Los seres humanos saben silenciar un teléfono que suena cuando están en una biblioteca tranquila, y decir «gracias» después de que alguien presta una mano amiga, es decir, sabemos tener buenos modales. Ahora, los robots aprenderán esta etiqueta también, gracias a un proyecto de investigación que pretende enseñar buenos modales a los robots.
Al enseñar a los robots tales normas sociales, los investigadores piensan que las máquinas podrían interactuar mejor con los seres humanos. Las etapas iniciales del proyecto fueron completadas recientemente por un equipo de investigadores financiado por la Agencia de Proyectos Avanzados de Investigación en Defensa (DARPA), una rama del Departamento de Defensa de Estados Unidos dedicada al desarrollo de nuevas tecnologías militares.
Los investigadores han estudiado cómo los seres humanos reconocen y reaccionan a las normas sociales, y han desarrollado un algoritmo de aprendizaje automático que permite a un robot aprender estos buenos modales basándose en los datos humanos.
Según los investigadores, un sistema de inteligencia artificial (IA) podría eventualmente «intuir» cómo comportarse en ciertas situaciones, al igual que las personas.
«Si en un futuro cercano vamos a estar rodeados de robots, coches sin conductor y asistentes digitales virtuales en nuestros teléfonos y hogares como lo imaginamos hoy, entonces esos asistentes tendrán que aprender buenos modales y las mismas normas que nosotros«, agregó. Reza Ghanadan, gerente del programa DARPA, dijo en un comunicado
Utilizando el ejemplo de la biblioteca, los investigadores dijeron que un sistema de contestador automático con IA no respondería automáticamente, silenciando el timbre del teléfono o hablando en voz baja.
Este es solo uno de una larga lista de normas sociales y éticas que las máquinas necesitan aprender, pero que los humanos aprenden desde la más tierna infancia, aunque algunos lo disimulen. La gente también puede aprender nuevas normas más fácilmente porque ya tienen una compleja red de normas, según los investigadores.
«Eso es algo con lo que todos estamos familiarizados, ya que la gente ‘normal’ detecta las violaciones de normas muy rápidamente», dijo Ghanadan. «La incertidumbre inherente a este tipo de datos humanos hace que el aprendizaje automático de las normas humanas sea extremadamente difícil, al igual que los buenos modales«.
A la mayoría de nosotros se nos enseñó que decir «gracias» es simplemente lo más educado que se puede hacer. Pero investigaciones actuales en psicología social sugieren que decir «gracias» va más allá de los buenos modales, también sirve para construir y mantener relaciones sociales.
Esta premisa tiene su base en la teoría de la gratitud de encontrar-recordar-y-enlazar, propuesta por la psicóloga estadounidense Sara Algoe, de la Universidad de Carolina del Norte. Según esta teoría, la gratitud induce:
- La iniciación de nuevas relaciones sociales (una función de búsqueda)
- Orienta a las personas a las relaciones sociales existentes (una función de recordar)
- Promueve el mantenimiento y la inversión en estas relaciones (una función de enlace)
Como con todas las emociones, la gratitud puede ser sentida y expresada. La evidencia de cómo el sentimiento de gratitud funciona para encontrar, recordar y enlazar en las relaciones sociales es fuerte. Desde la promoción de la ayuda y la confianza hasta la reducción de la agresión, sentirse agradecido da lugar a una amplia gama de resultados que benefician a ambas partes en una relación social.
Volviendo a expresar gratitud, el trabajo existente es relativamente escaso. La evidencia que existe en gran medida se centra en las relaciones sociales en curso, como las que existen entre parejas enamoradas.
Hasta ahora, el proyecto DARPA ha logrado proporcionar un marco para ese aprendizaje automático, pero hay más trabajo por hacer, dijeron los investigadores. Ghanadan agregó que un robot debería tener la capacidad de aprender, representar, activar y aplicar el gran número de normas que la gente espera que otros obedezcan, aprendiendo buenos modales.
Al crear un marco para desarrollar y probar estos complejos algoritmos de «modales», los investigadores dijeron que el proyecto podría ayudar a acelerar la capacidad de las máquinas para aprender y imitar a los humanos en su mejor comportamiento y buenos modales.
