Y sin embargo, demuestra un nivel avanzado de habilidad corporal y mental, pues requiere coordinar nuestros movimientos con los de un elemento ajeno a nosotros (la ropa), así como hacerlo (a veces) a ciegas.

Los humanos podemos hacer esto gracias a un sentido llamado propiocepción, responsable de informar al organismo de la posición de los músculos, posibilitándonos sentir la posición relativa de partes corporales contiguas. Pero, incluso así, la tarea de aprender a vestirse es muchas veces frustrante cuando empezamos a hacerlo, siendo aún niños, así que ¿cómo podría aprender a vestirse una máquina?

Esa misma pregunta se hicieron un grupo de investigadores de computación del Instituto de Tecnología de Georgia, y a la hora de enfrentar el problema se dieron cuenta de que algo aparentemente simple podía suponer un complejo problema incluso para una IA:

"Metemos la cabeza y los brazos por una camisa, o nos ponemos los pantalones, sin pensar en la naturaleza compleja de nuestras interacciones con la ropa. Podemos usar una mano para mantener abierta una camisa, colocar la segunda mano en la manga, empujar nuestro brazo a través de la manga y luego invertir los papeles de las manos al tirar de la siguiente manga. Y mientras, tenemos cuidado de evitar que nuestra mano se quede atrapada por la prenda o termine rasgando la ropa, con el auxilio de nuestro sentido del tacto".

Un monigote que puede terminar ayudando a enfermos y discapacitados

Así que Alexander W. Clegg, un estudiante de doctorado, decidió enfocar el problema igual que lo haría un niño, y optó por el uso de una técnica de inteligencia artificial denominada aprendizaje de refuerzo, en el que la clase de acciones que debe escoger un bot en un entorno vienen determinadas por una "recompensa" o premio acumulado, establecido por sus programadores, lo que lo llevan a optar por aquella secuencia de opciones que se acerca más al resultado deseado por los aquéllos (es decir, por la que conlleva una mayor recompensa). En el caso de los niños, esa recompensa es el estímulo paterno.

Gracias a esta técnica, Clegg y sus compañeros terminaron logrando que su bot se vistiera de manera realista tres prendas diferentes. Tienen pensado divulgar los pormenores de su algoritmo durante la conferencia SIGGRAPH Asia, que se celebrará dentro de unas semanas en Tokio y reunirá a toda la industria asiática de creación de gráficos mediante ordenador.

En el futuro, esta clase de algoritmo podría ser utilizada por la industria de la animación (facilitando el proceso de creación gracias a la capacidad de obviar una gran cantidad de datos), o incluso para crear sistemas robóticos físicos destinados a ayudar a vestir a aquellas personas que no pueden hacerlo por sí mismas (ancianos, discapacitados o enfermos).
"Di 'papá'. Venga: 'PA-PÁ'".

Pero antes incluso de aprender a vestirnos, los humanos aprendemos a hablar. Ese paso ya lo dio la inteligencia artificial hace 3 años, cuando una red neuronal bautizada "Anabell" por sus creadores (investigadores de las universidades de Sassari y Plymouth) y construida sin ningún objetivo predeterminado, fue capaz de aprender a hablar inglés con la fluidez de un niño de cuatro años.

Esto fue posible gracias a un proceso muy similar al que habría seguido un niño real: careciendo de conocimientos de gramática, Anabell fue capaz de formar sus propias frases gracias a las conversaciones que mantenía con sus 'cuidadores', que le aportaban tanto vocabulario como recompensas (en forma de feedback positivo —"¡Eso me gusta!"— ante las frases bien formadas). Finalmente terminó usando 521 oraciones y 312 palabras diferentes.