Tratar de entender los procesos que nos convierten en seres conscientes e inteligentes es una actividad que ha ocupado a científicos y filósofos desde tiempos inmemoriales. Sin embargo, la explosión tecnológica del siglo pasado, aunada a una práctica interdisciplinaria, donde convergen la psicología, las neurociencias, la filosofía y las ciencias computacionales, ha traido grandes avances en el estudio de los procesos cognitvos del ser humano.
La investigación que llevamos a cabo está enmarcada en el campo de la cognición embebida que representa una nueva forma de pensar en el área de Inteligencia Artificial. Entre otras cosas la cognición embebida resalta la importancia de que agentes naturales poseen un cuerpo y dinámicamente interactúan con su hábitat. Es solamente a través de ésta interacción que los agentes desarrollan capacidades cognitivas.
Representaciones Multi-Modales y Modelos internos
Un concepto clave en los estudios actuales de la cognición y el cerebro humano son las Representaciones Multi-Modales (MMRs). Éstas son representaciones del mundo formadas por diferentes canales modales de percepción e incluyen los canales motrices. La percepción visual de un estímulo se asocia a otras modalidades perceptivas tales como su olor, sus sonidos, los estados internos que nos podria proporcionar y por supuesto las acciones motrices que podemos llevar acabo relacionadas a ese estímulo.
En el ejemplo típico, la percepción visual de una silla, se asocia al olor de madera, a una sensación de descanso, a una secuencia de comandos motrices que nos llevarían a sentarnos en ella. Aún más, esa percepción se asocia al concepto "silla". De igual manera, cuando escuchamos la palabra "silla" todas estas modalidades son activadas, recordamos la sensación de lo que implica "sentarse", texturas, olores, y alguna representación visual del objeto.
Una manera de formalizar estas ideas es a través de modelos internos. Particularmente, los modelos directos e inversos. Un modelo directo también conocido como predictor, es un modelo, que dada una situación sensorial cualquiera a un tiempo t (St) y un comando motriz a ese mismo tiempo (Mt), nos proporciona la situación sensorial producida (St+1) si el comando motriz se ejecutara. El modelo inverso o controlador, es un modelo que dada una situación sensorial actual (St)y una situación sensorial deseada (St+1), nos proporciona el comando motriz que nos llevaría de una a otra (Mt).
El acoplamiento de estos dos modelos creemos forma una parte fundamental de los cimientos sobre los cuales se puede construir el edificio de la cognición.
La principal línea de investigación que llevamos a cabo gira en torno a estos modelos con preguntas como:
- cuáles son los alcances de estos modelos?
- qué beneficios le pueden traer a los agentes artificiales?
- cuál es la mejor forma de aprender estos modelos?
- cuáles son los beneficios de los diferentes niveles de abstracción y análisis?
- qué técnicas de inteligencia artificial nos pueden ayudar para codificar y aprender los modelos internos?
Los modelos han sido investigados usando diferentes plataformas robóticas y de simulación buscando resolver diferentes problemas sobre procesos básicos en la robótica:
- adquisición de conocimiento básico del entorno, tal como la noción de distancia a objetos y la formación de percepción tri-dimensional para navegación segura en entornos no-dinámicos con un robot móvil
- adquisición del mapa peripersonal en un robot humanoide, así como su extensión mediante el uso de herramientas
- caracterización de las propiedades cinemáticas de un robot humanoide, proveyéndole a este, entre otras cosas la capacidad de distinguir yo-vs-otros en sus acciones
Robótica Evolutiva
Enmarcada en las mismas ideas, tambíen trabajamos en robótica evolutiva. En un intento de separar al programador o ingeniero del proceso de creación y diseño lo más posible, en esta área de investigación se usan procesos inspirados en la evolución biológica para crear estructuras de control para agentes artificiales.
Filosofía de la inteligencia artificial
La creación de máquinas que puedan pensar, organismos artificiales con inteligencia y las preguntas relacionadas a este proceso tambíen se debe abordar conceptualmente. Por este motivo, junto con filóosofos, nos hemos dedicado a tratar de entender de manera teórica cuáles deberán ser las bases de la inteligencia artificial, acercándonos a temas como:
- cimentación de símbolos, cómo puede un sistema artificial asignar significado al mundo que le rodea
- intencionalidad y sus acepciones, historia del concepto, así como qué parte de ésta nos puede ayudar en la busqueda de inteligencia en máquinas
- modelos internos como base para la subjetividad, dada la propiedad implíita de los modelos internos de proveer a los agentes con las consecuencias de sus propias acciones