Mientras que hoy en día la capacidad de ciertos robots para entender correctamente las órdenes verbales está comenzando a forjarse de manera satisfactoria, hay aún muchas lagunas en otra vertiente de la comunicación, una vertiente que los humanos usamos con fluidez y sin casi darnos cuenta pero que a los robots les puede resultar muy difícil: El lenguaje corporal.

En entornos ruidosos en los que es difícil hablar y que al mismo tiempo son escenario de muchas interacciones sociales, el lenguaje corporal es fundamental. Discotecas, bares y locales similares son el ejemplo perfecto de esa clase de entornos.

Y los camareros, por su trabajo, tienen muy desarrollada su habilidad de captar el lenguaje corporal. Distinguir cuándo la mirada de un cliente denota que quiere algo, y entender, con la ayuda de sus gestos qué bebida desea, permite a los camareros captar cosas que mucha gente sería incapaz de percibir sin el entrenamiento adecuado.

Como un modo de profundizar en los mecanismos de adquisición de esta habilidad, y explorar hasta qué punto es posible dotar de esta capacidad a un robot para que pueda valerse de ella en situaciones de emergencia, un equipo de investigadores de  la Universidad de Bielefeld en Alemania, y otras instituciones europeas, trabaja en el desarrollo de un robot llamado James (por las siglas del inglés “Joint Action in Multimodal Embodied Systems”), para el que se ha tomado como referencia de la citada habilidad a camareros.

Los robots que adquieran esta habilidad estarían mejor capacitados para afrontar retos como por ejemplo el de entender a personas heridas en sitios inicialmente inaccesibles para el personal de rescate humano, en el escenario a menudo ruidoso de una catástrofe.

El Grupo de Investigación Psicolingüística de Jan De Ruiter, de la citada universidad, observó de manera muy detallada cómo el lenguaje corporal de la persona que potencialmente puede pedir una bebida ayuda a los camareros a reconocer la petición y a identificar mejor qué desea que le preparen.

Después de un análisis minucioso a cargo de Sebastian Loth, Kerstin Huth y De Ruiter, la información final extraída de dicho análisis se introdujo en la memoria de un prototipo del robot James, al que, como prueba para demostrar su habilidad, se le ha encomendado la tarea de ejercer de barman (sirviendo bebidas en la barra de un bar) en diversos experimentos.

La cabeza de James es un computador tableta que muestra unos ojos grandes y cómicos que pueden establecer contacto visual con los clientes del bar. Además, su boca se mueve en sincronía con el habla. James posee un solo brazo, y su torso está fijado detrás de la barra. James acepta pedidos de bebidas, y sirve éstas asiendo vasos y botellas con su brazo, provisto de una mano con cuatro dedos.

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El proyecto está orientado a lograr un nivel de progreso en James que le capacite para entender el lenguaje corporal humano tan bien como las personas más capacitadas.

A fin de reaccionar apropiadamente ante sus clientes potenciales, el robot debe ser capaz de reconocer muy bien el lenguaje corporal asociado al comportamiento social humano, tal como explica el profesor De Ruiter.

James debería ser capaz de comprender a usuarios que no lo conocen y a los que no se ha dado ninguna información sobre cómo deben tratar a James para que les entienda y les haga caso.

Además, en un ambiente ruidoso como una discoteca o local similar, James no puede valerse de su capacidad de comprensión del lenguaje verbal tan bien como lo haría en un entorno donde cada persona que le hablase lo hiciera estando las demás calladas y sin haber ruidos ambientales.

Ante esta limitación de tener que operar en un bar o discoteca, el robot ensaya en condiciones reales su capacidad de interpretar el lenguaje corporal humano.

Actualmente, el equipo de científicos está trabajando sobre la capacidad del robot de reconocer cuándo una persona está intentando atraer su atención. Aquí ha sido fundamental analizar la conducta humana espontánea en discotecas y bares auténticos, y cómo los camareros logran discernir las señales no verbales de sus clientes.

Fuente: Noticias de la Ciencia

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