Teoría del Espacio de Trabajo Global

Baars utiliza la metáfora de un teatro para dar forma a su teoría conocida como Espacio de Trabajo Global (Global Workspace Theory).

Baars habla de un “teatro” en el que el foco de la consciencia se representa por el punto de luz sobre el escenario, que es dirigido por la atención. El escenario completo se corresponde con la memoria de trabajo, que es el sistema de memoria que almacena los contenidos conscientes. La información obtenida en el punto de luz se distribuye de forma global a través del teatro a dos clases de procesadores inconscientes: los que forman la audiencia reciben información del foco de luz; mientras, entre bastidores, los sistemas inconscientes contextuales dan forma a los sucesos que ocurren en el punto de luz.

La metáfora del foco luminoso es también utilizada por Crick (1994) argumentando, acerca del procesamiento de la información visual, que fuera del punto de luz de la atención visual la información se procesa menos, de forma diferente o ni siquiera se procesa. No hay que confundir esta metáfora del teatro que usa Baars con otra metáfora denominada “Teatro Cartesiano”, que es en esencia opuesta a la defendida por Baars, ya que atribuye la consciencia a un punto concreto del cerebro, la glándula Pineal. Descartes pensaba que en esta glándula se localizaba el alma (Finger, 1995). Las teorías como esta que localizan la consciencia en un punto concreto del cerebro son mayoritariamente rechazadas por la comunidad científica. Si bien es cierto que los neurocientíficos buscan las correlaciones neuronales de la consciencia, no se cree que se localicen en un punto concreto, sino que posiblemente se formen a partir de coaliciones de neuronas (Crick y Koch, 2003).

Volviendo a la metáfora del teatro desarrollada por Baars, es importante resaltar que el “escenario” está compuesto por la memoria de trabajo. Donde los “actores” compiten por aparecer en el foco luminoso de la atención, en el cual aparecen como contenidos completamente conscientes. La selección del foco de atención se realiza en gran medida entre bastidores. Son los procesadores inconscientes los que llevan a cabo esta selección en base al contexto y a conjuntos de creencias (a menudo inconscientes) que determinan los pensamientos conscientes (la actuación en escena). Baars también indica que el foco luminoso de la consciencia es el instrumento que usa el “director” para tomar decisiones en el campo de la memoria de trabajo guiadas por la persecución de metas. Este director de la obra, también trabaja entre bastidores, lo que sugiere que en gran medida no tenemos acceso a las razones por las que hacemos las cosas. Este concepto encaja con el presentado por algunos autores (Rosenthal, 2000; Morin, 2002), que afirman que el yo consciente confabula para deducir las razones por las que el sujeto lleva a cabo sus acciones.

Según Baars, al vasto dominio inconsciente de conocimiento y control se puede acceder usando la consciencia. La consciencia se usa para el aprendizaje rápido y el reconocimiento preciso. También activa un gran número de rutinas automáticas que constituyen acciones específicas, proporcionando coordinación y control. Las experiencias conscientes activan contextos inconscientes, que ayudan a interpretar sucesos conscientes futuros. En definitiva, la consciencia proporciona un marco para el acceso (y función de búsqueda global) a los vastos contenidos inconscientes de la mente. Parece que las investigaciones realizadas con métodos de diagnóstico por imágenes (resonancia magnética funcional, tomografía por emisión de positrones, etc.) indican que esta hipótesis podría ser cierta (Baars, 2002; Baars et al., 2003); en cualquier caso, se necesitan más análisis neurológicos para confirmar o desmentir con seguridad las suposiciones de Baars.

Referencias

(Baars, 1988) BAARS, B.J. 1988. A Cognitive Theory of Consciousness: Cambridge University Press.

(Baars, 1997) BAARS, B.J. (1997). In the Theater of Consciousness. Global Workspace Theory, A Rigorous Scientific Theory of Consciousness. Journal of Consciousness Studies, 4, pp. 292-309.

(Baars, 2002) BAARS, B.J. (2002). The conscious access hypothesis: Origins and recent evidence. Trends in Cognitive Science, 6, pp. 47-52.

(Baars et al., 2003) BAARS, B.J. RAMSOY, T.Z. y LAUREYS, S. (2003). Brain, conscious experience and the observing self. Trends in Neurosciences. Vol. 26, No. 12, pp. 671-675.

(Crick and Koch, 2003) CRICK, F. y KOCH, C. (2003). A framework for consciousness. Nature Neuroscience, 6. pp. 119-126.

(Crick, 1994) CRICK, Francis. (1994). Astonishing Hypothesis: The Scientific Search for the Soul. Scribner Book Company.

(Morin, 2002) MORIN, A. (2002). Do you “self-reflect” or “self-ruminate”? Science and Consciousness Review. Dec. No. 1.

(Rosenthal, 2000) ROSENTHAL, D.M. (2000). Metacognition and Higher-Order Thoughts. Consciousness and Cognition 9, pp. 231-242.

Tercer Número de la revista IJMC

Publicado el Tercer Número de la revista International Journal of Machine Consciousness

¡El tercer número de la revista IJMC (volumen 2, número 1, Junio 2010) está disponible online! Este número gira en torno al artículo “An Alternative to Working on Machine Consciousness” escrito por Aaron Sloman, y comentado por los principales investigadores actuales en Conciencia Artificial (ver tabla de contenidos más abajo).

El resumen del artículo de Sloman (traducido a español):

Este artículo comprende tres décadas de trabajo defendiendo que los científicos que debaten sobre la conciencia no deberían restringirse a las mentes humanas (adultas), sino que deberían estudiar (e intentar modelar) muchas clases de mentes, naturales y artificiales, contribuyendo así a la comprensión del espacio contenido en todas ellas. Necesitamos estudiar lo que pueden y lo que no pueden hacer, y como las mentes naturales se pueden emular en mentes sintéticas. Esto requiere: (a) comprender los conjuntos de requisitos que pueden cumplir los diferentes tipos de mentes, es decir, los nichos que éstas ocupan, (b) comprender el espacio de posibles diseños, y (c) comprender las complejas y variadas relaciones entre requisitos y diseños. Los intentos para modelar o explicar cualquier fenómeno concreto, como la visión, las emociones, el aprendizaje, el uso del lenguaje o la conciencia llevan a la confusión a no ser que se sitúen en un contexto más ámplio. Este artículo resume una metodología para progresar y propone un nuevo requisito para una teoría de cómo funciona la mente humana: la teoría debería defender un diseño genérico simple para un sistema que aprenda y se desarrolle, además de cumplir requisitos familiares debería ser capaz de desarrollar puntos de vista filosóficos diferentes y opuestos sobre la conciencia y el llamado problema duro. En otras palabras, necesitamos una explicación común para las maquinaciones mentales de los misterianistas, materialistas, funcionalistas, teóricos de la identidad y aquellos que consideran todas estas teorías como intentos de responder preguntas incoherentes. Ninguno de los diseños propuestos se acerca a esto.

Además, el artículo de perspectiva ‘Phenomenal and Access Consciousness and the “Hard” Problem: A View from the Designer Stance’ escrito también por Sloman esta disponible gratuitamente.

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Centro Sackler de Ciencias de la Conciencia

Inaugurado el Centro Sackler de Ciencias de la Conciencia (Sackler Centre for Consciousness Science – SCCS) en la Universidad de Sussex

Página web del SCCS: http://www.sussex.ac.uk/sackler/index

Fundado en 2010 gracias a una generosa donación de la fundación Mortimer and Theresa Sackler, el Centro Sackler de Ciencias de la Conciencia (SCCS) representa un enfoque nuevo y multidisciplinar para la diagnosis y la intervención clínica basado en la ciencia de las redes neuronales complejas que dan lugar a la conciencia.

¿Cómo aparece la experiencia consciente, la subjetividad y el libre albedrío a partir de sus sustratos biológicos? Incluso en el pasado siglo XX la conciencia era considerada por muchos fuera del alcance de la ciencia. Ahora, la combinación de nuevas técnicas de diagnóstico del cerebro por imagen, los modelos computacionales y la neurología básica proporcionan la esperanza de la ingenuidad humana resuelva este misterio de la vida. Concretamente, una comprensión más ámplia de la conciencia transformará los enfoques clínicos hacía una gran rango de trastornos neurológicos y psiquiátricos, desde el coma al insomnio, desde la depresión y la esquizofrenia al autismo y la demencia.

Tutorial AAAI sobre Conciencia Artificial

Tutorial de Antonio Chella sobre IA y Conciencia Artificial en la Conferencia AAAI.

11 de Julio de 2010. Atlanta. Vigésimo Cuarta Conferencia de Inteligencia Artificial (AAAI-10).

Tutorial SA-1. IA y Conciencia Artificial

Impartido por Antonio Chella.

La Conciencia Artificial es un campo emergente que aborda los problemas de diseñar e implementar modelos computacionales de la conciencia en un agente. El objetivo de la investigación en Conciencia Artificial es doble: la posibilidad de construir máquinas fenomenológicamente conscientes (esto es, enfrentarse al problea duro de los qualia) y el análisis del papel activo que juega la conciencia en el control y la planificación del comportamiento de un agente.

La Conciencia Artificial se situa en la encrucijada entre las disciplinas técnias (IA, robótica, informática e ingeniería), las disciplinas teóricas (filosofía de la mente, lingüística, lógica) y las disciplinas empíricas (psicología y neurociencia). Se centra en los intentos de aplicar los métodos de la IA, robótica e informática para comprender la conciencia y examinar el posible papel de la conciencia en los sistemas de IA. Por un lado, hay esperanza de que enfrentarse a este problema de la conciencia será un movimiento decisivo para diseñar mejores sistemas de IA; por otra parte, estas implementaciones de IA serán de ayuda para comprender la conciencia natural.

El tutorial presentará el estado actual de la investigación en Conciencia Artificial y se debatirán los fundamentos teóricos y los resultados experimentales de este campo y su importancia para la comunidad de la Inteligencia Artificial.

El tutorial se dividirá en cuatro partes: i) aspectos teóricos y filosóficos de la conciencia, ii) modelos de conciencia artificial, iii) casos y sistemas implementados y iv) debate y perspectivas de la Conciencia Artificial.

Conocimiento previo requerido: No se requiere conocimiento previo específico.

Antonio Chella es profesor de robótica en el Departamento de Ingeniería Informática de la Universidad de Palermo, Italia, donde dirige el laboratorio de robótica. Es editor asociado de la revista Artificial Intelligence. En 2007 organizó y co-dirigió el AAAI Fall Symposium on AI and Consciousness. Es el cofundador y editor jefe de la revista International Journal of Machine Consciousness, que comenzó en 2009. Su interés de investigación se centra en la implementación de modelos de conciencia en robots autónomos.

Más información (en inglés): AAAI-10 Tutorial page.

Tesis Doctoral de Haikonen – Parte III

Tesis Doctoral de Pentti Haikonen – Parte III (Simulaciones y Conclusiones) disponible para descarga

Pentti Haikonen es uno de los investigadores más destacados en el campo de la Conciencia Artificial. Su tesis doctoral titulada:

“An Artificial Cognitive Neural System Based on a Novel Neuron Structure and a Reentrant Modular Architecture with Implications to Machine Consciousness” es una de las primeras tesis que se realizaron en el campo de la Conciencia Artificial. En su tesis, Haikonen introduce las Neuronas Asociativas de Haikonen y su Arquitectura Cognitiva.

La parte III de la tesis de Haikonen está disponible aquí (en inglés):

Haikonen, Pentti O. A., An Artificial Cognitive Neural System Based on a Novel Neuron Structure and a Reentrant Modular Architecture with Implications to Machine Consciousness. Helsinki University of Technology, Applied Electronics Laboratory, Series B: Research Reports, Espoo 1999, 156 pp. ISBN 951-22-4730-5, ISSN 1456-1174.

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AND Corporation

AND Corporation ha desarrollado y comercializado un proceso conocido como Tecnología Neuronal Holográfica.

AND Corporation ha desarrollado un completo modelo neuro-mórfico del cerebro basado en la tecnología neuronal holográfica/cuántica (H.Ne.T.). La compañía lleva distribuyendo este producto desde hace tiempo. Hay más detalles al respecto en: http://www.andcorporation.com/.

John Sutherland de AND Corporation describe la relación entre la tecnología H.Ne.T. y la conciencia de la siguiente forma (en inglés):

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Teoría de la Integración de Información

De acuerdo con esta teoría, la conciencia se corresponde con la capacidad de integrar información que tiene un sistema [1]. Hay dos conceptos principales en esta teoría: la diferenciación y la integración.

De hecho, en este contexto la conciencia se caracteriza como un equilibrio entre la diferenciación y la integración. La diferenciación se refiere a la disponibilidad de un gran repertorio de posibles experiencias conscientes. Cada experiencia concreta se diferencia (o se discrimina) de las otras. La integración se refiere al caracter unitario de cada una de estas experiencias, es decir, los contenidos conscientes se experimentan como una unidad, incluso aunque estén compuestos por muchas dimensiones.

Tononi introdujo el valor Φ como una medida de la conciencia de un sistema. De hecho Tononi caracteriza la conciencia como la capacidad de integrar información, siendo Φ la medida de la cantidad de información que es capaz de integrar el sistema. En [1] Tononi dice: “Φ es la cantidad de información causalmente efectica que se puede integrar a través del enlace de información más débil de un subconjunto de elementos”.

La principal implicación de la hipótesis propuesta por Tononi es que cualquier sistema físico capaz de integrar información es consciente hasta el punto indicado por la medida Φ. Esto implica que la implementaciones artificiales capaces de integrar información y que tienen un valor Φ alto tienes experiencias conscientes.

Más sobre la Teoría de la Integración de la Información (Information Integration Theory):

[1] Tononi, G. An information integration theory of consciousness. BMC Neuroscience 2004, 5:42. 2004. http://www.biomedcentral.com/1471-2202/5/42

 

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?

conscious_robot_crawl“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.

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TNGS – Teoría de Selección de Grupos de Neuronas

TNGS – Teoría de Selección de Grupos de Neuronas

TNGS y la hipótesis del Núcleo Dinámico (Dynamic Core) es una teoría propuesta por Gerald M. Edelman como una explicación de los correlatos neuronales de la conciencia. Como su nombre indica la teoría se basa en el concepto de selección.

En el cerebro se genera un gran número de caminos neuronales de entre los cuales un reducido grupo de más valor tiene que ser seleccionado para generar comportamientos adaptativos. En otras palabras, el cerebro es un sistema selectivo. La selección se basa en el desarrollo y la experiencia. Esa es la razón por la cual los circuitos neuronales son muy diferentes si comparamos el cerebro de una persona con el de otra.

Durante el desarrollo del cerebro y el aprendizaje, se generan grupos de neuronas que tienden a emitir impulsos de forma sincronizada. Un gran número de estos grupos o circuitos se seleccionan de acuerdo a su valor como generadores de comportamientos útiles y adaptativos.

TNGS explica la conciencia en términos de lo que se denomina el Núcleo Dinámico, que consiste en extensas interacciones reentrantes en el sistema talamocortical.  Aquí el concepto de reentrada se refiere al proceso dinámico de interacciones rápidas y recíprocas entre mapas y núcleos neuronales. Edelman y Tononi creen que la conciencia se produce gracias a estos procesos de reentrada, los cuales serían capaces de proporcionar la capacidad discriminatoria de la experiencia consciente así como su integración. En pocas palabras, TNGS defiende la caracterización de la conciencia como un proceso dinámico, donde los correlatos neuronales de la conciencia no se pueden identificar en un punto específico del cerebro sino que se asocia con la dinámica de reentrada existente en el sistema talamocortical.

Para leer más acerca de la TNGS (Theory of Neural Group Selection):
– Edelman, G and Tononi, G. A Universe of Consciousness. How Matter becomes Imagination. Basic Books. 2001.
– Edelman, G. Bright Air, Brilliant Fire: On the Matter Of the Mind. Basic Books. 1993.

 

Arquitectura de Conciencia Artificial de Pentti Haikonen

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

Imaginemos que las cámaras de la máquina de Haikonen están enfocadas hacia una pelota amarilla. El patrón de píxeles de la cámara alimenta un circuito preprocesador que produce un vector de, digamos, 10.000 señales, cada señal es transportada, por ejemplo, por un cable. Un cable es la salida del atributo “redondez” de la circuitería del preprocesador, en este caso la señal indica “Encendido” (On). Otro cable, correspondiente a la circuitería que detecta la “cuadradez”, estaría en “Apagado” (Off), por ejemplo, no teniendo voltaje alguno. Un grupo de cables es la salida de la circuitería de análisis de espectro de frecuencias. El cable correspondiente a frecuencias que los humanos reconocemos como “amarillo” está Encendido mientras que los cables “rojo”, “azul”, etc. están Apagados. Habría muchos otros grupos de cables representando tamaño, brillo, bordes, etc.

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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