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La vida artificial o A-Life modela sistemas biológicos.
Como la IA en general, tiene objetivos tanto tecnológicos como científicos.
La A-Life es parte integral de la IA, porque toda la inteligencia que conocemos se encuentra en los organismos vivos.
De hecho, muchas personas creen que la mente solo puede surgir de la vida.
Los tecnólogos (testarudos) no se preocupan por esa pregunta.
Pero recurren a la biología para desarrollar aplicaciones prácticas de muchos tipos. Estos incluyen robots, programación evolutiva y dispositivos autoorganizados.
Los robots son ejemplos por excelencia de IA: tienen una alta visibilidad y son tremendamente ingeniosos, y también un gran negocio.
La IA evolutiva, aunque se usa ampliamente, es menos conocida.
Las máquinas autoorganizadas son incluso menos familiares.
Sin embargo, en la búsqueda por comprender la autoorganización, la IA ha sido tan útil para la biología como la biología lo ha sido para la IA.
Los robots se construyeron hace siglos, entre otros por Leonardo da Vinci.
Las versiones de IA surgieron en la década de 1.950.
Las tortugas de William Grey Walter de la postguerra asombraron a los observadores al evitar los obstáculos y encontrar la luz. Y uno de los principales objetivos del recién fundado Laboratorio de Inteligencia Artificial del MIT era construir el robot del MIT, integrando la visión por computadores, la planificación, el lenguaje y el control motor.
Desde entonces se han producido enormes avances.
Ahora, algunos robots pueden subir colinas, escaleras o paredes; otros pueden correr rápido o saltar alto; y algunos pueden llevar -y lanzar- pesadas cargas. Otros pueden romperse a sí mismos y volver a ensamblar sus partes, adoptando a veces una nueva forma, como la de un gusano, o la de una bola o una criatura de múltiples patas. Lo que impulsó ese avance fue un giro de la psicología a la biología.
Imagen de Pixabay y editada por @abdulmath con GIMP.
Los robots clásicos de IA emulan la acción voluntaria del ser humano.
Basándose en las teorías del modelado cerebral, emplean representaciones internas del mundo y de las propias acciones del agente. Pero esto no es impresionante.
Al basarse en la planificación abstracta, estaban sujetos al problema del marco. No pueden reaccionar con prontitud, porque incluso los pequeños cambios en el entorno requerirían de una planificación anticipada para volver a empezar; tampoco podían adaptarse a circunstancias nuevas, no modeladas.
El movimiento constante es difícil incluso en terrenos llanos y despejados, de ahí el apodo del robot SRI:SHAKEY, y los robots caídos no pueden recuperarse por si mismos. Son inútiles en la mayoría de los edificios, y no digamos en Marte.
Los robots actuales son muy diferentes.
El enfoque ha cambiado de los humanos a los insectos.
Los insectos probablemente no son lo suficientemente inteligentes como para modelar el mundo, o para planificar.
Sin embargo, se las arreglan. Su comportamiento -comportamiento, no acción- es apropiado, adaptativo. Pero es más bien un reflejo que un acto deliberado.
Responden irreflexivamente a la situación actual, no a una posibilidad imaginada o a un estado objetivo.
De ahí las etiquetas: robótica situada o basada en el comportamiento.
El comportamiento situado no se limita a los insectos: los psicólogos sociales han identificado muchos comportamientos basados en la situación en los seres humanos.
Al tratar de dotar de reflejos comparables a las máquinas de IA, los roboticistas prefieren la ingeniería a la programación.
En la medida de lo posible, los reflejos sensoriomotores se incorporan físicamente a la anatomía del robot, y no se proporcionan como código de software.
Es discutible hasta qué punto la anatomía de los robots debe coincidir con la de los organismos vivos. Los robots actuales incorporan muchos trucos irreales. Pero, ¿acaso los mecanismos biológicos son especialmente eficaces? Sin duda, son adecuados.
Imagen de Pixabay y editada por @abdulmath con GIMP.
Así que los especialistas en robótica también tienen en cuenta a los animales reales: qué pueden hacer, qué señales sensoriales y movimientos específicos están implicados y qué mecanismos neurológicos son los responsables.
Los biólogos, por su parte, emplean modelos de IA para investigar estos mecanismos: un campo de investigación denominado neuroetología computacional.
Un ejemplo es la robótica de Las cucarachas de Randall Beer.
Las cucarachas tienen seis patas multisegmentadas, lo que supone una ventaja y una desventaja. La locomoción con hexópodos es más estable que el bipedismo.
Sin embargo, coordinar seis extremidades parece más difícil que coordinar dos. Además de decidir qué pata debe mover a continuación, la criatura debe encontrar la colocación, la fuerza y el tiempo correctos.
¿Y cómo deben interactuar las patas?
Deben ser en gran medida independientes, porque podría haber un guijarro cerca de una sola pata. Pero si esa pata se levanta más alto, las otras deben compensar para mantener el equilibrio.
Los robots de Beer reflejan la neuroanatomía y los controles sensoriomotores de las cucarachas reales. Pueden subir escaleras, caminar por terrenos accidentados, trepar por los obstáculos y recuperarse de las caídas.
En general, las representaciones son fundamentales para el proceso de selección de acciones en robótica, pero no tanto para la ejecución de las mismas. Así que los bromistas que dijeron que IA ahora significa insectos artificiales no estaban del todo en lo cierto.
Imagen de Pixabay y editada por @abdulmath con GIMP, e Inkscape.
Espero que les haya gustado este interesante tema acerca de la Robots y vida artificial, no te pierdas las próximas publicaciones donde abordaré otros temas interesantes.
