Cortar verduras frente a una cámara: el trabajo detrás de los videos que enseñan a los robots

Para que un robot con inteligencia artificial aprenda a desenvolverse dentro de una casa, una parte de su entrenamiento puede empezar con imágenes de una persona haciendo las tareas del hogar. Esos registros permiten analizar cómo se manipulan los objetos y qué movimientos hacen falta para completar cada actividad. Filmar esas acciones es, en sí mismo, un trabajo pago. Lo sabe de primera mano Divya, una mujer del distrito de Karur, en el sur de India, que registra con su celular actividades como picar verduras o limpiar superficies.

El material que produce sirve como ejemplo para sistemas que procesan información visual y reconocen patrones. A diferencia de las máquinas que repiten una secuencia fija de pasos, estos robots pueden usar lo aprendido para adaptar sus movimientos a las condiciones reales del entorno. Una cocina o un living presentan objetos y situaciones que obligan a ajustar la fuerza, el recorrido de la mano y el orden de las acciones.

Cómo se graban las tareas

• La cámara se coloca en un soporte sujeto a la cabeza, de modo que registra la escena desde la perspectiva de quien ejecuta la tarea.
• Divya filma actividades cotidianas como cortar verduras o limpiar distintas superficies del hogar.
• Los videos se envían después para su evaluación y posible uso en el entrenamiento de los robots.
• De cada cuatro horas de grabación en un día, solo se aprueban entre dos y dos horas y media de material.

Esa diferencia entre lo filmado y lo aprobado no es un detalle menor: condiciona el tiempo real de la jornada. Y hay otro efecto, más sutil. Una tarea que Divya conoce de memoria y resuelve en media hora, le lleva cerca de una hora cuando tiene que registrarla frente a la cámara. El trabajo de filmar modifica la rutina, aun cuando la actividad de fondo sea la misma de siempre.

“Si normalmente me toma 30 minutos cortar verduras, este trabajo me toma una hora cuando tengo que grabarlo en video.”Divya, vecina del distrito de Karur, India

Lo que cambió en su economía cotidiana

El pago por las grabaciones también movió la manera en que Divya maneja sus gastos personales. Ella misma cuenta que antes dependedía de su marido hasta para recargar saldo en el teléfono. Ahora puede pagar esa recarga y hacer compras menores con lo que obtiene de los videos aprobados. No reemplaza el ingreso principal del hogar, pero le dio autonomía sobre decisiones chicas que antes requerían pedir plata prestada.

Su experiencia deja a la vista una aplicación concreta del trabajo humano en el aprendizaje automático: convertir oficios domésticos en ejemplos visuales que después sirven para enseñar a una máquina. Lo que todavía no está claro es cómo se escala este tipo de recolección de datos sin que el tiempo extra que insume filmar termine recayendo sobre quienes ya tienen la casa como principal jornada.