5 ocasiones en las que las que los algoritmos se burlaron de sus propios creadores

¿Llegará el día en el que los robots sean más listos que sus creadores? Muchos temen que llegue ese momento, llegando incluso a hablar de una guerra apocalíptica entre los humanos y sus creaciones.

Que deban seguir a rajatabla las leyes de la robótica, y hagan exactamente lo que les pedimos, no implica que no puedan volverse contra nosotros, si los hemos diseñado para eso. O puede, simplemente, que los robots se rían de nosotros en nuestra cara.

Divertidas anécdotas de Inteligencia Artificial de boca de los investigadores

Eso es lo que ocurrió en las 27 anécdotas que ha recopilado un nuevo estudio publicado este mes; se llama “La sorprendente creatividad de la evolución digital”, y han participado varias universidades y empresas de todo el mundo, incluida Apple.

inteligencia artificial

Estos investigadores se encontraron con situaciones en las que parecía que sus propios algoritmos se estaban burlando de su trabajo; a veces buscaban fallos en la lógica de sus creadores, en otras encontraban soluciones absurdas pero técnicamente correctas. En definitiva, situaciones en las que los investigadores se quedaron con cara de tontos.

A continuación traducimos algunas de estas anécdotas, pero no dudéis en leer el estudio original (pdf) para echaros unas risas.

¿Para qué andar cuando puedes tirarte al suelo?

Un estudio se centró en simular el movimiento de las criaturas vivas, usando bloques tridimensionales conectados entre si; la red neuronal debía generar cuerpos basados en bloques que se adaptasen a las diferentes situaciones presentadas.

inteligencia artificial burlas 1

En vez de eso, la red neuronal creó seres rígidos y muy altos. En cuanto empezaba la simulación, no llegaban a andar, sino que se caían directamente al suelo.

Resulta que esa era la forma más optima de solucionar el problema presentado. Como los investigadores pusieron un límite de sólo 10 segundos, el sistema llegó a la conclusión de que en ese tiempo recorrería más terreno tirándose al suelo que andando como un ser normal y corriente; algunos incluso llegaban a dar volteretas accidentales.

En otro estudio parecido, a las IA se les pedía que diesen el salto más alto posible. Ni siquiera se molestaron en saltar, y en vez de eso, decidieron que les salía más a cuenta dar una voltereta con unas piernas muy largas para alcanzar la máxima altura. De esta manera no tenían que aprender a saltar, que era el objetivo del estudio.

Una lista vacía no puede estar desordenada

Cada vez es más común el uso de sistemas automatizados para solucionar bugs en aplicaciones; estos sistemas son capaces de analizar el código fuente y no solo llegar a la conclusión de qué puede fallar, sino también de aplicar soluciones.

genprog

Pero si ese día estaba vago, el algoritmo GenProg a veces prefería tapar esos problemillas bajo la alfombra. Tenía que analizar un código que debía devolver resultados en orden que a veces los mostraba desordenados.

GenProg decidió que eso era mucho trabajo, e hizo que el código devolviese una lista vacía. Como las listas vacías no pueden estar desordenadas, había cumplido su trabajo. Esperamos que no pidiese elogios encima.

Bloqueando a los rivales en cinco en raya

A los estudiantes de la universidad de Texas se les pidió que creasen un sistema para jugar al cinco en raya, y podían usar cualquier técnica que quisieran. Todos los algoritmos recibían una representación de la situación del tablero en cada turno, y debían devolver el movimiento que querían hacer.

cinco en raya

El problema es que el tablero no tenía un tamaño establecido, por lo que a efectos del juego, era infinito. El ganador se aprovechó de esto, devolviendo movimientos en posiciones muy lejanas en el tablero; cuando los rivales recibían la representación del tablero, este era tan gigantesco que no cabía en la memoria y el programa se colgaba. Al final, sólo quedaba el que había hecho el movimiento, que ganaba porque el resto no podía continuar.

Cogiendo objetos con las garras cerradas por las malas

Unos investigadores estaban explorando las posibilidades de los brazos robóticos, especialmente en casos en los que no es posible abrir la garra, por ejemplo, por un fallo mecánico.

La idea de los investigadores era encontrar maneras de mover el objeto con las garras cerradas. En vez de eso, la red neuronal descubrió que si daba golpes al objeto en el ángulo adecuado, podía forzarlo dentro de las garras. El robot quería usar las garras sí o sí, y daba igual lo que dijeran los investigadores.

Usando los hombros para andar

Otro experimento se planteó cómo un robot podía adaptarse en caso de que una de sus patas se rompiese; el objetivo era que aprendiese a equilibrarse con el resto de las patas y encontrar una manera de andar aunque fuese cojeando.

En vez de eso, los robots decidieron que preferían darse la vuelta y andar con los hombros. De nuevo, esta era la manera más eficiente y rápida de solucionar el problema presentado, aunque no era la más lógica para un humano.