Por qué NO es una representación universal (todavía)
Introducción
En muchas discusiones actuales sobre IA y robótica generalista se asume que un “espacio latente multimodal” serviría como una representación universal capaz de integrar visión, lenguaje, acción, dinámica física y control en un único mapa interno compacto. Esta idea, atractiva por su simplicidad conceptual, se ha propagado en campos como los Vision-Language-Action Models (VLAs) y los World Models inspirados en máquinas de razonamiento predictivo. Sin embargo, desde una perspectiva técnica y de control físico, ese supuesto “espacio latente universal” no es más que una compresión perceptiva útil pero incompleta, y con límites reales cuando se trata de interacción física compleja, múltiples sensores y dinámicas de fuerza/torque. En este blog exploramos qué sí significa “espacio latente”, qué no significa, sus variantes técnicas y por qué un único espacio latente multimodal todavía no puede sustituir modelos físicos, dinámicos y control-relevantes en robots avanzados.
¿Qué es realmente un espacio latente?
En aprendizaje automático y robótica, un “espacio latente” es una representación compacta de datos de entrada que preserva (idealmente) la información necesaria para una tarea objetivo mientras reduce la dimensión de los datos brutos. Matemáticamente, estos espacios se obtienen mediante funciones de codificación (como autoencoders, VAEs, contrastive learning o networks de representación) que mapearán datos perceptuales a vectores de baja dimensión.
Pero aquí está algo importante
Un espacio latente no es sinónimo de entendimiento físico profundo. No contiene necesariamente modelos causal-físicos ni captura dinámicas de interacción compleja. Es una estructura estadística aprendida que resume correlaciones en los datos según el criterio de entrenamiento.
Tipos de espacios latentes en robótica
Para debatir la idea de un “espacio latente universal”, es útil distinguir al menos tres categorías técnicas de latentes relevantes en robótica:
1. Latente perceptivo
Representa la entrada sensorial (imágenes, LIDAR, audio, lenguaje) de forma compacta para tareas de clasificación o reconocimiento.
Ejemplo: codificar imágenes de cámaras y texto en un espacio común para tareas de VQA o instrucción → acción.
Este tipo de latente no codifica dinámica física —solo estructura perceptiva o semántica.
2. Latente dinámico
Representa el estado dinámico del sistema en el tiempo, idealmente capturando cómo evoluciona el entorno y el robot bajo acciones.
En el aprendizaje de modelos dinámicos, estos latentes se entrenan para predecir futuros estados o la consecuencia de acciones. En la robótica de manipulación, representar las dinámicas de contacto y fricción en un latente es extremadamente difícil y todavía está activo como área de investigación (incluyendo trade-offs entre compacidad y precisión física)(albertboai.com).
3. Latente control-relevante
Representa solo las variables necesarias para un controlador específico (como joint states, fuerza/torque, estabilidad).
Este tipo de espacio latente debe capturar propiedades cinemáticas y dinámicas completas, por ejemplo, para control predictivo, y generalmente requiere estructuras explícitas o inductivas de física, no solo comprensión de percepción.
El espacio latente multimodal NO es una representación universal
Hoy en día, algunos modelos VLAs y World Models intentan integrar múltiples modalidades en un espacio latente conjunto (visión, lenguaje, acción). Sin embargo, esta integración no equivale a un modelo físico real de interacción. Los motivos principales son:
1. Un solo espacio latente tiende a priorizar percepción y semántica sobre física real
Los latentes multimodales se entrenan para correlacionar patrones entre imágenes, texto y acciones exitosas, pero no necesariamente capturan las leyes de la física, especialmente en contextos de contacto, torque y dinámica de fuerza. Esto limita su aplicabilidad para tareas de interacción física real, donde los detalles dinámicos importan más que la semántica perceptiva.
2. Percepción rica ≠ comprensión física
Integrar visión y lenguaje puede mejorar el reconocimiento de objetos o contextos (alinear conceptos semánticos con perceptos visuales), pero no instruye automáticamente a un robot cómo aplicar fuerzas o responder a perturbaciones dinámicas. Muchos trabajos de robótica multimodal muestran que la simple fusión de sensaciones visuales y táctiles mejora la predicción, pero requiere mecanismos de fusión explícitos y no triviales para ser útil en control físico real (pmc.ncbi.nlm.nih.gov).
3. Representaciones aprendidas pueden ser sesgadas y específicas de dominio
Los latentes multimodales a menudo dependen fuertemente de los datos de entrenamiento. Si las trayectorias, sensores y tareas no abarcan la física completa del sistema, la “generalización” en el latente se vuelve ilusoria. Más aún, la representación que funciona para objetos estáticos podría fallar para dinámicas no vistas.
4. La compresión implica pérdida de información crítica para control físico
Para lograr latentes compactos, se eliminan detalles que pueden no ser relevantes para tareas de percepción, pero sí son esenciales para el control físico, por ejemplo, microvariaciones de torque o contacto. La pérdida de esta información puede llevar a políticas que parecen razonables perceptualmente pero fallan en escenarios de alta interacción física.
Relación con World Models y Predicción Dinámica
Los World Models (modelos de mundo) buscan aprender un modelo interno que predice el futuro dado el estado actual y las acciones. Estos modelos dependen críticamente de:
- Representaciones de estado bien estructuradas
- Modelos de transición físicos o aprendidos que capturan la dinámica real
En robótica, un “modelo del mundo” útil para control predictivo debe incluir estados físicos que los latentes perceptivos no capturan por sí solos. La investigación reciente subraya que los trade-offs en la elección de representación para dinámica y planificación son complejos y no se resuelven con un solo espacio latente multimodal compacto, sino con arquitecturas híbridas que integran percepciones, física y control explícito (albertboai.com).
Conclusiones críticas
- El término espacio latente multimodal es útil para hablar de representaciones integradas de alto nivel, pero no equivale a una “mente universal” del robot.
- Existen distintos tipos de latentes (perceptivo, dinámico, control-relevante) y no hay garantía de que uno solo pueda capturar todo lo que un robot necesita para interactuar con el mundo.
- Para tareas de control de contacto físico, torque y estabilidad, las representaciones explícitas de física y dinámica siguen siendo esenciales.
- Los enfoques más prometedores combinan latentes perceptivos con módulos explícitos de dinámica, planificación y control —no un único espacio latente universal.
Referencias seleccionadas
- Zambelli, M. (2020). Multimodal representation models for prediction and … — multimodal VAE para capacidades sensorimotoras en humanoide. (sciencedirect.com)
- Donato, E. (2024). Multi-modal perception for soft robotic interactions — estado de representaciones multimodales, importancia de fusión y compacidad. (discovery.ucl.ac.uk)
- Artículo de revisión sobre modelos de dinámica aprendida en robótica: Learning-based dynamics models and trade-offs de representaciones de estado. (albertboai.com)
- Li, L. et al. (2024). Bridging vision and touch … — integración de visión y tacto en predicción de interacción robótica. (pmc.ncbi.nlm.nih.gov)
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