Marc Raibert enfría la fiebre de los robots humanoides: ”Musk no cumplirá sus promesas tan rápido”
Marc Raibert reclama máquinas adaptadas a cada tarea y señala la fiabilidad, los datos y la adopción como los grandes obstáculos del sector.
El fundador de Boston Dynamics advierte de que la robótica aún afronta grandes retos de fiabilidad, aprendizaje y adopción. Aunque considera que los humanoides representan un desafío apasionante, defiende desarrollar máquinas adaptadas a cada tarea y duda de que Tesla pueda fabricar robots al ritmo anunciado por Elon Musk.
La inversión en robótica vive uno de sus momentos de mayor efervescencia, impulsada por los avances de la inteligencia artificial y las promesas de fabricar millones de máquinas capaces de trabajar junto a las personas. Sin embargo, Marc Raibert, uno de los pioneros de la robótica moderna, pide moderar las expectativas: conseguir que un robot se mueva de forma espectacular no significa que esté preparado para realizar tareas complejas de manera fiable y autónoma.
Raibert, fundador de Boston Dynamics en 1992 y responsable durante años del desarrollo de robots emblemáticos como BigDog, Atlas y Spot, trasladó este mensaje durante su intervención en AI Everything, celebrado en Abu Dabi. Actualmente dirige el RAI Institute, un centro de investigación creado por Hyundai tras adquirir Boston Dynamics.
Durante la presentación mostró vídeos de máquinas capaces de realizar acrobacias, manipular objetos pesados y ejecutar movimientos aprendidos mediante simulaciones informáticas. Una de las demostraciones más llamativas fue la voltereta lateral de un robot humanoide, que, según explicó, había aprendido la maniobra en un entorno simulado antes de probarla físicamente.
Pese a estos avances, el ingeniero aprovechó buena parte de su intervención para advertir de las dificultades que todavía debe superar el sector.
Por qué la inteligencia artificial física no avanzará como ChatGPT
El entusiasmo inversor se ha disparado con la expectativa de que la inteligencia artificial aplicada al mundo físico experimente una expansión similar a la de los grandes modelos de lenguaje. Raibert reconoce que nunca había visto tanto interés por la robótica, pero considera que esperar una revolución igual de rápida es "un poco optimista".
La principal diferencia está en los datos. Los modelos de lenguaje pueden entrenarse con grandes cantidades de información disponible en internet, mientras que los robots necesitan aprender a interactuar con objetos, calcular fuerzas, mantener el equilibrio y reaccionar ante situaciones físicas cambiantes.
"Es muy difícil conseguir datos para robots físicos", explicó. Algunas empresas recurren a la teleoperación, mediante la cual una persona controla una máquina a distancia mientras se registran sus movimientos. Otros laboratorios, como el suyo, utilizan simulaciones para entrenar comportamientos antes de trasladarlos al mundo real.
Raibert también advierte de los límites de enseñar a las máquinas simplemente observando a las personas. Su laboratorio desarrolló un proyecto llamado Mirar, entender, hacer, cuyo objetivo era que un robot observara una tarea industrial y después la reprodujera. El experimento reveló que comprender una acción a partir de imágenes es mucho más difícil de lo que parece.
Los modelos de lenguaje sí pueden resultar útiles para facilitar la comunicación entre personas y máquinas. Sin embargo, el ingeniero distingue entre permitir que un robot entienda instrucciones verbales y conseguir que ejecute correctamente las tareas físicas que se le encomiendan.
La fiabilidad sigue siendo el gran desafío
Otro de los obstáculos es la precisión. Según Raibert, los sistemas basados en datos pueden alcanzar tasas de éxito del 60%, el 70%, el 80% e incluso el 90%. Esos resultados pueden parecer prometedores, pero no siempre son suficientes para aplicaciones industriales que exigen una fiabilidad cercana al 99,9% o superior.
En una fábrica, por ejemplo, un robot que debe ensamblar piezas necesita repetir la operación correctamente de manera constante. Una tasa de éxito elevada durante una demostración no garantiza que pueda mantener ese rendimiento en condiciones reales y durante largos periodos.
El fundador de Boston Dynamics admite que una mayor escala de entrenamiento podría mejorar los resultados, aunque su laboratorio también explora enfoques poco convencionales. "Si alguien te dice A, tú pruebas Z", explicó para describir su disposición a investigar alternativas a las estrategias más extendidas.
¿Todos los robots tienen que ser humanoides?
En plena carrera por desarrollar máquinas con dos brazos, dos piernas y una cabeza, Raibert cuestiona que esa deba ser la forma dominante de la robótica.
El ingeniero considera que los humanoides representan un reto apasionante, comparable a "escalar el Everest de los robots". Sin embargo, le sorprende que tantas empresas estén apostando por diseños similares. Según relató, un conocido visitó recientemente una feria de robótica y encontró que solo cuatro expositores no tenían un robot humanoide.
Para Raibert, la forma de una máquina debería responder a la tarea que necesita realizar. La comprensión del entorno, la capacidad de adaptación, la movilidad y la destreza son más importantes que reproducir exactamente el cuerpo humano.
Su postura resulta especialmente llamativa porque Boston Dynamics ha desarrollado Atlas, uno de los humanoides más conocidos del sector. Aun así, defiende que la diversidad de diseños permitirá crear robots más eficientes para trabajos específicos.
Raibert duda de los plazos anunciados por Elon Musk
Las promesas de Tesla también estuvieron presentes en la conversación. Elon Musk ha anunciado planes ambiciosos para fabricar robots humanoides Optimus a gran escala, con el objetivo de alcanzar una producción de un millón de unidades al año en Fremont.
Preguntado sobre si Tesla podrá cumplir esos compromisos en los plazos previstos, Raibert respondió con cautela. Se declaró un firme defensor de la robótica y destacó la capacidad de Musk para atraer atención e inversión hacia el sector, pero puso en duda la velocidad anunciada.
"¿Creo que tendrá tantos robots tan rápido como ha prometido? Probablemente no", afirmó.
A su juicio, el entusiasmo generado por Musk tiene un efecto positivo: atrae a inversores y empresas que pueden impulsar el desarrollo de tecnologías útiles. Sin embargo, las expectativas comerciales no eliminan los desafíos técnicos ni las dificultades para desplegar miles de máquinas en entornos reales.
Boston Dynamics y Hyundai también han planteado objetivos de producción más moderados, con una capacidad prevista de 30.000 humanoides anuales, destinados principalmente a almacenes y otros entornos industriales.
Las fábricas llegarán antes que los hogares
Raibert considera que los almacenes y las fábricas serán algunos de los primeros espacios en adoptar robots humanoides de forma más amplia. Las viviendas, en cambio, presentan obstáculos adicionales.
Un robot doméstico tendría que operar con un nivel de seguridad muy elevado en entornos impredecibles. Además, debería ser asequible y capaz de realizar suficientes tareas útiles para justificar su coste. Como cada hogar tiene una distribución y unas necesidades diferentes, desarrollar una máquina que funcione de forma fiable en todos ellos resulta especialmente complicado.
A las dificultades técnicas se suman las barreras de adopción. Raibert explica que introducir un robot en una empresa puede requerir cambios en sus sistemas informáticos y superar revisiones de seguridad que retrasan su puesta en marcha durante meses o incluso años.
El ingeniero compara esta situación con la experiencia de conducir un coche. La sociedad lleva décadas aprendiendo a utilizar vehículos, mientras que todavía no existe una cultura de uso equivalente para los robots autónomos.
Por ello, distingue entre la velocidad del progreso tecnológico y la de la formación de los clientes, la adaptación de las empresas y la aceptación social. Aunque las máquinas mejoren rápidamente, su incorporación a la vida cotidiana puede avanzar mucho más despacio.
Inspirarse en la naturaleza sin copiarla
La trayectoria de Raibert comenzó con la neurofisiología, el estudio del funcionamiento del cerebro. Durante sus años de formación pensaba que comprender los mecanismos cerebrales permitiría reproducirlos en robots. Con el tiempo, su enfoque cambió: considera útil inspirarse en las capacidades de los animales sin intentar copiar exactamente su biología.
El cuerpo humano, recordó, cuenta con capacidades extraordinarias, desde la destreza de las manos hasta la percepción del entorno. Los robots han progresado de forma notable, pero todavía no igualan el conjunto de habilidades humanas.
Esa diferencia explica por qué las demostraciones espectaculares no deben confundirse con una autonomía general comparable a la de las personas.
Una revolución que necesita tiempo
Durante su intervención, Raibert también elogió los planes de Abu Dabi para incorporar inteligencia artificial a la Administración y reducir la burocracia. Considera que el emirato podría convertirse en un entorno de prueba para adoptar nuevas tecnologías con mayor rapidez.
Sobre el consumo energético de la inteligencia artificial, reconoció que existe un problema que debe gestionarse, aunque se mostró contrario a frenar de forma generalizada el desarrollo por temor a sus posibles consecuencias.
Su visión combina confianza en el potencial de la robótica con cautela ante las promesas de despliegue inmediato. Después de décadas trabajando en el sector, el ingeniero considera que el progreso ha sido extraordinario, pero que todavía queda mucho por descubrir.
"Hemos recorrido un largo camino, pero nos queda mucho por delante", resumió. A su juicio, dentro de 20 o 30 años la industria seguirá inventando nuevas soluciones.