[Todos] Charla de robótica evolutiva y ciencias cognitivas

[Rosana Matuk]

Charla: "Lo hemos resuelto, pero no sabemos cómo": La robótica evolutiva
como herramienta teórica en ciencias cognitivas

Ezequiel Di Paolo,
Centre for Computational Neuroscience and Robotics
University of Sussex
www.cogs.susx.ac.uk/users/ezequiel/

Aula: E-24, Pabellón I, Ciudad Universitaria

Fecha y hora: Miércoles 15 de Abril, a las 16 horas

Short Bio: Ezequiel Di Paolo es Reader en Evolutionary and Adaptive
Systems en la Universidad de Sussex (Reino Unido), dirije la Maestría en
Evolutionary and Adaptive Systems en la Universidad de Sussex, y es el
Editor-en-Jefe del journal Adaptive Behavior.
Es miembro del Centre for Computational Neuroscience and Robotics, y el
Centre for Research in Cognitive Science. Es autor de más de 95
publicaciones, y líder en varios proyectos de investigación. Sus intereses
incluyen: comportamiento adaptivo en sistemas naturales y artificiales,
robótica evolutiva, sistemas dinámicos, modelado biológico, ingeniería de
sistemas complejos, psicología, ciencias cognitivas, filosofía de la
biología y de la mente.
Ezequiel Di Paolo inició sus estudios de grado en Física y Matemática, en
la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales (Universidad de Buenos Aires),
continuándolos en Ingeniería Nuclear en el Instituto Balseiro (Argentina),
y doctorándose en Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial, en
la Universidad de Sussex, Reino Unido.

Título y Abstract:

"Lo hemos resuelto, pero no sabemos cómo": La robótica evolutiva como
herramienta teórica en ciencias cognitivas

La síntesis de controladores y estructuras corporales para robots
autónomos a través de la evolución artificial se ha establecido como
práctica exitosa desde hace mas de 15 años. Sin embargo varios aspectos de
esta metodología siguen aún abiertos, en particular, el uso de la robótica
evolutiva (ER) como herramienta de conocimiento científico. Muchos
trabajos en este campo han resultado no en agentes artificiales con
aplicación práctica directa sino en modelos mínimos que contribuyen al
estudio de preguntas en ciencias cognitivas de orden tanto empírico como
conceptual. En muchos casos el valor científico de estos modelos
sintéticos yace en la demostración conceptual que se genera a partir de un
sistema concreto capaz de cierta funcionalidad inesperada. Sin embargo,
semejante demostración no es inmediatamente transparente en lo que
respecta a su funcionamiento. Esta opacidad requiere de un ejercicio de
análisis práctico y clarificación teórica resultando a menudo en una
re-organización de ideas y prejuicios. Los modelos sintéticos a veces
demuestran cosas que antes no concebíamos como posibles.

En esta charla hablaré de algunos ejemplos concretos del uso de robótica
evolutiva que juegan este papel científico (similar a veces al de los
experimentos pensados). Un agente controlado por un sistema puramente
reactivo capaz de actuar de manera no reactiva y resolver ambigüedades; un
agente móvil controlado por una red neuronal con un único atractor
puntual,  capaz de realizar dos comportamientos distintos; un agente
controlado por un sistema dinámico no-modular capaz de cambiar de forma
espontánea y duradera su preferencia entre dos opciones de conducta; y
agentes capaces de detectar contingencias durante interacciones sociales
siendo incapaces del hacer lo mismo a nivel individual.

Estos ejemplos dan una idea de como estos modelos sintéticos pueden usarse
como herramienta de conocimiento científico, a menudo clarificando
consecuencias insospechadas de conocimiento ya adquirido (como en los dos
primeros ejemplos), o abriendo un nuevo horizonte conceptual (los dos
últimos ejemplos).


-- 
Rosana Matuk
rmatuk en dc.uba.ar
Tel: +54 11 45763390 ext 715
Departamento de Computación
Facultad de Ciencias Exactas y Naturales
Universidad de Buenos Aires - Argentina