Científicos financiados con fondos comunitarios han comprobado una hipótesis revolucionaria según la cual los robots podrían aprender a pensar acerca de las acciones que pueden realizar en relación con un objeto. A grandes rasgos, los robots podrían aprender de forma autónoma a partir de sus observaciones y experiencias.
Este trabajo es fruto del proyecto PACO-PLUS (Percepción, acción y cognición mediante el aprendizaje de complejos objeto-acción), financiado con 6,9 millones de euros procedentes del área temática Tecnologías de la sociedad de la información (TSI) del Sexto Programa Marco (6PM) de la UE.
Los socios de este proyecto se proponían comprobar la llamada teoría de los complejos objeto-acción (object-action complexes, OAC). Estos complejos son unidades de pensamiento práctico (thinking by doing), un enfoque mediante el que se diseñan programas y dispositivos informáticos que permiten a un robot pensar acerca de objetos desde la perspectiva de las acciones que pueden realizarse sobre ellos. Por ejemplo, si un robot ve un objeto que tiene un asa, podría agarrarla. Si el objeto tiene una abertura, el robot podría encajar algo en ella o llenar el objeto de líquido. Si tiene una tapa o compuerta, el robot podría abrirla. Así pues, los objetos adquirirían significado a través de la gama de acciones que el robot podría realizar sobre ellos.
Se trata de un planteamiento mucho más interesante de pensamiento autónomo de los robots, puesto que favorece la aparición de comportamientos nuevos y complejos de manera espontánea a partir de reglas bastante sencillas, según explicaron los socios.
En muchos sentidos, el enfoque de este equipo imita los procesos de aprendizaje de los niños pequeños. Cuando se encuentran con un objeto nuevo, suelen tratar de agarrarlo, introducírselo en la boca o golpearlo contra otro objeto. Gradualmente, y por medio de ensayo y error, aprenden por ejemplo que un palito redondeado encaja en un orificio redondeado, y de esta manera se amplía su repertorio de acciones. Asimismo, la comprensión de los niños se amplía mediante la observación de otras personas.
Según indicó, el trabajo de su equipo retoma la labor realizada por Rodney Brooks, ilustre profesor de robótica empleado actualmente en el Instituto de Tecnología de Massachusetts (MIT, Estados Unidos). El profesor Brooks opinaba que el movimiento y la interacción con el entorno son los problemas más complicados en la evolución biológica y que, una vez una especie lo consigue, resulta relativamente fácil evolucionar hacia el razonamiento simbólico avanzado propio del pensamiento abstracto, según el Dr. Asfour. La inteligencia artificial se basa en el planteamiento contrario, que postula que si se desarrolla un nivel de inteligencia suficiente, el pensamiento automático será capaz de percibir y solucionar problemas, añadió.
El debate sobre cuál de los dos planteamientos es el más acertado permanece abierto, y los investigadores admitieron que, si bien se han logrado avances, aún no se vislumbran verdaderos candidatos a robots inteligentes.
Los socios de este proyecto se proponían comprobar la llamada teoría de los complejos objeto-acción (object-action complexes, OAC). Estos complejos son unidades de pensamiento práctico (thinking by doing), un enfoque mediante el que se diseñan programas y dispositivos informáticos que permiten a un robot pensar acerca de objetos desde la perspectiva de las acciones que pueden realizarse sobre ellos. Por ejemplo, si un robot ve un objeto que tiene un asa, podría agarrarla. Si el objeto tiene una abertura, el robot podría encajar algo en ella o llenar el objeto de líquido. Si tiene una tapa o compuerta, el robot podría abrirla. Así pues, los objetos adquirirían significado a través de la gama de acciones que el robot podría realizar sobre ellos.
Se trata de un planteamiento mucho más interesante de pensamiento autónomo de los robots, puesto que favorece la aparición de comportamientos nuevos y complejos de manera espontánea a partir de reglas bastante sencillas, según explicaron los socios.
En muchos sentidos, el enfoque de este equipo imita los procesos de aprendizaje de los niños pequeños. Cuando se encuentran con un objeto nuevo, suelen tratar de agarrarlo, introducírselo en la boca o golpearlo contra otro objeto. Gradualmente, y por medio de ensayo y error, aprenden por ejemplo que un palito redondeado encaja en un orificio redondeado, y de esta manera se amplía su repertorio de acciones. Asimismo, la comprensión de los niños se amplía mediante la observación de otras personas.
Según indicó, el trabajo de su equipo retoma la labor realizada por Rodney Brooks, ilustre profesor de robótica empleado actualmente en el Instituto de Tecnología de Massachusetts (MIT, Estados Unidos). El profesor Brooks opinaba que el movimiento y la interacción con el entorno son los problemas más complicados en la evolución biológica y que, una vez una especie lo consigue, resulta relativamente fácil evolucionar hacia el razonamiento simbólico avanzado propio del pensamiento abstracto, según el Dr. Asfour. La inteligencia artificial se basa en el planteamiento contrario, que postula que si se desarrolla un nivel de inteligencia suficiente, el pensamiento automático será capaz de percibir y solucionar problemas, añadió.
El debate sobre cuál de los dos planteamientos es el más acertado permanece abierto, y los investigadores admitieron que, si bien se han logrado avances, aún no se vislumbran verdaderos candidatos a robots inteligentes.
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