Hispanopedia WikiLa robótica cognitiva o tecnología cognitiva es un subcampo de la robótica que se ocupa de dotar a un robot de un comportamiento inteligente mediante una arquitectura de procesamiento que le permita aprender y razonar sobre cómo comportarse en respuesta a objetivos complejos en un mundo complejo. La robótica cognitiva puede considerarse la rama de ingeniería de la ciencia cognitiva encarnada y la cognición integrada encarnada , que comprende la automatización de procesos robóticos , la inteligencia artificial , el aprendizaje automático , el aprendizaje profundo , el reconocimiento óptico de caracteres , el procesamiento de imágenes , la minería de procesos , el análisis , el desarrollo de software y la integración de sistemas .
Cuestiones fundamentales
Si bien los enfoques tradicionales de modelado cognitivo han asumido esquemas de codificación simbólica como medio para describir el mundo, traducir el mundo a este tipo de representaciones simbólicas ha demostrado ser problemático, cuando no insostenible. Por lo tanto, la percepción , la acción y la noción de representación simbólica son cuestiones fundamentales que deben abordarse en la robótica cognitiva.
Punto de partida
La robótica cognitiva considera la cognición humana o animal como punto de partida para el desarrollo del procesamiento de información robótica, a diferencia de las técnicas de inteligencia artificial más tradicionales . Las capacidades cognitivas robóticas objetivo incluyen el procesamiento de la percepción, la asignación de la atención, la anticipación , la planificación, la coordinación motora compleja, el razonamiento sobre otros agentes e incluso sobre sus propios estados mentales. La cognición robótica representa el comportamiento de agentes inteligentes en el mundo físico (o en un mundo virtual, en el caso de la robótica cognitiva simulada). En última instancia, el robot debe ser capaz de actuar en el mundo real.
Técnicas de aprendizaje
Balbuceo motor
Una técnica preliminar de aprendizaje robótico, denominada balbuceo motor, consiste en correlacionar movimientos motores complejos pseudoaleatorios del robot con la retroalimentación visual y/o auditiva resultante, de modo que el robot pueda empezar a anticipar un patrón de retroalimentación sensorial a partir de un patrón de respuesta motora. La retroalimentación sensorial deseada puede utilizarse entonces para generar una señal de control motor. Se cree que esto es análogo a cómo un bebé aprende a alcanzar objetos o a producir sonidos del habla. En sistemas robóticos más sencillos, donde, por ejemplo, se puede utilizar la cinemática inversa para transformar la retroalimentación anticipada (resultado motor deseado) en respuesta motora, este paso puede omitirse.
Imitación
Una vez que un robot puede coordinar sus motores para producir el resultado deseado, se puede utilizar la técnica de aprendizaje por imitación . El robot observa el desempeño de otro agente y luego intenta imitarlo. A menudo, resulta un desafío transformar la información de imitación de una escena compleja en el resultado motor deseado para el robot. Cabe señalar que la imitación es una forma avanzada de comportamiento cognitivo y no es necesariamente un requisito en un modelo básico de cognición animal corporizada.
Adquisición de conocimientos
Un enfoque de aprendizaje más complejo es la " adquisición autónoma de conocimiento ": se deja que el robot explore el entorno por sí solo. Normalmente se presupone un sistema de objetivos y creencias.
Un modo de exploración algo más dirigido se puede lograr mediante algoritmos de "curiosidad", como la Curiosidad Adaptativa Inteligente [ 1 ] [ 2 ] o la Motivación Intrínseca Basada en Categorías [ 3 ] . Estos algoritmos generalmente implican dividir la entrada sensorial en un número finito de categorías y asignar algún tipo de sistema de predicción (como una red neuronal artificial ) a cada una. El sistema de predicción registra el error en sus predicciones a lo largo del tiempo. La reducción del error de predicción se considera aprendizaje. El robot entonces explora preferentemente las categorías en las que está aprendiendo (o reduciendo el error de predicción) más rápidamente.
Otras arquitecturas
Algunos investigadores en robótica cognitiva han intentado utilizar arquitecturas como ACT-R y Soar (arquitectura cognitiva ) como base para sus programas. Estas arquitecturas de procesamiento de símbolos, altamente modulares, se han utilizado para simular el desempeño del operador y el desempeño humano al modelar datos de laboratorio simples y simbolizados. La idea es extender estas arquitecturas para manejar la entrada sensorial del mundo real a medida que esta se desarrolla continuamente en el tiempo. Lo que se necesita es una forma de traducir el mundo a un conjunto de símbolos y sus relaciones.
Preguntas
Algunas de las preguntas fundamentales que deben responderse en la robótica cognitiva son:
- ¿Cuánta programación humana debería o puede utilizarse para apoyar los procesos de aprendizaje?
- ¿Cómo se puede cuantificar el progreso? Algunos métodos comunes son la recompensa y el castigo. Pero, ¿qué tipo de recompensa y qué tipo de castigo? En los humanos, por ejemplo, al enseñar a un niño, la recompensa sería un dulce o algún estímulo, y el castigo puede adoptar muchas formas. Pero, ¿cuál es un método eficaz con los robots?
Véase también
Referencias
- ↑ "Sistemas de motivación intrínseca para el desarrollo mental autónomo" (PDF) . Archivado del original (PDF) el 11 de octubre de 2008.
- ↑ "¿Qué es la motivación intrínseca? Una tipología de enfoques computacionales" (PDF) . Archivado del original (PDF) el 5 de julio de 2010.
- ↑ "Motivación intrínseca basada en categorías" (PDF) . Archivado del original (PDF) el 17 de junio de 2010.
Fuentes
- El Sistema de Control de Inteligencia Robótica Simbólica y Subsimbólica (SS-RICS)
- Grupo de Sistemas Inteligentes - Universidad de Utrecht
- Grupo de Robótica Cognitiva - Universidad de Toronto
- El Laboratorio de Robótica IDSIA y el Laboratorio de Robótica Cognitiva de Juergen Schmidhuber
- ¿Qué futuro le espera a los robots cognitivos? - Laboratorio Nacional de Idaho
- Robótica cognitiva en el Laboratorio de Investigación Naval. Archivado el 8 de agosto de 2010 en Wayback Machine.
- La robótica cognitiva en ENSTA se centra en sistemas autónomos integrados que evolucionan en entornos complejos y sin restricciones, utilizando principalmente la visión como sensor.
- Centro de Sistemas Inteligentes - Universidad de Vanderbilt
- Instituto de Cognición y Robótica (CoR-Lab) de la Universidad de Bielefeld
- Robótica sociocognitiva en la Universidad Tecnológica de Delft.
- Laboratorio de Sistemas Autónomos de la Universidad Politécnica de Madrid
- Tecnología del conocimiento en la Universidad de Hamburgo
- La Asociación de Robótica Cognitiva , fundada en 1998 y dirigida por Gerhard Lakemeyer, de la Universidad de Aquisgrán, organiza cada dos años el Taller de Robótica Cognitiva, que cuenta con el generoso apoyo de la revista AI.
Enlaces externos
- RoboBusiness: Robots que sueñan con ser mejores
- www.Robots-Conscientes.com
- La Asociación de Robótica Cognitiva
- Ramas de la ciencia cognitiva
- Aprendizaje automático
- Robótica
