La fabricación es y seguramente será afectada. Los problemas que impiden que la robótica se apodere completamente de las fábricas son: 1) mano de obra bien calificada y el tiempo para volver a capacitarse. Mi compañía ya ha sido contactada para resolver estos problemas y es solo cuestión de tiempo. Puedo extrapolar que estos problemas son lo que impide que los robots tomen muchos trabajos.
La mayoría de los movimientos de los robots de fábrica son de naturaleza bastante gruesa, ya que están más orientados a objetos en movimiento o diseñados para una tarea específica como estampar o soldar metal. Los detalles finos siguen siendo un trabajo humano en su mayor parte. A medida que integramos sensores humanos como el tacto (presión, temperatura, etc.) con sensores de visión y auditivos, y le damos a los robots una inteligencia más general, esto cambiará. Además, un robot de soldadura es un robot de soldadura y tendría que revisarse por completo para convertirlo en un robot de estampado de metal.
Puede capacitar a una fuerza laboral humana en un nuevo diseño y proceso de fábrica en cuestión de horas. Retooling y programación (entrenamiento) de robots es muy laborioso y requiere un equipo de expertos expertos. Además, varios robots no pueden ser readaptados debido a su diseño. AGI cambiará esto enormemente. La creación de robots más universales (un diseño humano) permitirá el reentrenamiento y el reequipamiento muy rápido, tal vez más rápido que una fuerza de trabajo humana. La creación de robots que usarán AGI para operar y pueden usar cualquier herramienta en lugar de un robot diseñado como una herramienta específica liberará a las máquinas para que funcionen como nuestra fuerza laboral.
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Por cierto: Deep Learning et al no podrán manejar estos cambios. El aprendizaje profundo no es mejor que un robot industrial hoy en día: el reciclaje es muy costoso y la reorganización obliga a uno a comenzar de nuevo. El aprendizaje profundo no es adaptativo como la inteligencia biológica. La inteligencia biológica es inteligencia general y se adapta a situaciones y cambios sobre la marcha.
