Robótica cognitiva - Cognitive robotics

La robótica cognitiva es un subcampo de la robótica que se ocupa de dotar a un robot de comportamiento inteligente proporcionándole una arquitectura de procesamiento que le permitirá aprender y razonar sobre cómo comportarse en respuesta a objetivos complejos en un mundo complejo. La robótica cognitiva puede considerarse la rama de la ingeniería de la ciencia cognitiva incorporada y la cognición incorporada incorporada .

Problemas centrales

Si bien los enfoques tradicionales de modelado cognitivo han asumido esquemas de codificación simbólica como un medio para representar el mundo, traducir el mundo en este tipo de representaciones simbólicas ha demostrado ser problemático, si no insostenible. La percepción y la acción y la noción de representación simbólica son, por tanto, cuestiones fundamentales que deben abordarse en la robótica cognitiva.

Punto de partida

La robótica cognitiva considera la cognición animal como un punto de partida para el desarrollo del procesamiento robótico de información, a diferencia de las técnicas de inteligencia artificial más tradicionales . Las capacidades cognitivas robóticas objetivo incluyen procesamiento de percepción, asignación de atención, anticipación , planificación, coordinación motora compleja, razonamiento sobre otros agentes y quizás incluso sobre sus propios estados mentales. La cognición robótica encarna el comportamiento de agentes inteligentes en el mundo físico (o un mundo virtual, en el caso de la robótica cognitiva simulada). En última instancia, el robot debe poder actuar en el mundo real.

Técnicas de aprendizaje

Motor balbuceo

Artículo principal: Motor balbuceando

Una técnica preliminar de aprendizaje del robot llamada balbuceo motor implica correlacionar movimientos motores complejos pseudoaleatorios del robot con la retroalimentación visual y / o auditiva resultante, de modo que el robot puede comenzar a esperar un patrón de retroalimentación sensorial dado un patrón de salida motora. Entonces se puede usar la retroalimentación sensorial deseada para informar una señal de control de motor. Se cree que esto es análogo a cómo un bebé aprende a alcanzar objetos o aprende a producir sonidos del habla. Para sistemas de robot más simples, donde, por ejemplo, la cinemática inversa se puede usar de manera factible para transformar la retroalimentación anticipada (resultado del motor deseado) en salida del motor, este paso puede omitirse.

Imitación

Una vez que un robot puede coordinar sus motores para producir un resultado deseado, se puede utilizar la técnica de aprendizaje por imitación . El robot monitorea el desempeño de otro agente y luego el robot intenta imitar a ese agente. A menudo es un desafío transformar la información de imitación de una escena compleja en un resultado motor deseado para el robot. Tenga en cuenta que la imitación es una forma de comportamiento cognitivo de alto nivel y la imitación no es necesariamente necesaria en un modelo básico de cognición animal encarnada.

Adquisición de conocimientos

Un enfoque de aprendizaje más complejo es la " adquisición autónoma de conocimientos ": se deja que el robot explore el entorno por sí mismo. Normalmente se asume un sistema de metas y creencias.

Se puede lograr un modo de exploración algo más dirigido mediante algoritmos de "curiosidad", como la curiosidad adaptativa inteligente o la motivación intrínseca basada en categorías. 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 realiza un seguimiento del error en sus predicciones a lo largo del tiempo. La reducción del error de predicción se considera aprendizaje. A continuación, el robot explora preferentemente las categorías en las que está aprendiendo (o reduciendo el error de predicción) más rápido.

Otras arquitecturas

Algunos investigadores en robótica cognitiva han intentado utilizar arquitecturas como ( ACT-R y Soar (arquitectura cognitiva) ) como base de sus programas de robótica cognitiva. 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 simplistas y simbolizados. La idea es extender estas arquitecturas para manejar la entrada sensorial del mundo real a medida que esa entrada se desarrolla continuamente a través del tiempo. Lo que se necesita es una forma de traducir de alguna manera el mundo en un conjunto de símbolos y sus relaciones.

Preguntas

Algunas de las preguntas fundamentales que aún quedan por responder en robótica cognitiva son:

  • ¿Cuánta programación humana debería o puede estar involucrada para apoyar los procesos de aprendizaje?
  • ¿Cómo se puede cuantificar el progreso? Algunas de las formas adoptadas es la recompensa y el castigo. Pero, ¿qué tipo de recompensa y qué tipo de castigo? En los seres humanos, al enseñar a un niño, por ejemplo, la recompensa sería un caramelo o algún estímulo, y el castigo puede tomar muchas formas. Pero, ¿cuál es una forma eficaz con los robots?

Libros

El libro Cognitive Robotics de Hooman Samani, adopta un enfoque multidisciplinario para cubrir varios aspectos de la robótica cognitiva, como la inteligencia artificial, aspectos físicos, químicos, filosóficos, psicológicos, sociales, culturales y éticos.

Ver también

Referencias

enlaces externos