¿Es posible que los robots realicen auto aprendizaje experimental?

¿Es posible que los robots realicen auto aprendizaje experimental?

Aprendizaje de robots móviles

Actualmente existen investigaciones relacionadas con el campo de la inteligencia artificial que refieren a la ejecución de tareas propias para diversos tipos de robots. Es decir, típicamente un robot que manifieste múltiples capacidades en la toma de decisiones para realizar una tarea específica.

Pero ¿por qué no enseñar a robots mediante el auto aprendizaje experimental? Es decir, que los mismos robots aprendan de sus propios errores a través del concepto de ensayo y error.

Eso conlleva a múltiples teorías de inteligencia mediante sistemas computacionales y al mismo tiempo genera un temor de autosuficiencia respecto a que en un futuro muy lejano propicie la evolución inteligente de robots.

Parece ciencia ficción, pero no del todo. La idea es generar un auto aprendizaje controlado y bajo criterios de mejora y perfeccionamiento de las capacidades para realizar diversas tareas en diferentes escenarios.

¿Es posible que los robots realicen auto aprendizaje experimental?

Aprendizaje de zonas de escape.

Por ejemplo, si a una aspiradora-robot se le enseña a realizar la limpieza de manera uniforme, en un área cuadrática, pues esa misma tarea la puede reproducir en forma sistemática en áreas irregulares. La idea es mejorar el proceso inicial a través de la recursión algorítmica que resulte en la ejecución de tareas de manera más eficiente y precisa en un tiempo apropiado sin realizar acciones ya procesadas. En otras palabras, que el robot aprenda directamente de sus errores en procesos anteriores.

Elementos del aprendizaje experimental

La base teórica para desarrollar algún tipo de experimento relacionado al aprendizaje experimental requiere conocer elementos comunes en cualquier escenario de instrucción. En base a dicho contexto, detallamos algunas definiciones necesarias e importantes para entender mejor esta propuesta.

  • Procesamiento funcional

Desde el punto de vista lingüístico, el término funcional refiere a la acción de relacionar las palabras en su forma “sintáctica”, es decir, la interpretación de una frase de manera “literal”, a diferencia de aquellas palabras que tienen un significado preciso e indubitable y no necesitan de otras palabras para comprender su significado.

  • Retroalimentación de la información

Es un proceso específicamente sistemático que implica un emisor y un receptor. Es decir, después que cierto sistema produce las salidas o respuestas en un contexto determinado, dichas salidas reingresan como nuevo recurso o información de entrada para ser nuevamente procesada. Esto quiere decir que se aplica un proceso recursivo implementado en la programación de ciertas funciones que permite el procesamiento de la información.

  • Experiencia adquirida

En el campo experimental de las ciencias computacionales, la acumulación de datos se obtiene simplemente mediante las etapas de entradas, procesamiento y salidas. Sin embargo, respecto a la experiencia, la tarea no es simple, ya que dicha experiencia requiere de la retroalimentación de la información en un proceso recursivo hasta lograr información relevante que permita generar la base del conocimiento. En otras palabras, la experiencia adquirida se logra mediante una base inicial que se construye proporcionalmente en base a la información más relevante del conocimiento, descartando los datos innecesarios en cada proceso repetitivo.

Basado en estos conceptos, cabe proponer la idea de propiciar cierto aprendizaje autónomo que permita generar conocimiento de manera incremental sin intervención directa. Vale decir, “la inteligencia artificial funcional utiliza la retroalimentación de la información en base a la experiencia adquirida”.

*Este post es una colaboración de Ángel David Arroyo Taboada, docente de la Facultad de Ingeniería de la Universidad Privada del Norte.

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