Robótica Cognitiva

hace 17 años
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por Raúl Arrabales
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En este artículo pretendo proporcionar una introducción al campo de la robótica cognitiva a través de algunas definiciones, ejemplos, enlaces a recursos en la red, cursos y proyectos de investigación. También se abordan las posibles áreas de aplicación en este campo, así como la inspiración en los sistemas cognitivos naturales.

El campo de la Robótica Cognitiva está muy relacionado con la Consciencia Artificial. De hecho, considero que la Consciencia Artificial es un subcampo o una línea de investigación específica dentro de la Robótica Cognitiva. Cualquier implementación de la funcionalidad de la consciencia tienes que ser enmarcada en el ámbito de una arquitectura cognitiva. La consciencia per se no tiene sentido a no ser que esté integrada en un sujeto capaz de desarrollar procesos de percepción y comportamiento.

El objetivo último del desarrollo de arquitecturas cognitivas es la implementación de máquinas que sean capaces de «saber lo que hacen», y de esta forma ser más robustas, adaptativas y flexibles. Los robots sociales son un ejemplo significativo de este tipo de aplicaciones que los robots cognitivos (y particularmente los robots conscientes) podrían realizar. La interacción con humanos es una tarea de una complejidad extrema donde se requieren capacidades cognitivas.

Los robots cognitivos del futuro serán capaces de interactuar con los humanos, actuando y aprendiendo en entornos dinámicos.

Introducción a la Robótica Cognitiva (fragmento tomado de [0])

La investigación en robótica tradicionalmente se ha centrado en las tareas de control y el procesamiento de las lecturas de los sensores, la planificación de caminos y el diseño de manipuladores. Por el contrario, la investigación en robótica cognitiva se centra en dotar a los robots y agentes software de funciones cognitivas superiores que les permitan razonar, actuar y percibir de forma robusta en entornos desconocidos y cambiantes. Este tipo de robots debe, por ejemplo, ser capaz de razonar acerca de metas, acciones, recursos (lineales o no lineales, discretos y/o continuos, recargables o prescindibles), cuándo percibir y qué buscar, los estados cognitivos de otros agentes, el tiempo, la ejecución de tareas colaborativas, etc. En resumen, la robótica cognitiva se refiere a la integración del razonamiento, la percepción y la acción en un marco de implementación con uniformidad teórica.

El uso de robots software (softbots) y artefactos robóticos hardware está a la orden del día y su empleo se está incrementando en la sociedad actual con productos comerciales o productos que están ya prácticamente en el mercado. Según se incrementa la interacción con humanos, aumenta la necesidad de capacidades robóticas sofisticadas y funciones cognitivas de alto nivel. La combinación de los resultados de la disciplina de la robótica tradicional con aquellos que la IA y la ciencia cognitiva proporcionan es el eje central de la investigación en robótica cognitiva.

Investigación

Los avances logrados en el campo de la robótica nos proporcionan una variedad de dispositivos mecánicos autónomos y potentes, desde robots dedicados a la fabricación hasta (actualmente muy limitados) asistentes domésticos automáticos. Sin embargo, el amplio abanico de aplicaciones de tales máquinas no puede ser alcanzado sin un sistema de control de tipo cognitivo. Una posible estrategia en el desarrollo de software de control más avanzado es basar el diseño en arquitecturas de inspiración cognitiva.

Las técnicas clásicas de ingeniería del software y los enfoques clásicos de IA no son suficientes para lidiar con la gran complejidad de procesos como la percepción y el comportamiento. El diseño de arquitecturas cognitivas podría mejorar el desempeño (y la sociabilidad) de los robots de la próxima generación.

Áreas de Aplicación

Las áreas de aplicación de los robots cognitivos son aquellas en las que se requieren capacidades cognitivas, como la interacción con humanos o simplemente el funcionamiento en entornos de la vida real (en contraposición a los entornos ideales controlados, como los de una fábrica).

Algunos ejemplos de aplicaciones en robótica cognitiva son:

– Robots de servicio, robots sociales y robots asistentes personales (como Maggie [1]).
– Robots asistentes para personas con discapacidad (como Asibot [2]).
– Robots que actúan como humanos (como Manfred [3]).
– Robots autónomos de exploración espacial, robots asistentes para montaje y reparación orbital (como Robonaut [4]).
– Jugadores de la Robocup (ver [5]).
– Robots autónomos de rescate y emergencias (como [6]).

Inspiración en sistemas cognitivos naturales

La investigación en ciencias cognitivas y neurociencias es una valiosa fuente de inspiración en el diseño de sistemas artificiales de tipo cognitivo. Normalmente, el trabajo en robótica cognitiva se basa en los principios y descubrimientos provenientes de psicólogos cognitivos y neurobiólogos. Aspectos como la memoria y sus mecanismos neuronales subyacentes se pueden tratar de imitar en los cerebros artificiales de los robots. Sin embargo, algunos de los algoritmos clásicos usados en robótica no tienen en cuenta estos conceptos cognitivos. Una posible razón de esto es que en entornos controlados los algoritmos clásicos funcionan mejor o suficientemente bien. La aplicación de modelos cognitivos en robótica es un campo relativamente joven, y por lo tanto, queda mucho por investigar en este sentido.

Existen diferentes enfoques en la aplicación de los modelos cognitivos humanos en máquinas artificiales. Por ejemplo, el modelado a nivel de sistemas considera las áreas funcionales del cerebro y su interacción (como en Ikaros [7]).

A continuación se lista una serie de recursos en la red sobre robótica cognitiva (en inglés):

Courses and Presentations on Cognitive Robotics