En un laboratorio de neurorrobótica de la Universidad del Sur de California, una pequeña mano mecánica escuchó una melodía por primera vez y la reprodujo en un solo intento, sin partituras, partituras precargadas ni semanas de entrenamiento y práctica supervisados (vía USC Viterbi ).
El sistema se llama Mano del Músico. Tiene cuatro dedos, cada uno movido por un tendón conectado a un pequeño motor eléctrico, imitando cómo los músculos tiran de los tendones en una mano humana. Fue construido por el estudiante de doctorado Hesam Azadjou bajo la dirección del profesor Francisco Valero-Cuevas.
¿Cómo aprendió realmente el robot?
Mediante una técnica denominada "balbuceo motor", el proceso exploratorio de ensayo y error con el que los humanos aprenden a controlar sus extremidades, el robot, sin conocer el concepto de manos, teclados ni música, descubrió cómo sus movimientos podían producir sonidos al presionar las teclas de un piano.
Durante los dos primeros minutos, la mano robótica presionó teclas al azar, analizando la relación entre los movimientos de los dedos y los sonidos producidos por el piano. A partir de esa breve experiencia, trazó la conexión entre las órdenes motoras (los movimientos de los dedos) y los resultados (los sonidos).
Cuando la Mano del Músico escuchó por primera vez la melodía de unas 30 notas, diseñada por el compositor y teórico musical Richard Tuttobene, afincado en Los Ángeles, y llamada "Robo Algo", convirtió el audio en un espectrograma, utilizó redes neuronales para identificar las notas y, a continuación, generó los comandos necesarios para reproducir la secuencia, al primer intento.
¿Qué hace que esto sea algo más que un truco musical para fiestas?
Los investigadores también realizaron una audición a ciegas, en la que dos jueces evaluaron la Mano del Músico junto con cuatro pianistas profesionales sin saber cuál era el robot, y hubo momentos en los que no pudieron distinguir entre los humanos y el robot.
Por el contrario, los adultos sin entrenamiento ni siquiera pudieron reproducir las primeras doce notas. Azadjou señala que el cerebro humano resuelve problemas motores complejos utilizando menos de 100 vatios de potencia, lo que equivale aproximadamente a un cargador de portátil , pero la IA convencional podría necesitar megavatios de potencia para la misma tarea.
Este tipo de aprendizaje ágil, eficiente y basado en la experiencia podría aplicarse a dispositivos robóticos que las personas pueden usar a diario, como exoesqueletos para pacientes con Parkinson y robots de rehabilitación personalizados. La investigación contó con el apoyo de la NSF y DARPA.