'Exploring Robotic Minds: Actions, Symbols, and Consciousness as Self-Organizing Dynamic Phenomena' es un libro, obra de un roboticista, en realidad un neuro-roboticista que intenta contestar a una preguntas complejas, profundas y desafiantes: ¿Es posible crear una mente robótica? ¿Pueden los robots llegar a adquirir consciencia y cómo? Y, en el fondo, ¿Cómo se genera la propia consciencia humana?Para ello, el autor separa en su obra, dos partes muy diferenciadas. Una primera parte, muy interesante y mucho más asequible, en que revisa el tratamiento que la consciencia ha tenido desde diversas disciplinas: el cognitivismo, la fenomenología, la neurociencia y la neuro-robótica. Y una segunda, mucho más compleja y especializada, pero verdadero objetivo del libro, donde Jun Tani desgrana sus propias hipótesis sobre esa creación de mentes (robóticas y no robóticas) y los experimentos diseñados para comprobar diferentes aspectos de esas hipótesis, unos experimentos realizados con robots reales en ambientes reales e incluyendo el diseño, por ejemplo, de arquitecturas de redes neuronales especializadas.
Con ello, el desarrollo del libro es como sigue:
- 'PART I: ¿WHERE DO WE GO WITH MIND?:': Una revisión acerca de cómo se ha explorado el problema de las mentes cognitivas desde diferentes disciplinas
- '1. Where Do We Begin With Mind?': Un corto capítulo que actúa a modo de introducción, donde el autor explica el problema a resolver, y alguna experiencia y epifanías personales. Además declara ya de forma directa su hipótesis principal, a saber, que las consciencias surgen de la relación conflictiva, entre la mente subjetiva y el mundo objetivo, una causalidad circular que surge del choque en interacciones iterativas entre una intencionalidad 'top-down' y un reconocimiento perceptual 'bottom-up' de la realidad. Finaliza explicando brevemente la estructura del libro.
- '2. Cognitivism': Explica el cognitivismo, una disciplina que considera a la mente como un objeto observable desde fuera y que se describe como un sistema de símbolos y metáforas computacionales. Explica los conceptos de composición y recursión y describe algunos modelos cognitivos como el GPS ('General Problem Solver'). Finaliza identificando el problema de base del cognitivismo, a saber, cómo surge un sistema de símbolos de un sustrato no simbólico como son los patrones senso-motores.
- '3. Phenomenology': Explica ahora la fenomenología, una tendencia filosófica abanderada por Edmund Husserl según la cual el análisis del mundo natural se basa exclusivamente en las experiencia de los individuos.
- '4. Introducing The Brain and Brain Science': Saltamos ahora a la neurociencia. Se comienza estudiando en bastante profundidad los mecanismos jerárquicos de reconocimiento visual y la generación de acciones. Luego pone su atención en las neuronas espejo y finaliza estudiando de nuevo con bastante profundidad cómo surge la intención y el eventual libre albedrío.
- '5. Dynamical Sstems Approach for Modeling Embodied Cognition': Finaliza esta revisión de diferentes enfoques sobre mentes congnitivas con la aproximación del modelado de la cognición mediante la teoría de sistemas dinámicos. Explica con bastante profundidad los fundamentos de sistemas dinámicos. Luego salta a la llamada robótica basada en el comportamiento impulsada por Rodney Brooks en los años ochenta. Habla de alternativas para el modelado del cerebro incluyendo los modelos de red neuronal que explica con bastante detalle y extensión. Y finaliza hablando de neurorobótica, algo que ya entra de lleno en el trabajo del propio Tan y en lo que sigue en la segunda parte del libro.
- 'PART II: EMERGENT MINDS: FINDINGS FROM ROBOTIC EXPERIMENTS': Desarrolla la propuesta de Tani y los experimentos llevados a cabo con robots reales para confirmarlas.
- '6. New proposals': Un capítulo importante, aunque no sencillo, que resume muchas de las ideas del autor y de su trabajo experimental. Explica que quiere construir robots con alguna forma de carácter auténtico que surja de la interacción dinámica entre futuros posibles y la reflexión sobre el propio pasado del robot de forma que se activen y comprendan los futuros más probables compartidos con los demás. Explica cómo enfoca la construcción de visiones subjetivas en modelos neurodinámicos y defiende que es posible construir un 'pensamiento' segmentado en elementos discretos como símbolos, proposiciones y operadores lógicos a partir de modelos dinámicos de la mente que no usan esa computación discreta en su funcionamiento interno o, dicho de otra forma, que la neurodinámina no lineal soporta una mecánica computacional discreta para la composicionalidad, al tiempo que preserva el espacio métrico de los número reales en que se expresan las propiedades físicas como la velocidad, el peso o el color. Recoge su concepción de lo esencial para la construcción de modelos cognitivos, a saber, (1) representar la mente mediante sistemas dinámicos no lineales (2) los sistemas cognitivos son capaces de predecir el resultado perceptual de su intención de actuar sobre el mundo pero esa intención se adapta a través de las señales de error detectadas en la entrada perceptual real (3) la estructura de la consciencia debe clarificarse a partir del examen de la causalidad circular generada en esa interacción entre la intención y el mundo objetivo.
- '7. Predictive Learning About The World from Actional Consequences': Revisa una serie de experimentos centrados en el aprendizaje de navegación de un robot intentando contestar a dos preguntas. En primer lugar, cómo se puede desarrollar una representación composicional del mundo por medio de la auto-organización de estructuras neurodinámicas y a través del aprendizaje acumulado de experiencias de actuación sobre el entorno. Y, en segundo lugar, intentando profundizar en la fenomenología del 'yo', clarificando su estructura subyacente examinando la interacción entre la predicción 'top-down' y el reconocimiento 'bottom-up' adquirido durante la navegación del robot.
- '8. Mirroring Action Generation And Recognition with Articulating Sensory-Motor Flow': Aborda el problema de cómo a partir de un flujo contínuo de información senso-motora, se puede reconocer y segmentar en bloques discretos y articulados. Con esa idea, el autor propone una arquitectura de red neuronal RNNPB ('Recurrent Neural Network with Parametric Biases') que luego somete a experimentación con robots reales que la emplean.
- '9. Development of Functional Hierarchy for Action': Parte de la hipótesis, bastante aceptada, de que el cerebro usa una estructura jerárquica tanto para el reconicmiento de estímulos sensoriales com para la generación de instrucciones motoras e intenta demostrar que eso que denomina 'composicionalidad fluida' puede conseguirse usando restricciones intrínsecas en las diferencias temporales de la actividad neuronal en diferentes niveles durante el transcurso de la auto-organización, junto con interacciones iterativas entre los diferentes niveles en el aprendizaje de consolidación. Los experimentos se apoyan en una red neuronal recurrente (MTRNN, 'Multiple Timescale Recurrent Neural Network') caracterizada por la dinámica de sus múltiples escalas temporales.
- '10. Free Will for Action And Consciouss Awareness': Explora el tema de las intenciones y el libre albedrío y demuestra, vía experimentos con robots, algo que ya se ha identificado en el cerebro humano: que el reconocimiento de una intención de hacer algo es posterior al inicio de la acción en sí misma lo cual parece cuestionar bastante el propio libre albedrío.
- '11. Conclusions': Un bastante largo capítulo de conclusiones, que revisa lo ya visto y también explora líneas de trabajo futuras.
Se trata de una obra que conjuga una visión amplia y multidisciplinar, con un conocimiento muy especializado de inteligencia artificial y robótica y que, desde un punto de vista científico/ingenieril me parece extraordinario aunque, debo decir, eso sí, con toda humildad porque no creo haber entendido todos los razonamientos de Tani, que no me convence del todo su hipótesis básica de que la consciencia emerge de la interacción dialéctica y conflictiva entre la planificación de la acción ('top-down') y las expectativas que crea, con la entrada perceptual del verdadero estado del mundo ('bottom-up') ni de que los experimentos, que sin duda son rigurosos, demuestren por tanto la generación de una verdadera mente robótica.
Un libro, pues, complejo, para leer muy despacio y, a poder ser, con una sólida base matemática y de inteligencia artificial, especialmente de redes neuronales.
Jun Tani
(Fuente: Traducción y elaboración propia del perfil en su perfil en Loop)
Jun Tani
Jun Tani es profesor del Okinawa Institute of Science and Technology Graduate University.Jun Tani obtuvo su grado en ingeniería mecánica de la Waseda University en Tokio en 1981, un doble grado en ingeniería eléctrica y mecánica de la University of Michigan, Ann Arbor, en 1988 y el grado D.Eng. de la Sophia University, Tokio en 1995.
Inició su carrera de investigación en el Sony Laboratory en 1990. Estuvo en el Laboratory for Behavior and Dynamic Cognition, RIKEN Brain Science Institute, Saitama, Japón, durante doce años hasta 20212. Fué profesor a tiempo completo en el Electrical Engineering Department, Korea Advanced Institute of Science and Technology, Daejeon, Corea del Sur, desde 2012 hasta 2017. Actualmente, es profesor a tiempo completo en el Okinawa Institute of Science and Technology, Okinawa, Japón.
Sus intereses investigadores incluyen la neurociencia cognitiva, la psicología del desarrollo, fenomenología, sistemas adaptativos y robótica.
Es autor del libro 'Exploring Robotic Minds: Actions, Symbols, and Consciousness as Self-Organizing Dynamic Phenomena' publicado por Oxford University Press en 2016.
Puedes saber más del autor siguiéndole en twitter donde se identifica como @tani1216jp.
Ficha técnica:
TITULO: Exploring Robotic Minds: Actions, Symbols, and Consciousness as Self-Organizing Dynamic PhenomenaAUTOR: Jun TaniEDITORIAL: Oxford University PressAÑO: 2016 ISBN: 978-0190281069
PAGINAS: 326
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