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La teoría del aprendizaje humano de Jean Piaget, especialmente durante la etapa sensoriomotriz, ofrece una perspectiva única sobre cómo los seres humanos desarrollan su comprensión del mundo a través de la interacción sensorial y motriz.
Aunque Piaget aplicó estos principios al desarrollo infantil, sus ideas encuentran una sorprendente aplicación en el campo de la robótica y la inteligencia artificial (IA), donde las máquinas buscan emular los procesos de aprendizaje humano.
La pregunta que surge es: ¿es posible dotar a los robots de una capacidad similar a la humana para «sentir»? ¿Cómo pueden los robots aprender a través de la experiencia táctil, al igual que los bebés humanos?
La etapa sensoriomotriz según Piaget: la base del aprendizaje humano
¿Qué es la etapa sensoriomotriz?
Según Jean Piaget, la etapa sensoriomotriz se extiende desde el nacimiento hasta los dos años de edad, y es fundamental para el desarrollo cognitivo del niño. Durante este período, los bebés aprenden a través de sus sentidos (vista, oído, tacto, gusto y olfato) y de la motricidad, utilizando su cuerpo para interactuar con el mundo que los rodea.
Este tipo de aprendizaje les permite formar representaciones mentales, esenciales para la cognición avanzada.
Procesos clave:
Asimilación: Incorporación de nueva información en esquemas preexistentes.
Acomodación: Modificación de los esquemas para ajustarse a nueva información.
El psicólogo Howard Gardner, experto en la teoría de las inteligencias múltiples, subraya la importancia de la interacción temprana con el entorno para desarrollar capacidades cognitivas. En robótica, este principio se ha integrado para crear sistemas capaces de aprender a partir de su interacción sensorial con el mundo.
Aplicación en la Robótica: Cómo los robots pueden «sentir» como los humanos
1. Reflejos (nacimiento – 1 mes)
En los primeros días de vida, los bebés muestran respuestas automáticas ante estímulos, como succionar o apretar. Estas respuestas instintivas les permiten interactuar con su entorno de manera básica, pero esencial.
Los robots actuales, como los de Digit 360, incorporan «reflejos táctiles» mediante sensores que reaccionan automáticamente a estímulos, como la presión o la temperatura. Esta capacidad básica de respuesta inmediata es crucial para la seguridad de las máquinas autónomas, ya que les permite reaccionar sin intervención externa ante eventos inesperados.
Cynthia Breazeal, pionera en robótica social, destaca que «el reflejo sensorial de los robots es clave para garantizar una interacción fluida y segura entre máquinas y seres humanos, especialmente en situaciones de riesgo».
2. Reacciones circulares primarias (1-4 meses)
Durante esta fase, los bebés repiten acciones simples que producen un resultado interesante, como chuparse el dedo. Este comportamiento les permite entender la relación causa-efecto en su entorno.
Los robots equipados con sensores avanzados, como los de SPuR, son capaces de realizar experimentos sencillos dentro de su programación para comprobar la relación entre estímulos y respuestas. Por ejemplo, un robot puede apretar un objeto y, a partir de esa acción repetida, aprender cuánta presión necesita aplicar sin dañarlo. Este proceso es similar al modo en que un bebé explora el mundo, buscando retroalimentación directa.
Rodney Brooks, experto en robótica, señala que «la repetición de acciones básicas permite a las máquinas aprender de manera progresiva, lo que mejora su rendimiento en tareas complejas».
3. Reacciones circulares secundarias (4-8 meses)
Los bebés comienzan a interactuar con su entorno de manera más activa. Por ejemplo, al agitar un sonajero para producir un sonido, el bebé comienza a asociar sus acciones con efectos externos.
Los robots, especialmente en áreas como la logística y manufactura, utilizan sensores para manipular objetos y aprender sus propiedades. Robots como SPuR emplean sensores de presión y tacto para ajustar su manipulación de objetos. Así, pueden interactuar de manera eficaz con diferentes materiales, aprendiendo, por ejemplo, qué fuerza aplicar para no dañarlos, de forma similar a la interacción de un niño con nuevos objetos.
El neurocientífico David Eagleman considera que «la capacidad de los robots para experimentar activamente con su entorno es un paso fundamental hacia la creación de máquinas con un aprendizaje autónomo más efectivo».
4. Coordinación de esquemas secundarios (8-12 meses)
En esta fase, los bebés combinan acciones para alcanzar objetivos específicos, como mover un objeto para tomar otro. Este tipo de razonamiento comienza a ser más complejo y muestra una mayor capacidad de planificación.
Plataformas como Digit Plexus utilizan redes de sensores que permiten a los robots coordinar múltiples movimientos para realizar tareas complejas, como reubicar objetos o navegar en espacios desordenados. Este tipo de habilidad es fundamental para aplicaciones en robótica industrial, donde se requiere precisión y autonomía.
Sebastian Thrun, creador del coche autónomo de Google, argumenta que «la coordinación entre sensores y algoritmos avanzados en robótica es lo que permite a las máquinas hacer predicciones y tomar decisiones como lo haría un ser humano».
5. Reacciones circulares terciarias (12-18 meses)
Los bebés experimentan con nuevas acciones para descubrir diferentes resultados, como dejar caer un objeto desde distintas alturas para observar qué sucede. Este comportamiento refleja una experimentación activa y una búsqueda de comprensión.
Los robots equipados con algoritmos de autoaprendizaje imitan este comportamiento, ajustando su interacción con el entorno según los resultados obtenidos. Por ejemplo, un robot industrial puede ajustar su presión o la velocidad de un brazo robótico para encontrar la forma óptima de manejar materiales. Este proceso de prueba y error es clave para mejorar la precisión y adaptabilidad de las máquinas.
Fei-Fei Li, experta en inteligencia artificial, subraya que «la capacidad de los robots para probar diferentes enfoques antes de encontrar la solución más eficiente los hace más versátiles y adaptables en entornos complejos».
6. Representaciones mentales (18-24 meses)
Los bebés comienzan a formar imágenes mentales de objetos y situaciones, lo que les permite anticipar eventos y planificar acciones de manera más compleja.
Aunque los robots aún no logran el nivel de abstracción de los seres humanos, los avances en simulación interna y modelos predictivos los acercan a una capacidad similar. Algunos robots son capaces de predecir los efectos de sus acciones antes de ejecutarlas, como por ejemplo, un robot que simula cómo mover un objeto en un espacio determinado antes de hacerlo físicamente. Este tipo de simulación permite a las máquinas realizar tareas complejas con mayor autonomía.
El filósofo Nick Bostrom argumenta que «la habilidad de los robots para simular posibles escenarios antes de actuar es esencial para garantizar que su comportamiento sea seguro y eficiente en contextos humanos«.
1. ¿Cómo cambiará la percepción humana de los robots?
La capacidad de los robots para «sentir» puede cambiar nuestra percepción de ellos, transformándolos de simples herramientas a compañeros más empáticos y cercanos. Sin embargo, esto también plantea cuestiones sobre la dependencia tecnológica y los límites de la interacción máquina-humano.
2. Desafíos para la fuerza laboral y las sociedades
A medida que los robots se vuelven más autónomos y capaces de aprender de su entorno, podrían reemplazar a los humanos en muchas tareas, especialmente aquellas que requieren destrezas manuales.
3. Reflexiones éticas y morales
La capacidad de los robots para interactuar de manera similar a los seres humanos plantea preguntas sobre el control y la ética en su uso, especialmente en aplicaciones de vigilancia, seguridad o en el campo militar.
Un futuro en el que las máquinas «sienten»
La teoría de Piaget sobre el desarrollo sensoriomotriz nos ofrece una visión fascinante sobre cómo los robots pueden aprender de su entorno de manera similar a los humanos.
A medida que avanzamos hacia un futuro donde las máquinas no solo piensan, sino que también «sienten», estamos viendo cómo los límites entre lo biológico y lo artificial se desdibujan, abriendo nuevas posibilidades y desafíos para la tecnología.
¿Estamos listos para un mundo donde las máquinas no solo reaccionan, sino que también aprenden a entender y adaptarse a sus entornos?
Referencias
Jean Piaget: Psicólogo y autor de la teoría del desarrollo cognitivo.
Cynthia Breazeal: Investigadora en robótica social.
Fei-Fei Li: Experta en aprendizaje profundo.
Nick Bostrom: Filósofo especializado en IA.
Rodney Brooks: Creador de robots autónomos.
David Eagleman: Neurocientífico.
