Cómo saludar, besar o abrazar son algunas de las tantas cosas que la televisión podrían enseñarles a los robots.

A esa conclusión llegaron en el Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT), donde analizaron el comportamiento de una computadora que estuvo expuesta durante un largo tiempo a series como Amas de casa desesperadas, The office o Big Bang Theory.

Según registraron en el prestigioso instituto, la máquina podía predecir cuándo los actores estaban a punto de estrecharse las manos en un saludo, darse un beso o compartir un abrazo.

"Podría ayudar a un robot a moverse más fluidamente por una vivienda", dijo el investigador líder Carl Vondrick a The Associated Press en una entrevista. "El robot no va a comenzar a servir leche si piensa que uno está a punto de retirar el vaso", añadió.

Los hallazgos —tras dos años de investigación en el Laboratorio de Informática e Inteligencia Artificial del MIT— se darán a conocer la semana próxima en la Conferencia Internacional sobre Visión Artificial y Reconocimiento de Modelos, en Las Vegas, Estados Unidos.

Vondrick, que está haciendo el doctorado enfocado en visión artificial y aprendizaje de máquinas -y que cuenta con subvenciones de Google y de la Fundación Nacional para la Ciencia- trabajó con el profesor del MIT Antonio Torralba y con Hamed Pirsiavash, quien ahora está en la Universidad de Maryland.

Los investigadores buscaban crear un algoritmo que pudiera imitar la intuición de los seres humanos y prever qué sucederá después de que dos personas se encuentran.

Los especialistas descargaron 600 horas de videos de YouTube y los tradujeron en representaciones visuales, algo así como una interpretación numérica de píxeles sobre una pantalla que el algoritmo pudiera leer para luego buscar modelos complejos.

Una vez hecho esto, pusieron a la computadora a ver diferentes programas de TV donde los protagonistas interactuaban socialmente entre sí y le pidieron que predijeran un segundo después si los personajes se besarían, abrazarían, chocarían las palmas o se darían la mano.

La máquina llegó a un resultado correcto más de 43% de las veces. Lo cual implica un éxito respecto a los algoritmos existentes que rondan los 36%. Los humanos, por su parte, aciertan 7 de cada 10 veces.