Desde el 2010 el Laboratorio de Robótica Cognitiva (LRC), perteneciente al Centro de Investigación en Ciencias (CinC), de la Universidad Autónoma del Estado de Morelos (UAEM), realiza investigación interdisciplinaria (creo que es multidisciplinaria) centrada en el estudio de la cognición y lo procesos cognitivos.

La Robótica Cognitiva centra su atención en el diseño de agentes artificiales capaces de realizar tareas cognitivas de forma autónoma, siendo una cuestión central para esta tarea estudiar los procesos mediante los cuales los agentes aprenden. En este sentido en el LRC consideramos que el procesamiento cognitivo depende de las capacidades sensoriomotrices que posee un agente, en función de su cuerpo, situadas en un entorno específico y es a través de esta interacción que el aprendizaje emerge preparando el terreno para los procesos cognitivos. Por lo tanto, nuestro principal interés de investigación se centra en la comprensión de cómo los agentes adquieren, modifican y mejoran sus esquemas sensoriomotrices durante la interacción con el entorno.

El LRC trabaja bajo los principios de la Cognición Corporizada, la cual plantea que:

 

  • El procesamiento cognitivo depende de las capacidades sensoriomotrices del cuerpo de un agente, las cuales, se encuentran situadas en un entorno.

  • Los agentes naturales adquieren y desarrollan capacidades cognitivas durante la interacción con el entorno, y es mediante esta interacción que se da el aprendizaje.

  • Los procesos cognitivos de bajo nivel son la base de las capacidades cognitivas de alto nivel.

 

Por lo tanto asumimos que la unidad de análisis para el estudio de la cognición son los esquemas sensoriomotrices, ya que son en un principio, el medio que le permiten a un agente interactuar con el entorno. En este sentido, los esquemas sensoriomotrices reflejan el aprendizaje de un agente sobre las regularidades del entorno, haciendo posible que los agentes puedan anticipar información sensorial, lo cual es muy valioso para interactuar de manera eficiente con el entorno. Estas ideas han llevado al LRC a defender la teoría del cerebro predictivo, en particular, la propuesta sobre el procesamiento predictivo de la información sensorial.

 

El trabajo que realizamos en el laboratorio se enfoca tanto en agentes artificiales como en agentes naturales, motivados por el aporte bidireccional que surge de la investigación de ambos sistemas. Es decir:

 

Desarrollar y hacer uso de modelos cognitivos en agentes artificiales nos permite tener una visión mas clara acerca de los funcionamientos de agentes naturales y por otro lado, cuando los modelos cognitivos implementados en agentes artificiales autónomos provee a éstos de herramientas básicas para mostrar comportamientos coherentes, representan un aporte fundamental en la investigación y desarrollo de inteligencia artificial.

Dentro de las líneas de investigación que desarrollamos en el LRC se encuentran las siguientes:

 

Modelado en agentes artificiales 

Investigación en torno a la implementación de modelos cognitivos en agentes artificiales. Entre estos procesos se incluye a la percepción, las emociones y la adquisición de conocimiento. Para esto se requiere de modelado matemático, aprendizaje de maquina, programación, entre otras áreas del conocimiento.

Modelos internos en agentes naturales 

Investigación centrada en el estudio de procesos cognitivos básicos de agentes naturales para su posible implementación en agentes artificiales. Esto incluye el estudio de modelos existentes, así como la propuesta de nuevas aproximaciones a lo que se conoce de los funcionamientos del cerebro. Esto se logra mediante la creación de hipótesis, el diseño experimental para corroborarlas así como el análisis estadístico de datos, etc.

 

Filosofía de la inteligencia artificial 

En esta línea se tratan de elucidar los conceptos teóricos alrededor de lo que significa la inteligencia artificial. Aquí se tratan de responder preguntas tales como ¿qué significa una máquina inteligente? ¿qué requiere una máquina para ser considerada inteligente? ¿cuáles son las consecuencias sociales de la creación de máquinas inteligentes? ¿cómo podemos vivir en una era de máquinas inteligentes? Entre otras.

 

Robótica evolutiva 

Esta línea de investigación se inspira en los fundamentos básicos del proceso evolutivo biológico para lograr comportamientos coherentes en agentes artificiales. Principalmente, se estudian los procesos básicos de comunicación entre agentes, así como el comportamiento altruista.

INVESTIGACIÓN