Problema 425

Tesla esperaba producir 5000 autos eléctricos Model 3 nuevos cada semana en 2018. Hasta ahora, no ha logrado fabricar ni la mitad de esa cantidad. Cuestionado al respecto, el director ejecutivo de la compañía, Elon Musk, afirmó que “la automatización excesiva fue un error” y que “los humanos están infravalorados”.

No está equivocado: el reciente impulso hacia la automatización total ha pasado por alto la importancia de la adaptabilidad. Los humanos aún son mucho más capaces de adaptarse al cambio que la inteligencia artificial (IA). A largo plazo, la IA tiene el potencial de reemplazar a los trabajadores humanos, pero por ahora los líderes deben determinar la velocidad correcta de cambio.

La fábrica de Tesla en Silicon Valley está altamente automatizada. Al principio, Musk comprendió que cualquier proceso que siguiera una secuencia de pasos predefinidos y tuviera lugar en un entorno bastante controlado, como la planta de una fábrica, podría automatizarse mediante inteligencia artificial y robots. Y esto es algo por lo que debería ser acreditado.

Pero mientras los sistemas autónomos se están desarrollando rápidamente, los seres humanos se adaptan mucho mejor a los cambios imprevistos. Cuando se trata de un trabajo de fábrica complejo, esto es algo que no debe subestimarse. Mirando hacia atrás en los problemas de productividad de Tesla, Musk sin duda pasó por alto la importancia de la adaptabilidad en la fabricación. La probabilidad de pequeños errores y situaciones imprevistas es proporcional a la complejidad del proceso, especialmente cuando el proceso tiene lugar en el mundo físico.

Inteligencia adaptativa

Los seres humanos y otras formas de vida inteligente evolucionaron para sobrevivir en un mundo en constante cambio. Por esta razón, pueden hacer frente notablemente bien a situaciones imprevistas y discrepancias entre los eventos esperados y los reales. Como enfatiza el científico cognitivo Gary Marcus, hay muchas cosas “que intervienen en la inteligencia humana, como nuestra capacidad para prestar atención a las cosas correctas al mismo tiempo, razonar sobre ellas para construir modelos de lo que está sucediendo para poder anticipar lo que ocurre”. podría suceder a continuación y así sucesivamente.”

Los humanos y los animales también pueden adaptar sus cuerpos a situaciones radicalmente diferentes para lograr sus objetivos. Por ejemplo, podemos avanzar caminando, nadando, saltando, trepando y gateando, y podemos hacerlo incluso si perdemos el uso de una extremidad. Estos aspectos dinámicos de los sistemas biológicos les ayudan a hacer frente a cambios radicales en situaciones muy complejas.

El aprendizaje automático, por otro lado, aún no está al nivel de la inteligencia y la adaptabilidad humanas. Claro, hemos hecho un gran progreso. Hoy en día, los algoritmos avanzados de IA, inspirados en los sistemas nerviosos, pueden aprender a reconocer situaciones similares, como un semáforo en rojo o una pelota que cae en la calle, incluso mejor que los humanos. Los avances en robótica también significan que los nuevos robots hechos de materiales blandos pueden adaptarse físicamente a objetos imprevistos en el entorno físico. Pero en ambos casos, la adaptabilidad se limita a variaciones dentro de una categoría restringida de objetos o eventos.

La verdad es que aún no dominamos el diseño de robots e IA que sean lo suficientemente resistentes para responder a entornos impredecibles. Tomemos el ejemplo de los robots utilizados en la industria del embalaje. Los vehículos guiados automatizados con inteligencia a bordo limitada solo pueden seguir instrucciones de programación simples que los llevan a lo largo de rutas fijas en un entorno definido. Estos robots podrían recoger un producto y colocarlo en una caja de cartón, sin la capacidad de hacer nada más complejo. Cuando el trabajo cambia, el robot tendrá que ser reemplazado.

También se utilizan robots móviles más complejos. Tienen sensores y escáneres incorporados, así como un software que les permite detectar su entorno y elegir la ruta más eficiente para que un producto no se coloque necesariamente en el mismo lugar cada vez. Estos robots más complejos son más flexibles y adaptables, pero todavía están bastante lejos de lo que pueden hacer los sistemas biológicos.

Esto podría ser un problema para las fábricas demasiado automatizadas donde las pequeñas discrepancias físicas (una rueda rota, el desgaste del suelo, piezas colocadas de forma imprecisa) pueden acumularse rápidamente y dar lugar a situaciones impredecibles (un componente no está donde debería estar, un robot está perdido). Cuando un proceso cambia o la fábrica comienza a fabricar un nuevo producto, entonces es necesario reconfigurar el equipo y encontrar una solución diferente. Esto aún no está del todo al alcance de la IA y la robótica.

Automatización completa

Musk ha señalado públicamente su deseo de crear una fábrica totalmente autónoma. Su objetivo subyacente es superar los límites de la velocidad humana. Con mayor velocidad, se pueden lograr mayores rendimientos. Pero en entornos complejos, como una fábrica altamente automatizada, existe la necesidad de robots altamente adaptables que puedan responder a situaciones imprevistas y entre sí como lo hacen los sistemas biológicos. Introducir ese tipo de resiliencia biológica en robótica e IA requiere más investigación.

El primero implica probar la automatización robótica dentro de un conjunto definido de procesos, como recoger materia prima y colocarla en la línea de montaje. El segundo consiste en expandir