"Correr rápido demuestra una capacidad impresionante. Hacer frente a lo inesperado requiere inteligencia física", afirma Hong.
Karen Liu, profesora de la Universidad de Stanford que dirige The Movement Lab, denomina "inteligencia del movimiento" a la capacidad de responder a entornos físicos desconocidos. Según ella, los robots pueden aprender habilidades llamativas, como correr, saltar y bailar, mediante simulaciones repetidas, pero interactuar con el mundo real es mucho más difícil.
Sin embargo, las caídas que se hacen virales pueden ocultar lo mucho que han avanzado los robots humanoides. La locomoción básica ha mejorado en tan solo los últimos dos años, señala Liu, y las caídas actuales se producen cada vez más a medida que los investigadores llevan a los robots más allá de sus límites: "Ya no se caen mientras caminan. Solo cuando hacen locuras".
Hong considera que las caídas son necesarias para ese progreso. "A menudo les digo a mis alumnos: 'Cuanto más se cae un robot, mejor camina'. Si entendemos por qué ha fallado y aprendemos de ello, ese fallo se convierte en el siguiente paso adelante".
Ethical Asymmetry in Human-Robot Interaction (Asimetría ética en la interacción entre humanos y robots), explora cómo las personas juzgan a los demás en función de si tratan a los robots con amabilidad o con crueldad. Pero Bartneck también se pregunta qué se pretende demostrar realmente con un robot humanoide que corre una carrera. "Si quieres que una máquina se desplace rápidamente de A a B sobre una superficie plana, le pones ruedas. No hay razón para usar piernas".humanoides para tareas físicas militares y reconocimiento autónomo, mientras que el Laboratorio de Investigación del Ejército de EE UU también está explorando cómo los robots autónomos podrían realizar labores de reconocimiento por delante de los soldados.inteligencia física para realizar movimientos cada vez más atléticos.La robótica humanoide ha pasado por repetidos ciclos de expectación, pero Liu argumenta que el progreso de los últimos dos años es diferente. Pone como ejemplo la carrera de 100 metros: el tiempo ganador del año pasado fue de unos 20 segundos, aproximadamente 12 segundos más lento que el de este año. En los próximos cinco a diez años, espera que los robots dominen la locomoción en terrenos variados, a velocidades más altas y mientras transportan objetos.
manos de los robots humanoides siguen siendo un problema difícil de resolver. Sus grados de libertad son casi tan numerosos como los de todo el cuerpo, lo que hace que sean complicados de replicar."El simple hecho de tomar una taza es complicado", afirma Bartneck. La brecha se hace más evidente con tareas mucho más cotidianas, como doblar la ropa o trasladar de forma fiable un objeto del punto A al punto B.
Una revisión de 2025, de la que Liu fue coautor, reveló que tanto la locomoción como la manipulación han avanzado rápidamente, pero por separado. Los robots siguen teniendo dificultades para caminar y manipular objetos de forma fiable al mismo tiempo, sobre todo fuera de entornos controlados. Esto refleja la brecha Sim2Real: el rendimiento aprendido a través de miles de simulaciones no siempre se transfiere con éxito al impredecible mundo físico.Para Hong, el verdadero punto de inflexión no será cuando los robots humanoides dejen de caerse, porque los humanos también se caen, sino cuando sean capaces de encontrarse con algo desconocido, comprenderlo y adaptarse físicamente en tiempo real. "Ahí es cuando ya no nos limitaremos a observar cómo una máquina realiza comportamientos impresionantes. Estaremos viendo cómo algo demuestra inteligencia física", refiere.
Las competiciones pueden medir un buen progreso, pero no la preparación para el mundo real: "La vida real no tiene un manual de instrucciones, ni un recorrido definido, ni mucho menos un botón de reinicio".
Artículo originalmente publicado enWIRED Middle East.Adaptado por Alondra Flores.