Russ Tedrake, del MIT, afirma que la robótica finalmente está en un cohete

Cuando Russ Tedrake vio a su pequeño robot aprender a caminar por sí solo en 20 minutos, no era solo un experimento de laboratorio: era la señal de que la robótica estaba a punto de cambiar de marcha, y él mismo admite: «El éxito del aprendizaje automático ha sido mucho más rápido que nuestra capacidad para entenderlo realmente». Hasta hace unos años, construir un robot que caminara era un desafío técnico para los ingenieros de la vieja escuela: todo se diseñaba según principios precisos, se buscaba el control perfecto y cada paso en falso era un paso atrás. Hoy, en cambio, Tedrake afirma que el papel de los ingenieros está cambiando: ya no somos solo constructores, sino que nos convertimos en científicos del comportamiento que observan lo que sucede cuando el sistema aprende por sí solo, y a menudo no sabemos realmente por qué funciona tan bien. La tesis es esta: la robótica, después de décadas de promesas, ahora está realmente en una plataforma de lanzamiento. No porque finalmente hayamos comprendido todos los secretos de la física de la marcha o de la inteligencia artificial, sino porque la forma en que las máquinas construyen y aprenden ha cambiado radicalmente. Ya no enseñamos a los robots cada detalle: partimos de modelos generales, como los que ya dominan el lenguaje o el vídeo, y los «entrenamos» solo para dar el paso adicional, para conectar el sentido común generalista con la acción física. Tedrake tiene raíces profundas: hijo de un ingeniero de General Motors en Detroit, pasó su adolescencia aprendiendo los fundamentos de la automatización en una fábrica de Ford, donde un error en su código —detener los ventiladores cuando se desconectaba un cable— hizo que la temperatura subiera más allá del límite sindical y paralizó la línea de producción. «Me gritaron, pero esa vez entendí realmente lo que significa paralizar una fábrica», cuenta. Más tarde, en la universidad, la robótica escaseaba y encontró su camino trabajando en la inteligencia artificial de los videojuegos, antes de enamorarse de los robots de dos piernas en los laboratorios del MIT. Su tesis: los robots andadores más eficientes no eran los que estaban llenos de motores y controles, sino los que aprovechaban la física, como ciertos juguetes que bajan por una rampa con un ligero empujón, dejando que la gravedad haga la mayor parte del trabajo. Y aquí está el primer dato que lo cambia todo: los modelos de aprendizaje por refuerzo, vistos durante años como poco más que una idea simpática, se han convertido en pocos años en el motor de la nueva robótica, simplemente porque la potencia de cálculo disponible y la posibilidad de simular millones de escenarios han hecho posible entrenar a los robots casi como se hace con un videojuego. Tedrake lo deja claro: «Nos encontramos con sistemas que funcionaban increíblemente bien incluso antes de entender realmente por qué». Este salto ha transformado la profesión: ya no se trata de diseñar todo hasta el más mínimo detalle, sino de observar, experimentar, ver qué sucede cuando el robot lo intenta por sí solo y, solo después, tratar de entender las reglas que surgen. Una de las escenas más humanas llega cuando Tedrake describe cómo la robótica se ha convertido en una disciplina abierta: dice que hoy en día cualquiera que tenga talento puede llegar a ella, sin importar si procede de la automoción, la medicina o el software. Y Boston, con su ecosistema de start-ups y laboratorios, es el lugar donde esta contaminación se ve mejor. Otro cambio radical: muchos piensan que el problema de la robótica es la falta de datos, que no se puede competir con la masa de información con la que se han entrenado los grandes modelos lingüísticos. Tedrake, en cambio, explica que el verdadero avance es construir un puente: partir de modelos ya llenos de sentido común sobre el mundo y «enseñar» solo cómo traducir ese conocimiento en acciones físicas específicas. No es necesario reconstruirlo todo desde cero. Esto hace que la robótica sea mucho más escalable y menos dependiente de enormes conjuntos de datos patentados. Y cuando se trata del futuro, Tedrake es claro: «No está escrito que esta vez lo consigamos, pero prefiero estar en la nave espacial que apunta a la luna que quedarme en tierra». Pero hay una nota de advertencia: si la tecnología cambia la propia naturaleza del trabajo, el riesgo es que se pierda el sentido de valor personal que tantas personas encuentran en su profesión. Por eso, dice, hay que afrontarlo todo con empatía, escuchando a los implicados y aprendiendo de quienes ya han vivido revoluciones similares —como en el software o en el diseño gráfico— para evitar que la transformación deje atrás a quienes hoy trabajan con las manos. Esta es la reflexión final: la verdadera revolución de la robótica no es hacer máquinas más inteligentes, sino repensar la forma en que aprendemos de las propias máquinas. Si después de esta historia te encuentras mirando la tecnología con otros ojos, en Lara Notes puedes marcar ese cambio con I'm In: no es una aprobación, es una declaración de que esta perspectiva ahora te pertenece. Y si le cuentas a alguien cómo la robótica está cambiando el oficio y la humanidad a la vez, puedes etiquetar esa conversación con Shared Offline: porque algunas ideas hay que detenerlas cuando se convierten en discursos reales, no solo en enlaces. Esta Nota procede del pódcast Automated y te ahorra 43 minutos de escucha.