Viviendo con la inteligencia artificial y la robótica cognitiva

Archivo: Robótica

Dr. Bruno Lara Guzmán / Esta dirección de correo electrónico está protegida contra spambots. Usted necesita tener Javascript activado para poder verla.
Facultad de Ciencias de la Universidad Autónoma del Estado de Morelos.

Una de las características más importantes del hombre es la curiosidad. Curiosidad por entender el mundo que nos rodea, curiosidad por conocer más. Esta misma característica es la que nos ha llevado a buscar el entendimiento de el mismo entendimiento. La inteligencia artificial surge como una área de estudio multi y transdisciplinaria que precisamente trata de entender, entre otras cosas, cómo es que entendemos.
El surgimiento de las computadoras hizo pensar a un grupo de investigadores que estas podrían ayudarnos en el entendimiento de cómo es que funciona ese órgano que nos hace tan especiales con respecto a otras especies, el cerebro. En un principio se pensó que las computadoras funcionaban de la misma manera en la que lo hacen los cerebros, así que era solo cuestión de tiempo para que surgieran maquinas capaces de llevar a cabo las tareas que rutinariamente llevamos a cabo los humanos.
Desde su surgimiento la inteligencia artificial se ha apoyado del resto de las ciencias que se dedican al estudio del cerebro y sus capacidades. En la actualidad estas ciencias se conocen como ciencias cognitivas e incluyen entre ellas a la psicología cognitiva, las neurociencias, la filosofía de la mente y la misma inteligencia artificial.
No es sorprendente entonces que en sus inicios la inteligencia artificial se inspirara de las teorías y corrientes de pensamiento dominantes en las ciencias cognitivas. Básicamente esto se resumía en la creencia de que las computadoras y los cerebros utilizaban los mismos mecanismos de procesamiento de información. Esto llevo a la conclusión de que a las computadoras solo les falta el programa correcto para poder así llevar a cabo las mismas tareas que un cerebro.
         Las corrientes de pensamiento en las ciencias cognitivas estaban dominadas por teorías que consideraban al cerebro como una órgano que llevaba a cabo procesamiento de información de una manera lineal y unidireccional. Esto es, información del medio ambiente es percibida por los sentidos, esta información sufre algún proceso de transformación y la información resultante pasa a otro proceso que al mismo tiempo vuelve a modificar la información para pasarla al siguiente proceso. Esta cadena de procesamiento de información termina cuando la información percibida es almacenada en la memoria o provoca alguna acción del agente sobre el medio ambiente. El comportamiento de agentes es entonces considerado como un proceso reactivo, las acciones de un agente en su medio son reacciones a los estímulos recibidos.
         Estas escuelas de pensamiento provocaron que la inteligencia artificial se dedicara a buscar ese algoritmo adecuado que funcionando en una computadora, pudiese llevar a cabo el mismo tipo de transformaciones a la información para poder tener así una computadora inteligente.
Diferentes grupos de investigación en inteligencia artificial enfocaron sus esfuerzos considerando a las computadoras como meros instrumentos para manipular y transformar conocimiento. Si a una computadora se le logra almacenar el mismo conocimiento que un humano tiene, entonces esta será inteligente.
          En la actualidad en todas las áreas de las ciencias cognitivas ha habido un fuerte cambio en el paradigma de considerar al cerebro como un manipulador de símbolos únicamente. En la inteligencia artificial es ahora obvio que estas escuelas y por lo tanto las investigaciones de ellas resultantes no llenaron las expectativas que se tenían. Las maquinas inteligentes se veían aún más lejos.
Coincidiendo con los cambios en las demás ciencias cognitivas algunos laboratorios de inteligencia artificial alrededor del mundo comenzaron a probar nuevas ideas. Al centro de estas se encuentra la noción de la cognición humana como un fenómeno embebido, esto es, para que un agente se pueda considerar como inteligente, este necesita tener un cuerpo, interactuar con un ambiente y aprender a través de esta interacción. La cognición deja de verse como un proceso únicamente en un sentido, ya no es el ambiente que nos proporciona un estimulo sensorial y un cerebro que pasivamente lo registra, procesa y almacena o utiliza. Ahora, la interacción con el ambiente y las acciones que sobre este se llevan a cabo, se consideran una parte integral de los procesos que le proporcionan al cerebro las capacidades necesarias para llevar a cabo comportamientos coherentes.
          El aprendizaje toma un rol principal, así como la interacción que como agentes tenemos con el medio en el que nos desenvolvemos. Los laboratorios de inteligencia artificial comienzan a darle cuerpos a esos algoritmos que antes estaban desprendidos de un medio ambiente. Al mismo tiempo se da un redimensionamiento a los problemas que se tratan de resolver. De acuerdo a una tesis por el afamado investigador Rodney Brooks del Instituto Tecnológico de Massachusets, los elefantes no juegan ajedrez, algo en lo que todos coincidimos. Con esto el investigador propone que las especies animales y en particular los humanos han tomado un tiempo evolutivo extremadamente pequeño para adquirir capacidades que ahora consideramos inteligentes, jugar ajedrez, por ejemplo. Como especie, nos tomó mucho más tiempo adquirir las habilidades y morfologías necesarias para poder caminar en terrenos inhóspitos. Y aun más, lograr esto sin tropezar con los obstáculos de un medio ambiente dinámico y complejo como es en el que nos desenvolvemos.
         Estos argumentos, principalmente, son los que han llevado a los investigadores en inteligencia artificial a hacer uso de agentes, tales como robots, para tratar de comprender nuestra propia inteligencia. En la actualidad la mayoría de los laboratorios de inteligencia artificial utilizan o desarrollan algún tipo de robot en sus investigaciones.
En los laboratorios de biorobótica se estudian comportamientos animales básicos para tratar de entender sus mecanismos. En robótica evolutiva, se utilizan procesos y ambientes artificiales para evolucionar cerebros y/o morfologías que produzcan agentes artificiales capaces de interactuar con su medio ambiente, con un medio ambiente en el que se desarrollan y en el cual aprenden. En la robótica cognitiva se utilizan modelos provenientes de las ciencias cognitivas para dar a los agentes estas mismas capacidades. La implementación de estos modelos sirve tanto para su validación como para darnos un mejor entendimiento de nuestros procesos cognitivos.
          Es así como el uso de robots se ha convertido en una herramienta básica para tratar de entender como funcionan esas capacidades que nos hacen tan diferentes como especie. Las investigaciones se centran ahora en procesos y comportamientos que como humanos realizamos con el menor esfuerzo, sin embargo su ejecución en maquinas ha demostrado, además de ser sumamente difícil de lograr, un reto muy importante e interesante para los investigadores.


Bruno Lara Guzmán llevó acabo estudios de posgrado en el King's College de la Universidad de Londres en el área de mecatrónica en donde trabajó con redes neuronales artificiales. Después realizó un posdoctorado en la Universidad de Jena, Alemania trabajando en robótica evolutiva, desarrollando controladores para agentes autónomos artificiales haciendo uso de métodos evolutivos. En seguida, realizó un posdoctorado en el Instituto Max Planck de Psicologia Cognitiva en Munich, Alemania. Ahí su trabajo se basó en el estudio de modelos cognitivos, provenientes de la psicología experimental, neurofisiología y otras ciencias cognitivas, así como su implementación en agentes artificiales autónomos. Actualmente es profesor investigador de la Facultad de Ciencias de la UAEM, en donde es coordinador del área de ciencias computacionales. Sus intereses de investigación abarcan la inteligencia artificial, robótica cognitiva, robótica evolutiva y la visión artificial.