Así fue como mano robótica aprendió a resolver el cubo rubik

Investigadores de OpenAI mostraron los resultados de una mano robot llamada Dactyl, que crearon para que tuviera la capacidad de armar un cubo de rubik mediante un complejo ejercicio de programación.

A través de un entrenamiento riguroso basado en ejercicios de ensayo y error, la máquina fue adquiriendo una capacidad de aprendizaje muy parecida a los seres humanos.

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Además, la inteligencia artificial de la cual está dotada la mano robot le permitió a Dactyl entrenarse durante un año continuo, mientras mejoraba y pulía su manera de mover las caras del cubo y comprendía las dinámicas propias de la gravedad, el tacto, el reconocimiento de colores y el aprendizaje a través del error.

Asimismo, según indican los investigadores del proyecto, la máquina aprendió a resolver el cubo gracias a un algoritmo de aprendizaje por refuerzo que se basa en el conductismo, una manera de aprender que se evidencia en los animales y les permite decidir según las dificultades que imponga el entorno.

Por lo anterior Dactyl no sigue patrones de conducta establecidos pues cuenta con dos redes neuronales compuestas por un software de inteligencia artificial que funciona como un conjunto de millones de neuronas con la capacidad de asumir  nuevos retos.

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Por otro lado, se debe resaltar que el método de aprendizaje por refuerzo que tiene incorporada la mano de robot tiene mucho por mejorar, pues la misma puede resolver el cubo en el 80% de los casos, pero ese porcentaje de efectividad se reduce en el 20% cuando el rubik tiene un patrón de máxima dificultad.

En ese sentido, para los investigadores de OpenAI el logro de Dactyl al armar el cubo es impresionante desde el punto de vista de la inteligencia artificial, pero se debe comprender que el robot sólo puede mejorar sus funciones sobre unos patrones establecidos.