Desarrollada en la FIUPM, ha aplicado redes neuronales para modelar funciones cognitivas asociadas a la conciencia y a la autoconciencia
Una nueva investigación desarrollada en la FIUPM ha aplicado redes neuronales para modelar funciones cognitivas asociadas a la conciencia y a la autoconciencia. Se trata de una aproximación al problema de la conciencia desde la formulación de modelos artificiales y desde la simulación computacional, que ha aplicado la teoría de informones y holones a las estructuras que conforman la conciencia. Los modelos desarrollados en esta investigación pueden ser aplicables en el campo de la Inteligencia Artificial, mediante la eventual implantación de algunas de estas características en sistemas artificiales
Una investigación desarrollada en la Facultad de Informática de la Universidad Politécnica de Madrid (FIUPM) ha aplicado las redes neuronales modulares para el modelado de funciones cognitivas vinculadas a la conciencia, al mismo tiempo que ha aplicado redes neuronales con retardo temporal para el modelado temporal de la autoconciencia. La investigación, desarrollada por Milton Martínez Luaces, fue dirigida por el profesor de la FIUPM, Alfonso Rodríguez-Patón.
Tal como se explica en una nota de prensa difundida por la FIUPM, en el modelado de funciones cognitivas asociadas a la conciencia, esta investigación aporta un doble avance. Por un lado, en el plano teórico, al aplicar la teoría de informones y holones a las estructuras que conforman la conciencia. Un informón es una entidad de información, la cual puede surgir como datos, noticias o conocimiento. Por su parte, el término holón se refiere a entidades autónomas que, al mismo tiempo, actúan como parte de un todo.
Por otro lado, al simular algunos de los procesos asociados a la conciencia, ha incidido en el diseño y desarrollo de modelos informáticos. Para esta labor se han desarrollado simuladores multi-entidad utilizando redes neuronales modulares, en los cuales se han simulado diversos escenarios de interacción de sus propias posibilidades y las de los sistemas con los cuales interactúan.
Autoconciencia y dimensión temporal
La autoconciencia en el caso de los seres humanos, no significa simplemente una imagen abstracta de lo que uno mismo es, sino también una imagen de su trayectoria a lo largo del tiempo. Esta dimensión temporal de la autoconciencia ha sido modelada también en esta investigación, mediante redes neuronales con retardo temporal, que han permitido probar, en diferentes escenarios de interacción, la imagen que cada entidad tiene de sus cualidades en el pasado o sus expectativas para el futuro, incide en el modo en que interactúa con otras entidades. A modo de ejemplo se ha incluido una de las gráficas obtenidas, que revela como es posible que la autoconciencia de estas entidades se desarrolle mediante su interacción con otras entidades artificiales, en este caso en un escenario competitivo.
Por otra parte, al igual que los individuos tienden a asociarse en grupos con intereses comunes, y como resultado de lo cual desarrollan un sentido de pertenencia a dichos grupos, incluso a varios niveles, algo similar puede ocurrir con entidades artificiales que interactúan con un fin determinado.
Simulación de interacción social en un escenario de influencias recíprocas. FIUPM.
Posibles aplicaciones
En lo que tiene que ver con el campo de aplicación, puede decirse que los modelos propuestos y sus implementaciones en redes neuronales modulares tienen básicamente dos posibles campos de aplicación:
En primer lugar, la investigación de modelos plausibles para la explicación de modelos biológicos. Es decir, se trata de una aproximación al problema de la conciencia, desde la formulación de modelos artificiales y desde la simulación computacional.
En segundo lugar, estos modelos pueden ser, desde un punto de vista práctico, también aplicables en el campo de la Inteligencia Artificial, mediante la eventual implantación de algunas de estas características en sistemas artificiales de propósito diverso (robots, soft-bots, sistemas multi-agente; etc.) En este sentido, diversos investigadores están trabajando en el área de aplicación de modelos informáticos a robots en escenarios competitivos o colaborativos.
Es evidente que los modelos que, como aproximaciones a la conciencia, se han implementado hasta el momento en sistemas de Inteligencia Artificial, son el resultado de grandes simplificaciones, debido a la dificultad que significa el modelado de una realidad tan compleja.
Esto, sin duda, también es cierto en el caso de los modelos que se han presentado en esta investigación. Sin embargo, es interesante notar que muchos de los conceptos que surgen de los modelos propuestos, así como los principios del modelado de alto nivel, son coincidentes con los resultados experimentales llevados a cabo en animales, y de observación y experimentación no invasiva que se han realizado con seres humanos.
Estos tímidos avances en principio, pero de tendencia creciente, no resuelven por sí solos las complejas cuestiones pendientes, pero en la medida que muchos investigadores están abordando el tema de la conciencia desde distintos ángulos, esto puede resultar en un acercamiento de “varias puntas” como lo son por un lado la Psicología Cognitiva, por otro la Neurobiología y por otro la Inteligencia Artificial, de modo que quizás en un futuro, cuando se alcance la “masa crítica” de conocimiento necesaria, pueda finalmente – como tantas veces en la investigación científica – cerrarse la brecha de aquello que aún se encuentra - respecto al tema de la conciencia y sus modelos – en el terreno de lo desconocido.
Antecedentes
Numerosos estudios se han realizado en los últimos años en el campo de la Inteligencia Artificial. Sin embargo, poco se ha avanzado en lo que tiene que ver el problema de la conciencia, y en particular en dotar de conciencia a entidades artificiales, tales como agentes o robots.
De las diferentes investigaciones procedentes de la Psicología Cognitiva y la Neurobiología, se han extraído las capacidades cognitivas que deben estar presentes para que la conciencia tenga lugar. En base a esto, se han desarrollado modelos artificiales para estudiar si es posible que entidades artificiales puedan poseer algunas de estas características, y, fundamentalmente, si pueden ser capaces de desarrollarlas a través de un proceso de aprendizaje. Esta investigación representa un aporte más en esta dirección.
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