son las limitaciones a la hora de arreglar una tubería? Un fontanero instala un grifo de cocina

En los albores de lo que algunos llaman una cuarta revolución industrial impulsada por inteligencia artificial, ¿cuáles son las limitaciones a la hora de arreglar una tubería?

Un plomero instala un grifo de cocina en una casa en construcción en Sacramento, California (Foto AP/Rich Pedroncelli)

Esta historia es de The Pulse, un podcast semanal sobre ciencia y salud.

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En 1981, Roger Wakefield dirigía una hamburguesería cuando su mejor amigo le hizo una pregunta que le cambiaría la vida.

“Él dijo: '¿Vas a hacer esto para siempre?» dijo Wakefield.

En ese momento, Wakefield tenía 16 años y siempre le había gustado trabajar con sus manos en lugar de con otras personas. Pero esa lenta noche de martes en Texas, le dijo a su amigo que el concierto parecía demasiado bueno para dejarlo ir.

“Y él me mira y dice: 'Entonces, ¿qué pasa si renuncias o te despiden? ¿Quién va a contratarte? Y nunca pensé en eso”, dijo Wakefield. “Eran los años 80. Estábamos hablando de que los robots tomarían el control. Van a hacer todos los trabajos de fabricación, van a hacer todos los trabajos industriales”.

Era sólo cuestión de tiempo antes de que sus trabajos se volvieran redundantes o irrelevantes, dijo su amigo.

Se les dejó elegir entre dos futuros: uno para quienes construyeron y poseían los robots y otro para quienes serían reemplazados por ellos.

Wakefield nunca fue a la escuela, por lo que su destino parecía alineado con este último. Pero entonces su amigo le habló de un tercer camino que eligieron su padre y sus hermanos: convertirse en fontanero.

Dijo: "'Entendido, mira, los robots nunca podrán hacer plomería'", dijo Wakefield.

Hasta ahora, su amigo ha tenido razón.

Wakefield ha sido un maestro plomero durante más de 40 años, y mientras las cadenas de comida rápida continúan recurriendo a la tecnología, Wakefield aún no ha visto a un robot intentar siquiera lo que él y sus compañeros comerciantes pueden hacer.

Pero ahora, en los albores de lo que algunos llaman una cuarta revolución industrial impulsada por inteligencia artificial, ¿cuánto tiempo seguirá siendo así?

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Tomemos como ejemplo a Atlas, un gran robot humanoide fabricado por Boston Dynamics. Se parece un poco a un juguete transformador de tamaño natural cuyo disfraz inactivo podría ser un mini refrigerador.

En un vídeo promocional publicado este año, el robot camina sobre dos piernas y navega hábilmente por un lugar de trabajo, usando grandes manos en forma de pinzas para levantar y lanzar una gran bolsa de herramientas a través de un andamio. Incluso ejecuta un salto mortal perfecto.

Atlas parece un asistente fantástico (aparte de las numerosas supuestas violaciones de OSHA que se muestran en el video).

La pregunta obvia persiste: si las máquinas ahora pueden moverse como un atleta y comunicarse como un amante, ¿qué les impide arreglar una tubería como Roger Wakefield?

Según Nikhil Krishnaswamy, profesor asistente de informática en la Universidad Estatal de Colorado, mucho.

"Siento que la gente no está necesariamente bien informada sobre... qué es realmente la IA y qué hace y qué no hace", dijo Krishnaswamy.

Si un robot fontanero, como uno que podría aparecer en la puerta principal de "Los Supersónicos", estuviera en el horizonte, Krishnaswamy lo sabría. Su principal área de investigación incluye la inteligencia artificial y el procesamiento del lenguaje natural con "agentes encarnados" que utilizan el lenguaje para interactuar con las personas.

Pero Krishnaswamy dijo que este tipo de tecnología sigue estando lejos en el futuro por varias razones.

En primer lugar, porque si bien ha habido mucho desarrollo en los campos de la inteligencia artificial y la robótica desde la década de 1980, incluso los modelos más avanzados que controlan estos robots y programas complejos tienen algo así como una mente unidireccional.

“Los modelos tal como existen ahora se basan en tareas. Es decir, construyo un modelo para hacer algo [muy específico]”. dijo Krishnaswamy.

Puede parecer que un robot como el Atlas de Boston Dynamic puede atravesar todos los ámbitos, listo para saltar y ayudar a un humano con cualquier tarea que se le pida que complete. Pero Krishnaswamy dijo que esto es una ilusión.

“En esos casos, el entorno se conoce de antemano y se controla”, afirmó.

Si bien puede parecer que Atlas navega por los andamios mejor que una persona real, el robot realmente se mueve por el entorno como un tren sobre vías invisibles. Sus acciones se trazan cuidadosamente antes de que la cámara empiece a rodar.

Krishnaswamy dijo que esta es la razón por la que la mayoría de los robots autónomos utilizados en sitios de trabajo reales hoy en día operan en espacios controlados que son predecibles y cartografiables, como almacenes.

“Una vez que tienes los esquemas del almacén y sabes dónde están ubicados todos los artículos, entonces has reducido el espacio problemático a cosas como evitar obstáculos y cosas así. Y eso lo hace mucho menos complicado”, dijo Krishnaswamy.

Imagine todos los diferentes entornos que encuentra un plomero, desde una estrecha casa adosada en la ciudad con tuberías viejas y oxidadas hasta un condominio elegante y moderno con accesorios y electrodomésticos nuevos.

"No es lo suficientemente sofisticado como para hacer frente a estos entornos continuos y dinámicos". dijo Krishnaswamy. "Y luego también hay una pregunta sobre: ​​¿podemos utilizar 'modelos de lenguaje grandes' para ayudar con esto?"

Esta también sigue siendo una cuestión abierta.

Los modelos de lenguaje grandes como ChatGPT utilizan estadísticas avanzadas para predecir cómo una palabra debe seguir una secuencia de otras palabras para crear respuestas convincentes a ciertas indicaciones. ChatGPT ya puede proporcionar una guía bastante competente para reparar una tubería y escribir código simple a la velocidad del rayo para ayudar a crear aplicaciones informáticas.

¿Podrían estas capacidades permitir que en el futuro un robot autónomo competente arregle esa tubería por usted? ¿Generar rápidamente sus propias instrucciones personalizadas para completar tareas para las que no estaba necesariamente optimizado?

Tal vez, dijo Krishnawamy, pero no antes de que se resuelvan muchas otras cuestiones complejas.

“Todavía hay que construir una gran cantidad de infraestructura para ejecutar cada una de las subtareas que el modelo de lenguaje grande podría plantear como parte de su plan. Y luego todavía sólo se puede hacer en dominios y entornos que sean amigables con las tareas que tienen esas subtareas particulares en ellas”. dijo Krishnaswamy.

Los modelos de lenguaje grandes utilizan las matemáticas para estructurar de manera convincente un documento u ordenar hojas de cálculo. Estas tareas no requieren que la máquina que las realiza tenga razonamiento espacial, una sensación de espacio inherente a los humanos (y la mayoría de los trabajos comerciales, como la plomería).

"[Los trabajos comerciales] realmente implican razonar sobre el espacio y el cuerpo en el mundo y que la mayoría de las tecnologías de inteligencia artificial actuales realmente no están equipadas para hacerlo bien", dijo Krishnaswamy. “Así que el razonamiento espacial es realmente una de esas capacidades que está muy bien arraigada en las personas. Y, curiosamente, hay evidencia de que no es completamente innato y que es algo que se aprende de la experiencia. Entonces, por ejemplo, hay un período crítico en el desarrollo de los niños pequeños en el que su sentido del espacio realmente se desarrolla y, a menudo, los niños pequeños pasan por esta fase en la que tienen miedo de cosas como el desagüe de la bañera porque no "Percibe el hecho de que es mucho más pequeño que ellos y en realidad no puede succionarlos".

Este es un miedo que los humanos superan naturalmente. Con el tiempo, las personas adquieren una idea de dónde están las cosas en el espacio y cómo se relacionan con ellas mismas y con lo que las rodea, como comprender intuitivamente que cuando dos personas se enfrentan, un objeto puede estar a la izquierda de una persona y a la derecha de la otra.

Aunque se trata de una parte fundamental de nuestra cognición, es difícil imitar este comportamiento en las máquinas.

"Las computadoras requieren valores numéricos muy precisos para realizar el razonamiento que los humanos no hacen". dijo Krishnaswamy. “Entonces, cuando hablamos de, digamos que alguien intenta arreglar una tubería, hay algunas reglas que puedes seguir y que, como un modelo de lenguaje, podrías aprender, como, por ejemplo, girar a la derecha para apretar y girar a la izquierda para aflojar.

“Pero todo eso estará condicionado a la posición en la que te encuentres en relación con el objeto. Entonces, por ejemplo, estoy tratando de tapar dos tuberías pero tengo que orientarme de una manera complicada, en realidad podría tener que girar una tubería de una manera que se perciba como hacia la izquierda. Pero eso está orientado hacia la izquierda, pero en el sentido de las agujas del reloj y en el sentido contrario a las agujas del reloj para los dos tubos”.

Una forma de solucionar este problema podría ser optimizar nuestra arquitectura del mundo real para un mantenimiento automatizado, de modo que los robots tengan un mapa confiable en el que ubicarse.

Pero esto sería muy costoso y llevaría mucho tiempo.

“En principio, si tuviéramos que derribar todos nuestros edificios y construirlos de acuerdo con el esquema que la IA puede navegar, sí, probablemente podríamos tener robots de razonamiento espacial que estén reparando nuestras tuberías en los edificios de oficinas tan pronto como esté terminado. ”, dijo Krishnaswamy. "Pero imaginemos, por supuesto, lo que realmente se necesita para reconstruir una sociedad entera basándose en algún tipo de esquema que sea compatible con la IA".

Otro gran problema son los datos. Una vez que se construye un robot que puede navegar de manera confiable por una casa y mantenerse debajo de un fregadero con fugas, ¿cómo sabría qué hacer con toda la información que recopila de sus diversos sensores?

Tendría que estar capacitado en todo tipo de escenarios diferentes específicos de plomería. Entonces, ¿de dónde vendría esta información? ¿Tendrían los plomeros que usar go-pros y enviar todos los videos que capturan en el trabajo a más plomeros para etiquetar qué tipo de datos ven?

“Puedo ver que es una forma plausible de obtener algo así como una versión en video de ChatGPT para plomeros. Pude ver que esos datos eran muy útiles”, dijo Krishnaswamy.

“Pero, de nuevo, creo que todavía podríamos encontrarnos con el problema de que una vez que nos encontramos en una situación que está lo suficientemente fuera de los datos de entrenamiento, que podría ser simplemente: 'Estoy mirando algo desde un ángulo extraño'. De repente, te sugerirá algo incorrecto o no podrás procesar la escena. Y creo que también podríamos considerar el precio de las GoPro, pagando a los plomeros supuestamente capacitados para etiquetar estos datos, por no hablar de cuánta potencia de procesamiento se necesitaría para procesar el vídeo y luego generar el resultado. ¿No sería más fácil pagarle a un plomero de verdad?

Por eso Roger Wakefield todavía siente que su trabajo está a salvo de los robots, incluso después de cuatro décadas.

La plomería es demasiado complicada para que la reemplace un robot. Demasiado humano.

"Creo que pasará mucho tiempo antes de que un robot pueda salir al campo, cavar una zanja, transportar la tubería, ensamblarla, unirla correctamente y girar los accesorios en la dirección correcta", dijo Wakefield. “¿Y voy a decir que eso nunca sucederá? Absolutamente no. ¿Voy a decir que sucederá pronto? Todavía no he visto ese robot”.

Eso no quiere decir que la tecnología no haya cambiado la industria a lo largo de los años y no continuará haciéndolo.

Si bien la cantidad de empresas que brindan servicios de plomería continúa creciendo, también lo hace la consolidación dentro de la industria.

Las grandes empresas están comprando empresas más pequeñas y obteniendo beneficios a gran escala.

“La empresa que me compró ahora está pensando en comprar otras empresas”, dijo Wakefield, quien felizmente vendió su propio negocio de plomería hace más de un año y medio. “Cuanto mayores sean tus ingresos, mayor será tu multiplicador. Aprenden a capacitar a su gente en ventas. Marcan mejor que nadie. Tienen los mejores uniformes, las camionetas más lindas, el mejor marketing, la mejor televisión, la mejor radio, lo mejor de todo. Y no son la empresa más barata de la ciudad. Son los más caros”.

Si bien estas empresas no implementarán robots plomeros autónomos en el corto plazo, están utilizando la tecnología de maneras que Wakefield nunca podría haber imaginado cuando ingresó al negocio por primera vez.

"La mayoría de estas grandes empresas de plomería, estos tipos llevan iPads, son computadoras, están facturando, están estimando su facturación". dijo Wakefield. “Todo se hace a través de una computadora. Si me hubieras dicho hace 10 años que la computadora será la herramienta más importante que tendrás contigo todos los días, habría pensado que estabas loco”.

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Grant Hill es reportero multimedia de "The Pulse" de WHYY y creador y presentador de "Serum".