La oficina de Danijar Hafner en el distrito So Ma de San Francisco está prácticamente vacía. Su nueva startup aún está en modo sigiloso y ni siquiera tiene su nombre en la puerta. El día que visito, solo hay otra persona allí y muy poco mobiliario.

Pero lo que le falta en decoración, lo compensa con robots. Humanoides de diversas formas y tamaños cuelgan como marionetas de estantes que recorren el centro del amplio espacio abierto. Aunque Hafner, de 31 años, no quiere decir demasiado sobre su nuevo emprendimiento aún, lo describe como una continuación de su trabajo prolongado para permitir que la IA navegue entornos que no ha encontrado durante el entrenamiento.

Estos humanoides, que importa de China, son la próxima evolución de ese trabajo y su encarnación física. Su capacidad para reaccionar en escenarios previamente no probados será clave para llevar robots a espacios humanos. Porque si quieres enviar un robot al hogar de una persona, por ejemplo, necesita poder manejar un plano de piso y muebles que nunca ha visto antes.

Para lograr esto, Hafner depende de algo llamado aprendizaje por refuerzo basado en modelos. Desarrolla modelos del mundo—modelos de IA diseñados para emular la realidad física—and entrena agentes dentro de ellos. El agente esencialmente trata el modelo como una simulación del mundo real y aprende cómo actuar allí.

Luego utiliza esas experiencias para hacer predicciones sobre resultados futuros. Esto permite que los agentes—or los robots en los que están integrados—naveguen situaciones desconocidas en la vida real. “Tengo la oportunidad de interactuar con muchas personas realmente inteligentes en la investigación de Google, y él fácilmente se encuentra en el 1% superior.” Timothy Lillicrap, Google Deep Mind.