Quizá, una de las más altas cotas en cuanto a complejidad y evolución de la inteligencia sea el manejo de conceptos abstractos, conceptos como la belleza o el conocimiento y también conceptos como los números.
Parece tratarse de una capacidad exclusivamente humana, y una capacidad fundamental para habilitar posibilidades como la creatividad, la memoria de sucesos pasados, la resolución de problemas o el pensamiento acerca del futuro.
Y si este manejo de los conceptos abstractos parece ser una de las culminaciones de la mente humana, no resulta del todo extraño que la adquisición y el tratamiento por parte de algoritmos y robots de este tipo de conceptos culmine una obra sobre robótica cognitiva como es el caso del libro ‘Cognitive robotics‘ editado por Angelo Cangelosi y Minoru Asada y al que tanto me he referido en este blog en las últimas semanas.
Conceptos abstractos
En efecto, en el penúltimo capítulo de ese libro, se tratan los conceptos abstractos, en un análisis firmado por Alessandro di Nuovo, material que utilizaré como base de este post.
Los conceptos abstractos, según nos dice, están incluidos en nuestro lenguaje. En el lenguaje se manejan elementos concretos como por ejemplo, madera o coche, cuya definición y sentido es más o menos comúnmente entendida. Nos dice di Nuovo que en el análisis lingüístico de esos términos se suele utilizar un enfoque de abajo a arriba en cinco niveles: fonético, léxico, semántico, sintáctico y, finalmente, pragmático. Sin embargo, cuando pasamos a los conceptos abstractos, como la belleza o el amor, ese consenso no se produce, y existen variaciones en su entendimiento según individuos.
Di Nuovo nos proporciona la siguiente definición de concepto abstracto:
Higher-order or complex thughts that are not bounded to a single, perceptually derived piece of information and that does not exist at any particular time or place.
Esta definición, creo que en el fondo hace mención a tres aspectos:
- Complejidad
- Ausencia de ligadura con información percibida
- Inexistencia en un tiempo o espacio específico.
Conceptos abstractos y robots
Pero, de cara a la relación con los robots cognitivos, me interesa especialmente destacar la no ligadura con información obtenida mediante percepción. Y ello porque es sabido la importancia que se otorga en robótica a la percepción, a la obtención de información del entorno mediante sensores y su posterior tratamiento de una manera más o menos sofisticada.
Por tanto, parece que el manejo y, sobre todo, la adquisición de conceptos abstractos por un algoritmo o, específicamente, un robot, es un problema, digamos, ‘especial’, que va más allá de la pura percepción y reconocimiento.
Y son esos mecanismos de adquisición de conceptos abstractos en robots lo que, en el fondo, quería comentar brevemente en este post.
Tres hipótesis sobre la adquisición de conceptos abstractos
En efecto, en el capítulo mencionado, di Nuovo, tras definir lo que son los conceptos abstractos, se ocupa de su adquisición.
Y ya nos hace ver que se trata de un problema multidisciplinar, un problema que ha sido y es del interés de disciplinas como antropología, psicología, lingüística o filosofía. Y el autor nos identifica, los tres enfoques o teorías principales principales que se manejan en este tipo de disciplinas:
- Basado en metáforas conceptuales: Según esta teoría, las metáforas sirven como una especie de puente entre el concepto abstracto y la percepción sensomotora, propia de los seres vivos… y que también encontramos en los robots.
- Intermediados por el lenguaje: Según esta teoría, los conceptos concretos anclados (‘grounded‘) en la experiencia se ven aumentados fundamentalmente mediante el lenguaje y la interacción social.
- Basado en emociones: la teoría más reciente ancla estos conceptos abstractos en la experiencia emocional, una experiencia que, en muchas teorías está imbricada con una percepción, digamos, física.
Implementaciones de conceptos abstractos en robots
A la hora de trasladar esas ideas al caso de robots cognitivos, nos dice di Nuovo que el diseño de robots cognitivos capaces de adquirir conceptos abstractos se basa habitualmente en un enfoque basado en la ‘corporeidad’ (‘embodied‘) y en anclaje con la experiencia sensorial (‘grounded‘). Es decir, la adquisición de conceptos abstractos más complejos, parte de lo percibido y sigue con una elaboración posterior.
En esta tarea, nos indica que son particularmente eficaces las redes neuronales recurrentes (RNN, ‘Recurrent Neural Networks‘) y nos cuenta alguna experiencia exitosa usando este tipo de redes y el robot iCub,
También nos relata alguna experiencia con robots que relacionan los números con el espacio.
En el campo del modelado de emociones en robots, algo que parece estar más ‘verde’, nos menciona arquitecturas como SOAR o LIDA.
Parece, sin embargo, que existe todavía mucho campo de investigación y experimentación.
Conclusión
La capacidad para adquirir y gestionar conceptos abstractos por parte de los robots, parece abrir las puertas de la robótica cognitiva hacia la emulación de capacidades humanas avanzadas y con ello nuevas aplicaciones y posibilidades.
Sin embargo, sólo estamos dando los primeros pasos y es que, como en tantos elementos fronterizos de la inteligencia artificial y de la robótica, la tecnología se está intentando enfrentar a problemáticas que no se han llegado a comprender ni siquiera en el cerebro humano por parte de otras disciplinas como la neurociencia o la psicología.
Eso hace el problema más difícil, pero quizá también más retador e interesante.
