[Todos] Charla de robótica evolutiva y ciencias cognitivas (recordatorio)

[Rosana Matuk]

[Recordatorio de la charla de este miércoles]

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).



-- 
Dra. 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