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Cómo construir un robot que sienta
escrito por Kevin O'Regan and Raúl Arrabales   
Monday, 08 de February de 2010

Cómo construir un robot que sienta

Este artículo se divide en dos partes:
- Un resumen de la charla invitada de Kevin O’Regan en el CogSys 2010, realizado por Raúl Arrabales.
- Comentarios adicionales acerca del yo y el papel de la acción en la cognición, escrito por Kevin O’Regan.

¿Cómo construir un robot que sienta?

Image “Cómo contruir un robot que sienta” fue el título de la charla magistral de Kevin O’Regan en la conferencia CogSys 2010 que se celebró la semana pasada en Zúrich. Durante su charla, O’Regan ofreció una introducción al conocido como “problema duro” de la conciencia (término acuñado por Chalmers) y habló de su teoría sensoriomotora para explicar cómo se produce la conciencia (fenomenológica) [1]. Tanto esta charla como muchas de la ideas relacionadas con la misma son de especial interés para los investigadores de la Conciencia Artificial, ya que O’Regan ofrece una explicación para la producción de la experiencia consciente que virtualmente elimina el problema duro, y por consiguiente el propio salto explicativo (“explanatory gap”). A continuación trataré de resumir las ideas clave que me parecieron más interesantes tanto de la charla como de las conversaciones que tuvimos durante la conferencia con O’Regan.

Usando la rojez del rojo, un ejemplo muy típico en filosofía de la mente, O’Regan abordó el problema del diseño de un robot capaz de sentir. Nótese que en este contexto no se usa la palabra sentir con la acepción que se usa en el trabajo de Damasio, si no que se refiere al cómo-es-ser, o los qualia asociados a los contenidos conscientes, es decir, las sensaciones asociadas a la experiencia consciente.

[Haz clic en el botón "Leer más..." para ver el resto del artículo]

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Modificado el ( Monday, 08 de February de 2010 )
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CRUBOTS
escrito por Raúl Arrabales Moreno   
Friday, 22 de January de 2010

CRUBOTS

Utilidades de Conscious-Robots.com para Simulación de Robots

CRUBOTS es un conjunto de servicios de Robotics Develops Studio (MRDS) desarrollados como parte de una linea de investigación en Conciencia Artificial. Aunque estos servicios se desarrollaron originalmente para funcionar conjuntamente con la arquitectura cognitiva CERA-CRANIUM, se pueden reutilizar para cualquier proyecto de robótica.

CRUBOTS

Como trabajamos principalmente con el robot Pioneer 3DX, la mayoría de los servicios de simulación se han diseñado para que reproduzcan con la mayor fidelidad el robot móvil real. 

CRUBOTS se distribuye como un archivo ZIP que contiene el código fuente de todos los servicios MRDS. Cada servicio se encuentra en su propia carpeta bajo el directorio packages/crubots en el directorio raíz de MRDS. 

Mira más abajo para ver las instrucciones específicas y una descripción de los servicios que se incluyen en CRUBOTS. 

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Modificado el ( Sunday, 24 de January de 2010 )
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Comentario de Haikonen sobre el artículo de Doan
escrito por Pentti Haikonen   
Wednesday, 16 de December de 2009

Conscious-Robots.com ha invitado al Dr. Haikonen a comentar sobre el reciente artículo sobre la arquitectura cognitiva de Haikonen escrito por Trung Doan (traducido a español por Raúl Arrabales):

Deseo agradecer a Trung Doan su análisis de mi teoría sobre la conciencia artificial. Trung Doan ha hecho un buen trabajo en este artículo al ilustrar con ejemplos prácticos los principios básicos de mi arquitectura, elaborados según las ideas que explico en mi libro “Robot Brains”.

Pentti Haikonen
Dr. Haikonen
Me gustaría contribuir con algunos comentarios. Mi implementación se basa en las neuronas asociativas, las cuales forman memorias asociativas. Las memorias asociativas son un invento bastante antiguo, pero que no han tenido mucha popularidad debido al problema conocido como interferencia, que limita la capacidad de la memoria. Mi contribución está relacionada con este problema de la interfencia y en mi libro describo métodos que permiten el uso libre de interferencia de la capacidad total de la memoria. La capacidad de una memoria asociativa puede ser la misma que la capacidad de una memoria de acceso aleatorio de complejidad similar. Sin embargo, si sólo se usa una capacidad parcial, la memoria asociativa también realiza un proceso de clasificación.

Trung Doan indica correctamente que la maquinaria neural no opera con valores numéricos, sino que las señales individuales representan atributos elementales de las entidades percibidas y estos son la base del significado de estas señales. Es útil indicar que la maquinaria de los grupos de señales que representan algunas entidades percibidas se pueden utilizar para objetos completamente diferentes; estos grupos de señales actúan como símbolos para estos objetos. Esta característica es un prerrequisito necesario para, por ejemplo, el lenguaje natural y el habla interior.

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Modificado el ( Thursday, 17 de December de 2009 )
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