Rodney Brooks, pionero en robótica del MIT, cree que las personas están sobreestimando enormemente la inteligencia artificial generativa.

Cuando Rodney Brooks habla sobre robótica e inteligencia artificial, es importante prestar atención. Actualmente Profesor Emérito de Robótica de Panasonic en MIT, también cofundó tres compañías clave, incluyendo Rethink Robotics, iRobot y su empresa actual, Robust.ai. Brooks también dirigió el Laboratorio de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial (CSAIL) del MIT durante una década a partir de 1997. De hecho, le gusta hacer predicciones sobre el futuro de la IA y lleva un registro en su blog de qué tan acertadas son. Él sabe de lo que está hablando y opina que tal vez es hora de frenar la excesiva publicidad en torno a la inteligencia artificial generativa. Brooks considera que es una tecnología impresionante, pero quizás no tan capaz como muchos sugieren. "No estoy diciendo que los LLM no sean importantes, pero tenemos que ser cuidadosos en cómo los evaluamos", comentó a TechCrunch. Explica que el problema con la IA generativa es que, aunque es capaz de realizar cierto conjunto de tareas, no puede hacer todo lo que un humano puede y las personas tienden a sobreestimar sus capacidades. Brooks señala que la IA generativa no es humana ni siquiera similar a un humano, por lo que es un error asignarle capacidades humanas.

En cuanto a la colaboración entre robots y humanos, su compañía diseñó robots con propósitos prácticos enfocados en operaciones de almacén, en lugar de construir un robot de apariencia humana. Estos robots tienen la forma de carritos de compras con un asa. "El factor de forma que usamos no son humanoides caminando, aunque he construido y entregado más humanoides que cualquier otra persona. Estos robots se parecen a carritos de compras", mencionó. Después de todos estos años, Brooks ha aprendido que se trata de hacer que la tecnología sea accesible y construida con un propósito. "Siempre intento hacer que la tecnología sea fácil de entender para las personas y, por lo tanto, podemos implementarla a gran escala, y siempre considero el caso empresarial; el retorno de la inversión también es muy importante." A pesar de todo esto, Brooks dice que debemos aceptar que siempre habrá casos extraordinarios difíciles de resolver cuando se trata de IA, que podrían llevar décadas resolver.

Finalmente, aunque reconoce que los LLM podrían ser útiles en algún momento con robots domésticos, señala que también podrían presentar sus propios desafíos únicos. "La gente dice 'Oh, los grandes modelos de lenguaje harán que los robots puedan hacer cosas que no podían hacer'. Ahí es donde no está el problema. El problema para poder hacer cosas se relaciona con la teoría del control y todo tipo de optimización matemática intensa", mencionó. Brooks explica que esto podría llevar eventualmente a robots con interfaces de lenguaje útiles para personas en situaciones de cuidado. "No es útil en un almacén decirle a un robot individual que salga a buscar una cosa para un pedido, pero puede ser útil en el cuidado de personas mayores en los hogares que las personas puedan decir cosas a los robots", concluyó.