Los últimos años han sido testigos de avances notables en el campo de la inteligencia artificial robótica, con importantes avances tanto en la inteligencia física como en la cognitiva. Estos desarrollos nos han acercado a la realización de sistemas robóticos verdaderamente inteligentes y adaptables.

Una de las áreas clave de progreso ha sido el ámbito de la inteligencia física, que abarca la capacidad del robot para realizar manipulaciones diestras, mantener el equilibrio y navegar en entornos dinámicos. La introducción de técnicas de aprendizaje por refuerzo de múltiples tareas, como MT-Opt, ha permitido a los robots aprender y ejecutar múltiples tareas aprovechando principios de aprendizaje compartidos, haciendo que el proceso de entrenamiento sea más eficiente y dando como resultado robots que pueden adaptarse a una variedad de tareas en entornos cambiantes.

Además, la llegada de arquitecturas basadas en transformadores, como RT1 y RT2, ha sido un punto de inflexión. Estos modelos han transformado la forma en que los robots entienden e interactúan con el mundo, cerrando la brecha entre su percepción y las instrucciones basadas en el lenguaje que reciben. Al alinear el control robótico con las capacidades lingüísticas, estos modelos han permitido a los robots interpretar órdenes complejas, realizar razonamiento semántico y generalizar sus habilidades a nuevos entornos no vistos.

La disponibilidad de conjuntos de datos de entrenamiento robótico a gran escala, como el conjunto de datos de embodiment de OpenX, ha acelerado aún más el progreso de la inteligencia artificial robótica. Estos diversos conjuntos de datos, que abarcan una amplia gama de encarnaciones y habilidades de robots, han permitido el desarrollo de sistemas robóticos más sólidos y versátiles.

Los avances en el diseño de funciones de recompensa, aprovechando las capacidades de modelos de lenguaje a gran escala como GPT-4, también han mostrado resultados prometedores en el entrenamiento de robots para adquirir destreza a nivel sobrehumano en tareas de manipulación de bajo nivel. Este avance tiene el potencial de superar la paradoja de Moravec, que sugería que es más fácil para las computadoras sobresalir en tareas cognitivas de alto nivel que en habilidades físicas aparentemente simples.

Con el ritmo de estos desarrollos, la industria robótica se encuentra lista para un "momento ChatGPT" en los próximos 12 a 24 meses. Las principales empresas ya se están preparando para implementar robots en escenarios del mundo real, como la fabricación y la logística, lo que acelerará aún más la curva de aprendizaje a medida que recopilen grandes cantidades de datos de entrenamiento.

El cambio de paradigma de robots especialistas a generalistas ha sido impulsado en gran medida por los avances en transformadores y modelos de lenguaje a gran escala. En el pasado, los robots eran excelentes especialistas, pero pobres generalistas, ya que requerían entrenar un modelo separado para cada tarea y entorno. Sin embargo, este enfoque es ineficiente e impracticable, ya que el entorno del mundo real siempre es dinámico y está en constante cambio.

El desarrollo de agentes de IA, como el artículo de investigación "Voyer", que mostró poderosas capacidades de toma de decisiones y planificación en el mundo digital de Minecraft, ha demostrado el potencial de transferir habilidades cognitivas a agentes de IA físicos. Empresas como Boston Dynamics ya han comenzado a equipar a sus perros robot, como Spot, con modelos de lenguaje a gran escala para mejorar sus capacidades cognitivas y ofrecer nuevas experiencias a los usuarios finales.

El avance en el control robótico también ha sido significativo. La introducción de MT-OPT, un cambio de paradigma del aprendizaje de una sola tarea al aprendizaje de múltiples tareas, permitió a un solo robot aprender y ejecutar múltiples tareas aprovechando principios de aprendizaje compartidos. Esto no solo hizo que el entrenamiento fuera más eficiente en términos de datos y tiempo, sino que también dio como resultado robots que podían adaptarse a una variedad de tareas en entornos dinámicos.

El verdadero avance, sin embargo, llegó con la introducción de RT1 y RT2 por parte de Google. RT1 adoptó una arquitectura de transformador, integrando entradas y salidas, transformando imágenes de cámara, instrucciones de tareas y comandos de motor en un lenguaje que el IA del robot podía entender. Esto representó un salto significativo hacia una inteligencia robótica altamente generalizada, ya que la comprensión del mundo y de las tareas de los robots se integró profundamente con el significado del lenguaje.

Basándose en RT1, RT2 combinó un modelo de lenguaje visual entrenado previamente en datos de Internet a escala web con el modelo original RT1. Esto le dio a los robots una comprensión matizada de las señales visuales y el lenguaje natural, lo que les permitió interpretar órdenes complejas, realizar razonamiento semántico, identificar diferentes objetos e incluso usar algunos objetos como herramientas para completar tareas en entornos dinámicos.

Los últimos años han sido testigos de avances significativos en el campo del control robótico y el aprendizaje de múltiples tareas. Uno de los desarrollos clave es la introducción del marco MT-OP (Aprendizaje por refuerzo robótico de múltiples tareas), que permite que un solo robot aprenda y ejecute múltiples tareas aprovechando principios de aprendizaje compartidos. Esto representa un cambio de paradigma con respecto al estado del arte anterior, donde los robots tenían que ser entrenados desde cero para cada nueva tarea.

El marco MT-OP permite a los robots aplicar conocimientos de una tarea a otra, de manera similar a cómo un chef usa habilidades de hacer pasteles para también hornear pan. Este aprendizaje compartido no solo hace que el proceso de entrenamiento sea más eficiente en términos de datos y tiempo, sino que también da como resultado robots que pueden adaptarse a una variedad de tareas en entornos dinámicos.

Basándose en esto, la introducción de RT1 (Transformador Robótico 1) en diciembre de 2022 marcó un avance significativo en el aprendizaje robótico. RT1 adopta una arquitectura de transformador, tomando tanto las entradas (imágenes de cámara, instrucciones de tareas) como las salidas (comandos de motor) y transformándolas en un lenguaje que el IA del robot puede entender. Esto permite a los robots no solo realizar las tareas en las que fueron entrenados directamente, sino también generalizar y ejecutar tareas que nunca han visto antes, al igual que un humano leyendo un libro de recetas y cocinando un plato que nunca ha hecho antes.

La introducción posterior de RT2 en julio de 2023 mejoró aún más las capacidades cognitivas de los robots. RT2 combina un modelo de lenguaje visual entrenado previamente en datos web a gran escala con el modelo original RT1, lo que le da a los robots una comprensión matizada de las señales visuales y el lenguaje natural que va más allá de sus datos de entrenamiento robótico originales. Esto permite a los robots interpretar órdenes complejas, realizar razonamiento semántico y adaptar sus acciones a entornos y fondos dinámicos.

Los últimos años han sido testigos de un aumento notable en el desarrollo de modelos de lenguaje a gran escala, que han revolucionado el campo de la inteligencia artificial. Estos poderosos modelos no solo han demostrado su dominio en el procesamiento del lenguaje natural, sino que también han comenzado a hacer avances significativos en el campo de la robótica.

Uno de los avances clave ha sido el surgimiento de modelos como GPT-4V, que pueden integrarse sin problemas con los sistemas robóticos tradicionales, lo que les permite entender y ejecutar órdenes complejas. Esta integración de la comprensión del lenguaje con las capacidades físicas ha sido un punto de inflexión, allanando el camino para una nueva era de agentes robóticos versátiles y adaptables.

Además, el desarrollo de algoritmos que pueden cerrar la brecha entre los procesos cognitivos de "Sistema 1" y "Sistema 2" ha sido un paso crucial hacia un control robótico más sólido e inteligente. Estos avances han permitido a los robots no solo ejecutar tareas específicas, sino también participar en un razonamiento y toma de decisiones de mayor nivel, lo que los hace más capaces de navegar en entornos dinámicos y adaptarse a circunstancias cambiantes.

Junto a estos avances cognitivos, la industria de la robótica también ha sido testigo de un progreso notable en el desarrollo de hardware. Empresas como Figure han mostrado impresionantes demostraciones de sus plataformas robóticas, capaces de completar una amplia gama de tareas domésticas de forma autónoma, desde lavar ropa hasta hacer café. Estos avances sugieren que la creencia arraigada de que el hardware confiable precedería al control de IA confiable ya no es válida, ya que los dos aspectos parecen estar convergiendo a un ritmo acelerado.

El avance clave en los últimos meses ha sido la importancia de los datos de entrenamiento diversos y a gran escala para el avance de la inteligencia artificial robótica. La introducción del conjunto de datos de embodiment de OpenX, una colaboración entre 20 instituciones que proporciona datos de 22 encarnaciones robóticas diferentes que demuestran más de 500 habilidades y 150,000 tareas, ha sido un punto de inflexión.

En comparación con el modelo RT1 anterior, que se entrenó en solo 700 tareas, el modelo RTX entrenado en este nuevo y masivo conjunto de datos ha mostrado una mejora notable del 300% en la evaluación de habilidades emergentes. Esto muestra la ley de escala en acción: con conjuntos de datos más grandes y diversos, el rendimiento de los modelos de IA robótica puede mejorar significativamente sin cambios arquitectónicos fundamentales.

Además, el desarrollo de técnicas como AutoRT, que pueden generar enormes cantidades de datos de entrenamiento del mundo real utilizando modelos de lenguaje visual y modelos de lenguaje a gran escala, tiene un gran potencial para acelerar aún más el progreso de la inteligencia artificial robótica. Al entrenar continuamente a los robots para completar diferentes tareas y usar los datos como entrenamiento compartido, el potencial para generar conjuntos de datos vastos y diversos es inmenso.

Los últimos años han sido testigos de avances notables en el campo de la robótica, impulsados por el rápido progreso de los modelos de lenguaje a gran escala y los transformadores. Estos avances han allanado el camino para un futuro en el que los robots no solo puedan realizar tareas especializadas, sino también adaptarse a entornos dinámicos y generalizar sus habilidades.

Uno de los desarrollos clave ha sido la introducción del aprendizaje por refuerzo robótico de múltiples tareas (MT-OP), que permite que un solo robot aprenda y ejecute múltiples tareas aprovechando principios de aprendizaje compartidos. Este enfoque ha hecho que el proceso de entrenamiento sea más eficiente y ha dado como resultado robots que pueden adaptarse a una variedad de tareas en entornos dinámicos.

Basándose en esto, la reciente introducción de RT1 y RT2 por parte de Google ha sido un punto de inflexión. Estos modelos han transformado la forma en que los robots entienden e interactúan con el mundo, integrando sus acciones con modelos de lenguaje para lograr niveles notables de generalización. RT2, en particular, ha mostrado un salto significativo en el rendimiento, con una tasa de éxito del 62% en aplicaciones del mundo real, una mejora notable sobre el modelo RT1 anterior.

El desarrollo de transformadores y modelos de lenguaje a gran escala ha impulsado un progreso significativo tanto en la inteligencia cognitiva como en la inteligencia física de nivel medio para la robótica. Sin embargo, un área que a menudo ha quedado corta es el dominio de las habilidades de destreza manual a nivel bajo, como la manipulación intrincada de las manos.

Este desafío se conoce como la paradoja de Moravec, un concepto introducido hace 30 años por el destacado científico de la robótica H. Moravec. La paradoja sugiere que es relativamente fácil para las computadoras lograr un rendimiento a nivel adulto en tareas inteligentes, como jugar al ajedrez, pero mucho más difícil replicar las habilidades de un niño de un año en percepción y movilidad.

La teoría detrás de esta paradoja es que los problemas fáciles, como caminar, correr y la manipulación manual, se han desarrollado por los humanos a lo largo de cientos de miles de años y se han vuelto profundamente intuitivos. Traducir estas habilidades a las computadoras ha resultado ser un desafío significativo.

Sin embargo, los avances recientes en investigación han mostrado el potencial de los modelos de lenguaje a gran escala, como GPT-4, para superar esta paradoja. Al usar estos modelos para diseñar funciones de recompensa para el aprendizaje por refuerzo, los robots han podido entrenar y desarrollar habilidades de destreza manual a un nivel sobrehumano.

Los últimos años han sido testigos de avances notables en el campo de la robótica, impulsados por el rápido progreso de los modelos de lenguaje a gran escala y los transformadores. Estos avances han allanado el camino para un futuro en el que los robots no solo puedan realizar tareas especializadas, sino también adaptarse a entornos dinámicos y generalizar sus habilidades.

Uno de los desarrollos clave ha sido la introducción del aprendizaje por refuerzo robótico de múltiples tareas (MT-OP), que permite que un solo robot aprenda y ejecute múltiples tareas aprovechando principios de aprendizaje compartidos. Este enfoque ha hecho que el proceso de entrenamiento sea más eficiente y ha dado como resultado robots que pueden adaptarse a una variedad de tareas en entornos dinámicos.

Basándose en esto, la reciente introducción de RT1 y RT2 por parte de Google ha sido un punto de inflexión. Estos modelos han transformado la forma en que los robots entienden e interactúan con el mundo, integrando sus acciones con modelos de lenguaje para lograr niveles notables de generalización. RT2, en particular, ha mostrado un salto significativo en el rendimiento, con una tasa de éxito del 62% en aplicaciones del mundo real, una mejora notable sobre el modelo RT1 anterior.

Además, el lanzamiento del conjunto de datos de embodiment de OpenX, una colaboración entre 20 instituciones, ha proporcionado un recurso de entrenamiento masivo para la inteligencia artificial robótica, con más de 500 habilidades y 150,000 tareas en 1 millón de episodios. Este diverso conjunto de datos ha permitido el desarrollo de RTX, que ha superado a RT2 en un 300% en la evaluación de habilidades emergentes, demostrando el poder de escalar los datos de entrenamiento.

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