La ciencia cognitiva incorporada es un campo de investigación interdisciplinario cuyo objetivo es explicar los mecanismos subyacentes al comportamiento inteligente. Comprende tres metodologías principales: el modelado de sistemas psicológicos y biológicos de manera holística que considera la mente y el cuerpo como una sola entidad; la formación de un conjunto común de principios generales de comportamiento inteligente; y el uso experimental de agentes robóticos en entornos controlados.
La ciencia cognitiva incorporada toma prestado en gran medida de la filosofía incorporada y los campos de investigación relacionados de la ciencia cognitiva , la psicología , la neurociencia y la inteligencia artificial . Los contribuyentes al campo incluyen: [1] [2] [3] [4]
En 1950, Alan Turing propuso que una máquina podría necesitar un cuerpo parecido al humano para pensar y hablar:
También se puede sostener que lo mejor es dotar a la máquina de los mejores órganos sensoriales que el dinero pueda comprar y luego enseñarle a entender y hablar inglés. Ese proceso podría seguir la enseñanza normal de un niño. Se señalarían y nombrarían cosas, etc. Nuevamente, no sé cuál es la respuesta correcta, pero creo que deberían probarse ambos enfoques. [5]
La ciencia cognitiva incorporada es una teoría alternativa a la cognición en la que minimiza las apelaciones a la teoría computacional de la mente a favor de un mayor énfasis en cómo el cuerpo de un organismo determina cómo y qué piensa. La teoría cognitiva tradicional se basa principalmente en la manipulación de símbolos, en la que ciertas entradas se introducen en una unidad de procesamiento que produce una salida. Estas entradas siguen ciertas reglas de sintaxis, a partir de las cuales la unidad de procesamiento encuentra significado semántico. De este modo se produce un resultado adecuado. Por ejemplo, los órganos sensoriales de un ser humano son sus dispositivos de entrada, y los estímulos obtenidos del entorno externo se introducen en el sistema nervioso, que sirve como unidad de procesamiento. A partir de aquí, el sistema nervioso puede leer la información sensorial porque sigue una estructura sintáctica, por lo que se crea una salida. Esta producción luego crea movimientos corporales y genera comportamiento y cognición. De particular interés es que la cognición está sellada en el cerebro, lo que significa que la cognición mental está aislada del mundo externo y sólo es posible mediante la entrada de información sensorial.
La ciencia cognitiva incorporada difiere del enfoque tradicionalista en que niega el sistema input-output. Esto se debe principalmente a los problemas presentados por el argumento del Homúnculo , que concluía que el significado semántico no podía derivarse de símbolos sin algún tipo de interpretación interna. Si algún hombrecito en la cabeza de una persona interpretara los símbolos entrantes, ¿quién interpretaría las entradas del hombrecito? Debido al espectro de una regresión infinita, el modelo tradicionalista empezó a parecer menos plausible. Por tanto, la ciencia cognitiva incorporada pretende evitar este problema definiendo la cognición de tres maneras. [6] : 340
El primer aspecto de la cognición encarnada examina el papel del cuerpo físico, en particular cómo sus propiedades afectan su capacidad de pensar. Esta parte intenta superar el componente de manipulación de símbolos que es una característica del modelo tradicionalista. La percepción de profundidad, por ejemplo, se puede explicar mejor con el enfoque incorporado debido a la enorme complejidad de la acción. La percepción de profundidad requiere que el cerebro detecte las imágenes retinianas dispares obtenidas por la distancia de los dos ojos. Además, las señales del cuerpo y la cabeza complican aún más esto. Cuando la cabeza se gira en una dirección determinada, los objetos en primer plano parecerán moverse contra los objetos en el fondo. A partir de esto, se dice que se produce algún tipo de procesamiento visual sin necesidad de ningún tipo de manipulación de símbolos. Esto se debe a que los objetos que parecen moverse en primer plano simplemente parecen moverse. Esta observación concluye entonces que la profundidad se puede percibir sin necesidad de manipulación intermedia de símbolos.
Existe un ejemplo más conmovedor al examinar la percepción auditiva. En general, cuanto mayor sea la distancia entre los oídos, mayor será la agudeza auditiva posible. También es relevante la cantidad de densidad entre los oídos, ya que la fuerza de la onda de frecuencia cambia a medida que pasa a través de un medio determinado. El sistema auditivo del cerebro tiene en cuenta estos factores cuando procesa la información, pero nuevamente sin necesidad de un sistema de manipulación simbólica. Esto se debe a que la distancia entre las orejas por ejemplo no necesita símbolos para representarla. La distancia misma crea la oportunidad necesaria para una mayor agudeza auditiva. La cantidad de densidad entre los oídos es similar, en el sentido de que es la cantidad real en sí misma la que simplemente crea la oportunidad para la alteración de la frecuencia. Así, al considerar las propiedades físicas del cuerpo, un sistema simbólico es innecesario y una metáfora inútil.
El segundo aspecto se basa en gran medida en el trabajo sobre conceptos de George Lakoff y Mark Johnson . Argumentaron que los humanos utilizan metáforas siempre que es posible para explicar mejor su mundo externo. Los seres humanos también tienen un acervo básico de conceptos del que se pueden derivar otros conceptos. Estos conceptos básicos incluyen orientaciones espaciales como arriba, abajo, adelante y atrás. Los humanos pueden entender lo que significan estos conceptos porque pueden experimentarlos directamente desde sus propios cuerpos. Por ejemplo, debido a que el movimiento humano consiste en permanecer erguido y mover el cuerpo de arriba a abajo, los humanos tienen de forma innata estos conceptos de arriba y abajo. Lakoff y Johnson sostienen que esto es similar con otras orientaciones espaciales, como el frente y la espalda. Como se mencionó anteriormente, estos acervos básicos de conceptos espaciales son la base sobre la cual se construyen otros conceptos. Por ejemplo, ahora se considera que la felicidad y la tristeza están arriba o abajo, respectivamente. Cuando alguien dice que se siente deprimido, lo que realmente está diciendo es que se siente triste, por ejemplo. Por lo tanto, el punto aquí es que la verdadera comprensión de estos conceptos depende de si uno puede tener una comprensión del cuerpo humano. Entonces, el argumento es que si uno careciera de un cuerpo humano, no podría saber qué significa arriba o abajo, o cómo podría relacionarse con los estados emocionales.
[I]magine un ser esférico viviendo fuera de cualquier campo gravitacional, sin conocimiento ni imaginación de ningún otro tipo de experiencia. ¿Qué podría significar UP para un ser así? [6] : 342
Si bien esto no significa que tales seres serían incapaces de expresar emociones, en otras palabras, sí significa que expresarían emociones de manera diferente a los humanos. Los conceptos humanos de felicidad y tristeza serían diferentes porque los humanos tendrían cuerpos diferentes. Entonces, el cuerpo de un organismo afecta directamente la forma en que puede pensar, porque utiliza metáforas relacionadas con su cuerpo como base de los conceptos.
Un tercer componente del enfoque incorporado analiza cómo los agentes utilizan su entorno inmediato en el procesamiento cognitivo. Es decir, el entorno local se considera una extensión real del proceso cognitivo del cuerpo. Para imaginar mejor esto se utiliza el ejemplo de un asistente digital personal (PDA). Haciendo eco del funcionalismo (filosofía de la mente) , este punto afirma que los estados mentales se individualizan por su papel en un sistema mucho más amplio. Entonces, bajo esta premisa, la información en una PDA es similar a la información almacenada en el cerebro. Entonces, si uno piensa que la información en el cerebro constituye estados mentales, entonces se debe deducir que la información en el PDA también es un estado cognitivo. Considere también el papel del lápiz y el papel en un problema de multiplicación complejo. El lápiz y el papel están tan involucrados en el proceso cognitivo de resolución del problema que parece ridículo decir que son de alguna manera diferentes del proceso, de manera muy similar a como se usa el PDA para obtener información, como el cerebro. Otro ejemplo examina cómo los humanos controlan y manipulan su entorno para poder realizar mejor las tareas cognitivas. Por ejemplo, dejar las llaves del coche en un lugar conocido para que no se pierdan o utilizar puntos de referencia para navegar en una ciudad desconocida. Así, los humanos incorporan aspectos de su entorno para ayudar en su funcionamiento cognitivo.
El valor del enfoque de encarnación en el contexto de la ciencia cognitiva quizás sea mejor explicado por Andy Clark . [7] : 345–351 Afirma que el cerebro por sí solo no debería ser el único foco del estudio científico de la cognición.
Está cada vez más claro que, en una amplia variedad de casos, el cerebro individual no debería ser el único lugar de interés científico cognitivo. La cognición no es un fenómeno que pueda estudiarse con éxito marginando los roles del cuerpo, el mundo y la acción. [7] : 350
Los siguientes ejemplos utilizados por Clark ilustrarán mejor cómo el pensamiento corporal se está volviendo evidente [ cita necesaria ] en el pensamiento científico.
Thunnus , o atún, desconcertó durante mucho tiempo a los biólogos convencionales por su increíble capacidad para acelerar rápidamente y alcanzar grandes velocidades. Un examen biológico del atún muestra que no debería ser capaz de realizar tales hazañas. Sin embargo, se puede encontrar una respuesta si se tiene en cuenta el estado físico del atún. El atún rojo es capaz de aprovechar y explotar su entorno local encontrando corrientes naturales para aumentar su velocidad. El atún también utiliza su propio cuerpo físico para este fin, utilizando su aleta caudal para crear los vórtices y la presión necesarios para poder acelerar y mantener altas velocidades. Así, el atún rojo utiliza activamente su entorno local para sus propios fines a través de los atributos de su cuerpo físico.
Clark utiliza el ejemplo del robot saltador construido por Raibert y Hodgins para demostrar aún más el valor del paradigma de la encarnación. Estos robots eran esencialmente cilindros verticales con un solo pie de salto. El desafío de gestionar el comportamiento del robot puede ser desalentador porque, además de las complejidades del programa en sí, también estaban las cuestiones mecánicas relativas a cómo debería construirse el pie para que pudiera saltar. Un enfoque incorporado hace que sea más fácil ver que para que este robot funcione, debe poder explotar su sistema al máximo. Es decir, se debe considerar que los sistemas del robot tienen características dinámicas, en contraposición a la visión tradicional de que es simplemente un centro de comando que simplemente ejecuta acciones.
Clark distingue entre dos tipos de visión , la visión animada y la visión pura. La visión pura es una idea que normalmente se asocia con la inteligencia artificial clásica , en la que la visión se utiliza para crear un modelo de mundo rico de modo que el pensamiento y la razón puedan usarse para explorar completamente el modelo interno. En otras palabras, la visión pura crea pasivamente el mundo exterior perceptible para que las facultades de la razón puedan utilizarse mejor de forma introspectiva. La visión animada, por el contrario, ve la visión como el medio por el cual puede comenzar la acción en tiempo real. La visión animada es entonces más bien un vehículo mediante el cual se obtiene información visual para poder emprender acciones. Clark señala la visión animada como un ejemplo de encarnación, porque utiliza señales tanto biológicas como ambientales locales para crear un proceso inteligente activo. Consideremos el ejemplo de Clark cuando fue a la farmacia a comprar una película Kodak. En la mente de uno, uno está familiarizado con el logotipo de Kodak y su característico color dorado. Por lo tanto, uno utiliza estímulos visuales entrantes para navegar por la farmacia hasta encontrar la película. Por lo tanto, la visión no debe verse como un sistema pasivo sino más bien como un dispositivo de recuperación activo que utiliza de manera inteligente información sensorial y señales ambientales locales para realizar acciones específicas en el mundo real.
Inspirado en el trabajo del psicólogo estadounidense James J. Gibson , el siguiente ejemplo enfatiza la importancia de la información sensorial, el movimiento corporal y las señales del entorno local relevantes para la acción. Estos tres conceptos están unificados por el concepto de posibilidades, que son posibilidades de acción proporcionadas por el mundo físico a un agente determinado. Estos, a su vez, están determinados por el cuerpo físico del agente, sus capacidades y también las propiedades generales del entorno local relacionadas con la acción. Clark utiliza el ejemplo de un jardinero de béisbol para ilustrar mejor el concepto de asequibilidad. Los modelos computacionales tradicionales afirmarían que un jardinero que intenta atrapar un elevado puede calcularse mediante variables como la velocidad de carrera del jardinero y el arco de la pelota. Sin embargo, el trabajo de Gibson muestra que es posible un método más sencillo. El jardinero puede atrapar la pelota siempre que ajuste su velocidad de carrera para que la pelota se mueva continuamente en línea recta en su campo de visión. Tenga en cuenta que esta estrategia utiliza varias posibilidades que dependen del éxito del jardinero, incluida la composición física de su cuerpo, el entorno del campo de béisbol y la información sensorial obtenida por el jardinero.
Clark señala aquí que la última estrategia de atrapar la pelota, a diferencia de la primera, tiene importantes implicaciones para la percepción. El enfoque de asequibilidad resulta no lineal porque se basa en ajustes espontáneos en tiempo real. Por el contrario, el método anterior para calcular el arco de la pelota es lineal ya que sigue una secuencia de percepción, cálculo y realización de acciones. Por tanto, el enfoque de la asequibilidad desafía la visión tradicional de la percepción al argumentar en contra de la noción de que la computación y la introspección son necesarias. Más bien, debería ser reemplazada por la idea de que la percepción constituye un equilibrio continuo de ajuste de la acción entre el agente y el mundo. En última instancia, Clark no afirma expresamente que esto sea seguro, pero sí observa que el enfoque de asequibilidad puede explicar la respuesta adaptativa de manera satisfactoria. [7] : 346 Esto se debe a que utilizan señales ambientales posibles gracias a la información perceptiva que el agente utiliza activamente en tiempo real.
Al formular los principios generales del comportamiento inteligente, Pfeifer pretendía ser contrario a los principios más antiguos de la inteligencia artificial tradicional. La diferencia más dramática es que los principios son aplicables sólo a agentes robóticos situados en el mundo real, un dominio donde la inteligencia artificial tradicional mostró menos promesa.
Principio de diseño barato y redundancia : Pfeifer se dio cuenta de que las suposiciones implícitas hechas por los ingenieros a menudo influyen sustancialmente en la complejidad de una arquitectura de control. [8] : 436 Esta idea se refleja en las discusiones sobre el problema de la escalabilidad en la robótica. El procesamiento interno necesario para algunas arquitecturas defectuosas puede crecer desproporcionadamente con las nuevas tareas que necesita un agente.
Una de las razones principales de los problemas de escalabilidad es que la cantidad de programación y conocimiento de ingeniería que los diseñadores de robots tienen que realizar crece muy rápidamente con la complejidad de las tareas del robot. Cada vez hay más pruebas de que la preprogramación no puede ser la solución al problema de la escalabilidad... El problema es que los programadores introducen demasiadas suposiciones ocultas en el código del robot. [9]
Las soluciones propuestas son hacer que el agente explote la física inherente de su entorno, explotar las limitaciones de su nicho y tener una morfología del agente basada en la parsimonia y el principio de redundancia. La redundancia refleja el deseo de corrección de errores de señales que se consigue mediante la duplicación de canales similares. Además, refleja el deseo de explotar las asociaciones entre modalidades sensoriales. (Ver modalidades redundantes ). En términos de diseño, esto implica que se debe introducir redundancia con respecto no sólo a una modalidad sensorial sino a varias. [8] : 448 Se ha sugerido que la fusión y transferencia de conocimiento entre modalidades puede ser la base para reducir el tamaño de los datos sensoriales tomados del mundo real. [10] Esto nuevamente aborda el problema de escalabilidad.
Principio de procesos paralelos y débilmente acoplados : una alternativa a los métodos jerárquicos de conocimiento y selección de acciones . Este principio de diseño difiere principalmente del ciclo Sentir-Pensar-Actuar de la IA tradicional. Como no implica este famoso ciclo, no se ve afectado por el problema del marco .
Principio de coordinación sensorio-motora : Idealmente, los mecanismos internos de un agente deberían dar lugar a cosas como la memoria y la toma de decisiones de manera emergente, en lugar de programarse prescriptivamente desde el principio. Se permite que este tipo de cosas surjan cuando el agente interactúa con el medio ambiente. El lema es incorporar menos suposiciones en el controlador del agente ahora, para que el aprendizaje pueda ser más sólido e idiosincrásico en el futuro.
Principio de equilibrio ecológico : Esto es más una teoría que un principio, pero sus implicaciones están muy extendidas. Su afirmación es que el procesamiento interno de un agente no puede hacerse más complejo a menos que haya un aumento correspondiente en la complejidad de los motores, extremidades y sensores del agente. En otras palabras, la complejidad adicional añadida al cerebro de un robot simple no creará ningún cambio perceptible en su comportamiento. La morfología del robot ya debe contener la complejidad en sí misma para permitir suficiente "espacio para respirar" para que se desarrolle un mayor procesamiento interno.
Principio de valor : Esta fue la arquitectura desarrollada en el robot Darwin III de Gerald Edelman . Se basa en gran medida en el conexionismo .
Un tradicionalista puede argumentar que los objetos pueden usarse para ayudar en los procesos cognitivos, pero esto no significa que sean parte de un sistema cognitivo. [6] : 343 Los anteojos se utilizan para ayudar en el proceso visual, pero decir que son parte de un sistema más grande redefiniría completamente lo que se entiende por sistema visual. Sin embargo, los partidarios del enfoque encarnado podrían argumentar que si los objetos del entorno desempeñan el papel funcional de estados mentales, entonces los elementos en sí no deberían contarse entre los estados mentales.
Lars Ludwig explora la extensión de la mente y describe con más detalle su papel en la tecnología. Propone una teoría cognitiva de la "memoria artificial extendida", que representa una actualización teórica y una extensión de las teorías de la memoria de Richard Semon . [11]