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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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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Comentario de Haikonen sobre el artículo de Doan

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”.

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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APA Newsletter: Conciencia Artificial Fenoménica

Conciencia Artificial Fenoménica

APA Newsletters on Philosohpy and Computers. Primavera 2009. Vol. 8 No. 2. Artículos sobre Conciencia Artificial Fenoménica escritos por Igor Aleksander y Pentti O. A. Haikonen.

La APA (American Philosophical Association) publica en su Newsletters de Filosofía e Informática – Promavera de 2009 – un par de artículos sobre Conciencia Artificial Fenoménica (en inglés):

 Phenomenal Machine Consciousness:

Essential Phenomenology for Conscious Machines: A Note on Franklin, Baars and Ramamurthy: “A Phenomenally Conscious Robot”
Igor Aleksander

Slippery Steps Towards Phenomenally Conscious Robots
Pentti O.A. Haikonen

Puedes ver también los artículos relacionados en un número especial sobre Robot Consciousness.

 

Reseña: Robot Brains

Robot Brains: Circuits and Systems for Conscious Machines

(Cerebros de Robot: Circuitos y Sistemas para Máquinas Conscientes)
Por Pentty Haikonen
Wiley. Septiembre 2007.
ISBN: 978-0-470-06204-3.

Lo primero que me gustaría comentar acerca de este libro es que es uno de los pocos casos en los que el título sugerente del libro no es simplemente una frase atractiva pero que poco tiene que ver con el contenido real del libro. Debo admitir, no obstante, que cuando vi por primera vez ese título nunca pensé que realmente iba a encontrar diseños de circuitos para máquinas conscientes. Sin embargo, después de haber leído el libro completo (había leído capítulos sueltos en ocasiones, pero no todo el libro) no puedo negar que este libro de hecho describe un diseño de una posible máquina consciente. Desde luego, esta afirmación ha de ponerse en contexto. Por un lado, el término máquina consciente no se refiere necesariamente a máquina iguales que los humanos, por otro lado, no habría espacio suficiente en un libro para describir en detalle una máquina tan compleja. Así que lo que realmente tenemos en este libro es una descripción completa de la arquitectura cognitiva que Haikonen propone para la construcción de máquinas conscientes, junto con una propuesta para su implementación usando circuitos relativamente simples.

Otra conclusión precipitada que saqué del título del libro es que necesitas tener un nivel avanzado de conocimiento de electrónica y diseño de circuitos analógicos y digitales para poder entender la propuesta del autor. De nuevo estaba equivocado, ya que alguien con nociones básicas de electrónica puede entender los circuitos y los esquemas descritos en el libro. Es sorprendente como procesos cognitivos que normalmente asumimos que son bastante complejos de imitar en dispositivos artificiales se abordan con diseños simples y factibles.

En conclusión, creo que este libro es de obligatoria lectura para cualquiera que esté interesado en la rama de la Consciencia Artificial o en la rama dura de la IA en general. La arquitectura cognitive de Haikonen proporciona muchas ideas sorprendentes para temas de actualidad como las emociones artificiales, la imaginación y la producción y el entendimiento del lenguaje.Hay solo una cosa que echo en falta acerca de este libro y es la implementación de un robot físico con la aquitectura propuesta. Pero supongo que eso requiere un gran presupuesto.

Más información sobre este libro en CR.