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”.

Dr. Haikonen

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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Arquitectura de Conciencia Artificial de Pentti Haikonen

Trung Doan (doanviettrung a_t gmail dot com).
(traducción a español: Raúl Arrabales)

La contribución de Pentti Haikonen al reto de la conciencia artificial es una arquitectura basada en principios cognitivos. Haikonen también ha desarrollado algunos microchips electrónicos como un primer paso para la construcción de máquinas basadas en esta arquitectura.

A continuación veremos como la máquina de Haikonen podría cobrar conciencia una vez construida, analizando algunas de sus capacidades cognitivas, aprovechando este proceso para analizar brevemente la arquitectura de Haikonen.

La máquina de Haikonen percibe

Robot Brains by Pentti Haikonen

 La máquina no representa internamente la pelota como un gráfico redondo, tampoco como un conjunto de números que indican diámetro, color, etc. si no a través de este vector de señales. Haikonen llama a esto una “representación basada en señales distribuidas”.

Supongo que a la máquina se le presentan varias pelotas de diferentes tamaños, colores, etc. una en cada instante, y cada vez su micrófono oye un patrón de sonido que los humanos entendemos como la palabra “pelota”. Debido a que aparecen al mismo tiempo repetidamente, la máquina asocia el patrón de sonido al patrón visual. El proceso de percepción de la máquina se lleva a cabo mediante la construcción de este tipo de asociaciones.

Después de que las diferentes pelotas se asocien con el patrón de sonido, la máquina finalmente aprende a asociar el patrón de sonido “pelota” con cualquier cosa que sea redonda.

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