La mujer india que filma su rutina doméstica para enseñarles a los robots cómo se cocina y se limpia

Para que un robot con inteligencia artificial aprenda a desenvolverse dentro de una casa, una parte de su entrenamiento empieza con un insumo bastante particular: imágenes de una persona común realizando las tareas del hogar. Cortar verduras, limpiar una mesada o levantar un objeto del piso se vuelven datos valiosos cuando una cámara los registra desde el punto de vista de quien los ejecuta. Esos registros permiten que los sistemas que procesan información visual identifiquen cómo se manipulan un cuchillo, una esponja o una olla, y qué secuencia de movimientos se necesita para completar cada actividad.

Divya, una mujer que vive en el distrito de Karur, en India, se dedica a producir ese tipo de material. Lo hace con un teléfono sujeto a la cabeza, de modo que la cámara capte la escena tal como la ven sus ojos mientras trabaja en la cocina o en otras áreas de la casa. Después envía los videos para que pasen a formar parte del entrenamiento de robots.

Cómo funciona el entrenamiento

Para entender el proceso, sirve la comparación con un alumno que aprende mirando a un adulto. Un robot repite paso a paso lo que observa en los videos: cómo se toma un objeto, con qué fuerza, qué ángulo tiene la muñeca, cuántos centímetros hay que desplazar la mano. La diferencia con las máquinas industriales clásicas, que ejecutan siempre la misma secuencia en una fábrica, es que estos robots pueden utilizar lo aprendido para adaptarse a cocinas o salas reales, donde los objetos cambian de lugar, las superficies son distintas y aparecen obstáculos inesperados. Cada video aprobado es, en ese sentido, una clase práctica.

Filmar las acciones no es tan rápido como hacerlas. Divya relata que una tarea que en su rutina habitual le toma treinta minutos, como cortar verduras, le lleva cerca de una hora cuando tiene que grabarla. Además, no todo el material grabado se acepta: cuando filma cuatro horas en un día, suelen aprobarse entre dos y dos horas y media de imágenes. El resto se descarta porque el encuadre, la iluminación o el movimiento no sirven para entrenar al sistema.

Qué cambió en su vida cotidiana

• Antes, Divya necesitaba pedirle dinero a su esposo incluso para recargar el saldo de su teléfono.
• Ahora puede pagar esa recarga y hacer compras por su cuenta con lo que obtiene de las grabaciones.
• El trabajo le demanda más horas que la rutina doméstica habitual, porque cada tarea se hace a cámara lenta.
• Solo una parte del tiempo filmado se convierte en material aprobado para el entrenamiento de los robots.

La experiencia de Divya muestra una aplicación concreta del trabajo humano en el aprendizaje automático: convertir actividades cotidianas en ejemplos visuales para robots. En la Argentina, este tipo de tareas de registro suelen denominarse crowdsourcing o trabajo colaborativo distribuido, y forman parte de una economía digital en la que miles de personas generan datos a pequeña escala para entrenar sistemas de inteligencia artificial.

Qué falta para que llegue a la gente. Por ahora, la mayoría de estos robots entrenados con videos hogareños se encuentra en etapas de prototipo o en pruebas dentro de laboratorios. Para que un robot de uso doméstico realmente pueda cortar verduras, limpiar superficies o levantar objetos en cualquier casa, todavía se necesitan bibliotecas de datos mucho más grandes y variadas, algoritmos que generalicen lo aprendido a entornos distintos y, sobre todo, normas claras sobre cómo se remunera y se cuida a las personas que generan ese material. Mientras tanto, cada video aprobado de Divya suma minutos de práctica a una máquina que, por ahora, todavía no sabe freír un huevo.