La inteligencia artificial robótica aprende a ser espontánea
Las funciones autónomas de los robots, como la espontaneidad, están muy buscadas. Muchos mecanismos de control de los robots autónomos se inspiran en las funciones de los animales, incluidos los humanos. Los robotistas a menudo diseñan comportamientos de robots usando módulos predefinidos y metodologías de control, lo que los hace específicos para cada tarea, limitando su flexibilidad.
Unos investigadores ofrecen un método alternativo basado en el aprendizaje automático para diseñar comportamientos espontáneos aprovechando patrones temporales complejos, como las actividades neuronales de los cerebros de los animales. Esperan ver su diseño implementado en plataformas robóticas para mejorar sus capacidades autónomas.
Los robots y su software de control pueden clasificarse como un sistema dinámico, un modelo matemático que describe los siempre cambiantes estados internos de algo. Hay una clase de sistema dinámico llamado caos de alta dimensión, que ha atraído a muchos investigadores ya que es una forma poderosa de modelar cerebros animales. Sin embargo, por lo general es difícil controlar el caos de altas dimensiones debido a la complejidad de los parámetros del sistema y su sensibilidad a las condiciones iniciales variables, fenómeno que se ha popularizado con el término "efecto mariposa". Los investigadores del Laboratorio de Sistemas Inteligentes e Informática y del Centro de Investigación de la Próxima Generación de Inteligencia Artificial de la Universidad de Tokio exploran formas novedosas de explotar la dinámica del caos de altas dimensiones para implementar funciones cognitivas similares a las del ser humano.