Capacidades cognitivas nucleares y robótica

Con frecuencia, cuando en la literatura hay referencias a sistemas de  inteligencia artificial, se habla de ellos como sistemas cognitivos.
En mis clases y charlas, personalmente tiendo a usar como sinónimos sistemas de inteligencia artificial y sistemas cognitivos. Es una forma de eliminar ruido conceptual y facilitar la asimilación aunque si 'se hila fino' creo que realmente no son exactamente los mismo, creo que, especialmente en el campo de la analítica, hay sistemas que utilizan inteligencia artificial y que, sin embargo, no se adaptan bien al término cognitivo.

Cognición

Cuando hablamos de cognición realmente nos estamos refiriendo a un término surgido en el ámbito de la psicología. En su momento, encontré la siguiente definición en un diccionario, precisamente, de psicología:

Cognición es la acción o proceso de adquirir conocimiento y entendimiento a través del pensamiento, la experiencia y los sentidos.  

Claramente, se ve que estamos hablando de procesos propios de seres vivos avanzados y, en algún caso, exclusivamente humanos.   

¿Seguro? Bueno por ahí empezamos. Pero vamos a verlo.

Las capacidades cognitivas

David Vernon

Pero podemos concretar un poco más, y buscar cuáles son algunas de las capacidades cognitivas más específicas. 

En concreto, y aunque pueda parecer raro a primera vista, me encuentro una buena enumeración y descripción de esas capacidades en el libro 'Cognitive robotics' editado por  Angelo Cangelosi y Minoru Asada y, en concreto, en un capítulo firmado por David Vernon.  

Las capacidades cognitivas nucleares que ahí se mencionan, son las siguientes:

• Percepción: Transformación de unas entradas 'en crudo' en una representación interna. Hablamos, claro, de unas entradas que representan información del exterior y que proceden típicamente de los órganos sensoriales o de sensores de algún tipo.


• Atención: Proceso que reduce la información a procesar, seleccionando, de la información sensorial, aquella que es relevante y filtrando el resto.


• Selección de acción: Decisión de qué es lo siguiente que debe hacer el agente cognitivo.


• Memoria: Almacenaje de forma más o menos permanente de información. Se suelen distinguir varios tipos de memoria como memoria sensorial y de trabajo de corto plazo o memorias de largo plazo episódica, semántica, procedimental o global.


• Aprendizaje: Capacidad para mejorar el rendimiento a lo largo del tiempo a través de la adquisición de nuevos conocimientos o habilidades.


• Razonamiento: Capacidad para un tratamiento sistemático y lógico del conocimiento de forma que se puedan inferir conclusiones. Se suele hablar de tres formas de inferencia: inducción, deducción y abducción.


• Metacognición: Capacidad de un sistema cognitivo para monitorizar y razonar sobre su propios procesos cognitivos internos.


• Prospectiva: Capacidad para anticipar el futuro.

Aunque en la descripción de esas capacidades se han deslizado en algún momento términos como 'sistema cognitivo' que sugieren algo más técnico, no nos cuesta nada reconocer estas capacidades cognitivas como plenamente humanas. 

Y sin embargo, esta enumeración procede de un libro de robótica. ¿Por qué?

¿Qué tiene esto que ver con la robótica?

¿Por qué ese interés acerca de las capacidades cognitivas en el campo de la robótica?

No es difícil de entender. Es bien sabido que la inteligencia humana es fuente de inspiración para la inteligencia artificial y la robótica.

Y lo es en un doble sentido.

Lo es como información, puesto que el conocer, o intuir, cómo resuelve el cerebro humano ciertos problemas puede dar luz sobre la forma de enfocar un sistema computacional que haga lo mismo o algo parecido. Así que no es raro que los especialistas e investigadores en inteligencia artificial y robótica miren una y otra vez a la psicología y, sobre todo, la neurociencia, en busca de ideas e inspiraciones sobre cómo orientar algoritmos y arquitecturas computacionales cognitivas. Y se consiguen grandes éxitos actuando así, como lo ilustra perfectamente el auge y éxitos de las redes neuronales y el 'deep learning'.

Y lo es también como aspiración, porque en bastantes casos, aunque no en todos ni mucho menos, lo que se busca es emular, quizá superar, capacidades cognitivas humanas. Se han conseguido grandes éxitos, por ejemplo, en lo relativo a percepción, de manera especialmente notable en visión artificial o reconocimiento de voz, pero algo menos, o mucho menos, al menos eso me parece a mi, en materia, por ejemplo, de razonamiento o metacognición.

Si ahora pensamos, mirando en lo que yo creo que no es un futuro inmediato, hacia un eventual despliegue masivo de robots humanoides, estaríamos hablando, evidentemente, no de humanoides sólo en lo morfológico sino también, al menos a eso aspiramos, en lo cognitivo y relacional.

Y para eso debemos aprender mucho de psicología cognitiva y de neurociencia y trasladarlo, de la mejor manera posible (la mejor en lo técnico y en lo ético, por cierto), a los algoritmos y la robótica.