Arquitecturas de Modelos del Mundo para Agentes Embodied AI Interactivos

Los agentes de inteligencia artificial incorporada, o Embodied AI, son sistemas que existen en formas físicas o virtuales, como robots, dispositivos portátiles o avatares, y que pueden interactuar activamente con su entorno. A diferencia de los bots estáticos que funcionan solo en la web, estos agentes perciben el mundo que los rodea y actúan de manera significativa en él. Esta incorporación física o virtual mejora la interacción, genera mayor confianza en los humanos y permite que aprendan de manera más parecida a nosotros. Gracias a los avances recientes en modelos de lenguaje y visión-lenguaje, hoy podemos contar con agentes más autónomos y capaces de planificar, razonar y adaptarse a las necesidades de los usuarios. Estos agentes entienden el contexto, recuerdan información y pueden colaborar o pedir aclaraciones cuando es necesario. Sin embargo, todavía enfrentan retos, sobre todo porque los modelos generativos suelen enfocarse en los detalles antes que en un razonamiento y toma de decisiones eficientes. En Meta AI, los investigadores están explorando cómo estos agentes incorporados – ya sean avatares, dispositivos portátiles o robots – pueden interactuar de forma más natural con las personas y su entorno, ya sea real o virtual, a través de la percepción, el aprendizaje y la acción. Un concepto fundamental para esto es el “modelado del mundo”, que combina percepción, razonamiento, memoria y planificación para ayudar a los agentes a comprender tanto los espacios físicos como las intenciones humanas. Esto está transformando sectores como la salud, el entretenimiento y el trabajo. A futuro, se plantea mejorar la colaboración, la inteligencia social y los mecanismos éticos, con especial atención a la privacidad y al riesgo de antropomorfizar a estos agentes, ya que cada vez están más presentes en nuestras vidas. Los agentes de inteligencia artificial incorporada pueden ser de tres tipos: virtuales, portátiles y robóticos, y todos buscan interactuar con el mundo de manera similar a los humanos. Los agentes virtuales, como los bots terapéuticos o avatares en el metaverso, simulan emociones para generar interacciones empáticas. Los agentes portátiles, que pueden estar integrados en gafas inteligentes, comparten la visión del usuario y ayudan con tareas en tiempo real o brindan apoyo cognitivo. Por su parte, los agentes robóticos trabajan en el mundo físico, asistiendo en tareas complejas o peligrosas, como el cuidado de personas o la respuesta ante desastres. Más allá de facilitar nuestra vida diaria, estos agentes nos acercan cada vez más a una inteligencia artificial general, al aprender a través de la experiencia, la percepción y la interacción directa con el entorno. Los modelos del mundo son esenciales para estos agentes porque les permiten percibir, entender e interactuar con su ambiente de forma parecida a como lo haríamos los humanos. Estos modelos integran diferentes tipos de información sensorial, como la visión, el sonido y el tacto, junto con la memoria y el razonamiento, para formar una comprensión coherente del entorno. Así, pueden anticipar consecuencias, planificar acciones adecuadas y adaptarse ante nuevas situaciones. Al incorporar tanto el entorno físico como las intenciones del usuario, los modelos del mundo facilitan interacciones más naturales e intuitivas entre humanos y agentes de IA, mejorando su capacidad para realizar tareas complejas de forma autónoma. Para lograr un aprendizaje verdaderamente autónomo en la inteligencia artificial incorporada, la investigación futura deberá combinar la observación pasiva (como el aprendizaje visión-lenguaje) con la interacción activa (como el aprendizaje por refuerzo). Los sistemas pasivos entienden bien las estructuras a partir de datos, pero carecen de una base en acciones del mundo real. Por otro lado, los sistemas activos aprenden a través de la acción, pero suelen ser ineficientes. La combinación de ambos permitirá a la IA adquirir conocimientos abstractos y aplicarlos en comportamientos orientados a objetivos. Mirando hacia adelante, la colaboración entre múltiples agentes añade complejidad, ya que requiere comunicación efectiva, coordinación y resolución de conflictos. Estrategias como la comunicación emergente, la negociación y el aprendizaje multiagente serán claves. El objetivo final es construir IA adaptativa e interactiva que aprenda a partir de la experiencia, al igual que los humanos. En resumen, esta investigación muestra cómo los agentes de inteligencia artificial incorporada, ya sean avatares virtuales, dispositivos portátiles o robots, están logrando interactuar con el mundo de una manera más humana al percibir, aprender y actuar en su entorno. La clave está en desarrollar “modelos del mundo” que les permitan entender el contexto, anticipar resultados y planificar con eficacia. Estos agentes ya están transformando ámbitos como la terapia, el entretenimiento y la asistencia en tiempo real. A medida que se integran más en nuestra vida cotidiana, es fundamental atender con cuidado temas éticos, como la privacidad y la tendencia a humanizar estos sistemas. El futuro se centrará en mejorar el aprendizaje, la colaboración y la inteligencia social, para lograr interacciones humano-IA más naturales, intuitivas y responsables.