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Robótica cognitiva
La robótica cognitiva es la rama de la robótica que se encarga de administrar al robot de un comportamiento inteligente dotándole de una arquitectura de procesamiento que le deja aprender y razonar sobre de qué manera portarse en frente de complejos objetivos en duros ambientes. Dicha arquitectura de procesamiento, en combinación con los objetivos y el ambiente del robot, determina completa y mecánicamente la manera en que el robot se mueve y se comporta. El usuario puede detallar los objetivos (así sea directa o bien de manera indirecta), o es posible que exactamente el mismo robot los determine. En un caso así, diríase que es autónomo. Un robot es un dispositivo de entrada y salida de datos, construido con materia inanimada y cuyo comportamiento, como contestación al ambiente, está determinado por su diseño. Conforme esta definición, un elevador es un robot. La cognición es la acción o bien proceso de adquisición de conocimientos y entendimiento a través del pensamiento, la experiencia y los sentidos. La robótica cognitiva ve en la cognición animal el punto de inicio de cara al desarrollo de los algoritmos computacionales de la robótica en contraste a las tradicionales técnicas de inteligencia artificial, que pueden o bien no recurrir a los mamíferos y a la cognición humana como inspiración de cara al desarrollo de algoritmos. Las capacidades cognitivas de la robótica incluyen el proceso de la percepción, la asignación de la atención, la anticipación, la planificación, el argumento sobre otros agentes, y tal vez el argumento sobre sus estados mentales. La robótica cognitiva encarna el comportamiento de los agentes inteligentes en el planeta físico (o bien en un planeta virtual, en el caso de la robótica cognitiva simulada). En la versión más ambiciosa, eso implica que el robot asimismo ha de ser capaz de actuar en el planeta real. Por lo tanto, un robot cognitivo debe presentar las próximas características: La robótica cognitiva abarca la aplicación y también integración de diferentes disciplinas, mas se inspira esencialmente en la sicología y la investigación de la neurociencia. Los temas primordiales incluyen la representación del conocimiento, la motivación, el argumento automático, la planificación y el aprendizaje. En la robótica cognitiva, puede adoptarse una serie de diferentes metodologías que incluyen no solo el enfoque de la IA simbólica tradicional haciendo hincapié en el argumento y la representación simbólicos, sino más bien asimismo los enfoques inspirados más biológicamente que utilizan representaciones estruendosas y distribuidas. Un enfoque que procura conjuntar uno simbólico con uno conexionista es el SS-RICS. Los enfoques de sistemas activos y conexionistas más puros incluyen, por servirnos de un ejemplo, redes de neuronas recurrentes de tiempo progresivo (CTRNNs), conforme los estudios de Randall Beer y sus cooperadores y la teoría de la resonancia adaptiva (ART), desarrollada por Stephen Grossberg y sus compañeros. Una de las técnicas de aprendizaje que se emplean en los robots es el aprendizaje por imitación . En otras palabras, el robot, proveído de todos y cada uno de los sensores y hardwares físicos precisos para efectuar una labor humana, observa la realización de una labor humana, y entonces trata de imitarla con exactamente los mismos movimientos que el humano con la intención de efectuar la labor. Utilizando sus sensores, el robot ha de ser capaz de crear una imagen tridimensional del ambiente y de reconocer los objetos que aparecen en ella. Por tanto, el reto esencial es interpretar la escena y comprender qué objetos son los precisos para efectuar la labor y cuáles no. Un enfoque de aprendizaje más complejo es la adquisición de conocimientos autónomos: el robot emplea ahora sus sensores y sus conocimientos sobre las propiedades físicas del planeta, y después se le deja a fin de que explore el entorno por sí solo. Uno de los términos empleados para designar este comportamiento es el de balbuceo de motor. Esencialmente, la idea de este enfoque es la de dejar que el robot descubra sus capacidades por sí solo. Algunos estudiosos en robótica cognitiva han empezado a emplear arquitecturas como ACT-R y Soar como base de sus programas de robótica cognitiva. Estas arquitecturas se han empleado de manera exitosa para simular el funcionamiento del operador y el desempeño humano, cuando los datos de laboratorio de modelización. La idea es extender estas arquitecturas para manejar la entrada sensorial en el planeta real conforme dicha entrada se desarrolla de forma continua a través del tiempo. Algunas de las preguntas esenciales que todavía no pueden ser contestadas en la robótica cognitiva son:
