La robótica basada en el comportamiento ( BBR ) o robótica conductual es un enfoque en robótica que se centra en robots que son capaces de exhibir comportamientos de apariencia compleja a pesar de un pequeño estado interno variable para modelar su entorno inmediato, en su mayoría corrigiendo gradualmente sus acciones a través de enlaces sensorio-motores.
La robótica basada en el comportamiento se diferencia de la inteligencia artificial tradicional al utilizar sistemas biológicos como modelo. La inteligencia artificial clásica suele utilizar un conjunto de pasos para resolver problemas; sigue un camino basado en representaciones internas de eventos en comparación con el enfoque basado en el comportamiento. En lugar de utilizar cálculos preestablecidos para abordar una situación, la robótica basada en el comportamiento se basa en la adaptabilidad. Este avance ha permitido que la robótica basada en el comportamiento se convierta en algo común en la investigación y la recopilación de datos. [1]
La mayoría de los sistemas basados en el comportamiento también son reactivos , lo que significa que no necesitan programación sobre el aspecto de una silla o el tipo de superficie sobre la que se mueve el robot. En cambio, toda la información se obtiene de la entrada de los sensores del robot. El robot utiliza esa información para corregir gradualmente sus acciones de acuerdo con los cambios en el entorno inmediato.
Los robots basados en el comportamiento (BBR) suelen mostrar acciones de apariencia más biológica que sus homólogos informáticos intensivos, que son muy deliberados en sus acciones. Un BBR a menudo comete errores, repite acciones y parece confundido, pero también puede mostrar la cualidad antropomórfica de la tenacidad. Las comparaciones entre BBR e insectos son frecuentes debido a estas acciones. Los BBR a veces se consideran ejemplos de inteligencia artificial débil , aunque algunos han afirmado que son modelos de toda inteligencia. [2]
La mayoría de los robots basados en el comportamiento están programados con un conjunto básico de características para ponerlos en marcha. Se les proporciona un repertorio de comportamiento para trabajar y dictar qué comportamientos usar y cuándo, evitar obstáculos y cargar la batería pueden proporcionar una base para ayudar a los robots a aprender y tener éxito. En lugar de construir modelos mundiales, los robots basados en el comportamiento simplemente reaccionan a su entorno y a los problemas dentro de ese entorno. Se basan en el conocimiento interno aprendido de sus experiencias pasadas combinado con sus comportamientos básicos para resolver problemas. [1] [3]
La escuela de robots basados en el comportamiento debe mucho al trabajo realizado en la década de 1980 en el Instituto de Tecnología de Massachusetts por Rodney Brooks , quien con estudiantes y colegas construyó una serie de robots con ruedas y patas utilizando la arquitectura de subsunción . Los artículos de Brooks, a menudo escritos con títulos alegres como " La planificación es sólo una forma de evitar tener que decidir qué hacer a continuación ", las cualidades antropomórficas de sus robots y el costo relativamente bajo de desarrollar dichos robots, popularizaron el enfoque basado en el comportamiento. .
El trabajo de Brooks se basa, ya sea por accidente o no, en dos hitos anteriores del enfoque basado en el comportamiento. En la década de 1950, W. Gray Walter , un científico inglés con experiencia en investigación neurológica , construyó un par de robots basados en tubos de vacío que se exhibieron en el Festival de Gran Bretaña de 1951 , y que tienen sistemas de control basados en el comportamiento simples pero efectivos.
El segundo hito es el libro de Valentino Braitenberg de 1984, " Vehículos – Experimentos en psicología sintética " (MIT Press). Describe una serie de experimentos mentales que demuestran cómo las simples conexiones cableadas de sensores/motores pueden dar como resultado algunos comportamientos de apariencia compleja, como el miedo y el amor.
El trabajo posterior en BBR proviene de la comunidad de robótica BEAM , que se ha basado en el trabajo de Mark Tilden . Tilden se inspiró en la reducción de la potencia computacional necesaria para los mecanismos de marcha de los experimentos de Brooks (que usaban un microcontrolador para cada pierna), y redujo aún más los requisitos computacionales a los de chips lógicos , electrónica basada en transistores y diseño de circuitos analógicos .
Una dirección diferente de desarrollo incluye extensiones de la robótica basada en el comportamiento a equipos de múltiples robots. [4] El objetivo de este trabajo es desarrollar mecanismos genéricos simples que den como resultado un comportamiento grupal coordinado, ya sea implícita o explícitamente.