El arte de simular la realidad
Bien sabemos todos que el Machine Learning (Inteligencia Artificial) es una tecnología en constante expansión, abarcando cada vez más rubros de manera avasallante, trasformando desde la robótica hasta el arte misma. Uno de los temas más polémicos en este sentido es la “Realidad Virtual”, donde grandes corporaciones como Meta prometieron un mágico mundo en el que olvidarnos de nuestras preocupaciones del mundo real, sumergiéndonos en un sinfín de posibilidades interactivas. Esta propuesta, no tardaría en resonar en la mente de muchas personas, remitiéndolas a la ciencia ficción y por ende a una inminente catástrofe distópica.
Sin duda alguna, el objetivo de todo proyecto vinculado a simular la realidad en un entorno digital, es alcanzar el punto en el que no podamos distinguir la simulación de la realidad. Para esto, se desarrollan gigantescos sistemas de Aprendizaje Automático, o lo que hoy conocemos como (I.A). Los cuales son “entrenados” con información del mundo real, así como la gravedad, las texturas, la fuerza, velocidad, etc. Con respecto a todos estos ámbitos, los algoritmos entrenados demostraron increíbles resultados, haciendo visualmente imposible diferenciar la simulación de la realidad.
Pero, ¿Qué tan realista puede llegar a ser una simulación? Si bien hay veces en las que una imagen en una pantalla pareciera mas real que la realidad misma, hay muchos problemas detrás de alcanzar las “Físicas” verdaderamente realistas. Desde el punto de vista de la física clásica o Newtoniana, todo tiende a “tener sentido”, lo que simplifica los factores a simular dentro del programa. Aun así, en la práctica no todo es tan lineal, en nuestro entorno cotidiano las matemáticas no siempre aplican con exactitud. Haciendo así que ciertas cosas se vuelvan impredecibles, debido a la constante influencia de factores externos. A modo de ejemplo, a la hora de calcular la velocidad de caída de un balón de fútbol desde una altura determinada, tendríamos en cuenta la masa del balón, la aceleración de la tierra, la aerodinámica del balón, e incluso quizás la presión atmosférica. Pero jamás podríamos calcular la influencia del viento, o si quizás este chocase contra una mosca que por allí pasaba, quizás un rasguño en la tela influyese en el rozamiento con el aire o la fuerza gravitacional de la tierra se vio repentinamente afectada por la influencia de la luna.
Todos estos posibles fallos del entorno aún no incluyen la incalculable e impredecible influencia de los mismísimos átomos, esas unidades mínimas de materia que conforman absolutamente todo, cuya naturaleza es influida por la propia física cuántica, donde todo cálculo carece de sentido alguno y la física clásica no aplica en absoluto. En las simulaciones de computadora, la unidad mínima de materia habitualmente es el píxel, asemejándose así a un centímetro de la realidad o quizás algunos nanómetros, dependiendo de la resolución que posea dicha simulación.
Actualmente, poseemos tecnología suficientemente potente como para simular el comportamiento absoluto de un átomo o varios, mediante computación cuántica y descomunales equipos para simular todas las posibilidades requeridas para ello. Estas supercomputadoras abarcan edificios completos, remitiéndonos a principios del siglo XX, donde una computadora que realizaba operaciones simples ocupaba el espacio equivalente a una habitación completa. Tal vez estén pensando “Esa tecnología evolucionó hasta el día de hoy llegando a ocupar tan poco espacio que cabe en la palma de mi mano ¿Tendremos en el futuro a disposición tecnología cuántica o supercomputadoras de bolsillo?” La respuesta es sencilla, los componentes que hacen funcionar dichas máquinas, se reducen a unos pocos átomos de tamaño, por lo que hacerlos mas pequeños tiende a que sean influenciados por la naturaleza cuántica y por ende haciendo imposible realizar cálculos convencionalmente.
Volviendo al eje, simular la realidad no es una tarea sencilla, aun con la tecnología de vanguardia con la que contamos hoy. Los ingenieros de DeepMind, una empresa orientada al Machine Learning, crearon un sistema que permite entrenar a los algoritmos para cumplir con su objetivo a pesar de las aleatoriedades que se le presenten. Básicamente, dentro de una determinada simulación (Entrenamiento), le presentan estímulos aleatorios. Uno de los proyectos más populares en los que aplicaron este factor, es en robots capaces de jugar fútbol (1 vs 1), en la simulación le daban “Empujones aleatorios” y llamaron a esta técnica Randomización.
Estos robots se volvían mucho mas experimentados a la hora de interactuar con la realidad, elevando su desempeño por encima del promedio, creando nuevas técnicas y perfeccionándose a si mismo. Quizás sea esta técnica la que perfeccione el inmersivo mundo de la realidad virtual, haciéndolo más real, después de todo, los errores son parte indispensable del sentido lógico, del aprendizaje, de la vida misma. Quizás, sean los errores los que sigan perpetuando una notable diferencia entre lo real y lo virtual, quizás, sean los errores nuestra mayor virtud como humanos.
