El video del robot modular que lanzó recientemente Flexion Robotics es bastante impresionante, se mueve con estabilidad y agilidad en terrenos complejos y en escenas de limpieza post-desastre, con un alto grado de finalización del proyecto. Ya no es un prototipo de laboratorio, sino que está a un nivel capaz de trabajar de forma independiente en entornos reales y desordenados. Sin embargo, cuando estos robots realmente salen al exterior y se enfrentan a un entorno completamente incontrolable, el hecho de que se vean bien no es suficiente. La verdadera dificultad no radica en si pueden completar la tarea, sino en por qué eligieron esa acción en ese segundo. ¿Es precisa la evaluación del sistema de percepción sobre el entorno circundante? ¿El proceso de toma de decisiones ha mantenido siempre la línea de seguridad y las reglas operativas? Si estas preguntas solo pueden responderse revisando los registros después de los hechos, o escuchando lo que dice el fabricante, entonces este sistema sigue siendo, en esencia, una caja negra. En operaciones al aire libre, rescates en desastres o lugares públicos, la toma de decisiones autónoma en forma de caja negra no es algo en lo que la gente confíe. Para que un robot exterior pueda ser realmente implementado, debe tener un registro de decisiones verificable, no se trata de analizar después de que ocurra un problema, sino de poder demostrar claramente que cada acción clave se basa en una percepción confiable, un razonamiento conforme y una ejecución rastreable. Solo cuando los robots comienzan a asumir riesgos reales, la confianza no puede depender solo de un video de demostración impresionante, sino que debe sustentarse en un mecanismo de verificación riguroso y auditable. #KaitoYap @KaitoAI #Yap @inference_labs