Arquitectura Híbrida para Sistemas Cognitivos Artificiales Con Comportamiento Emergente, Adaptativo y Auto-organizado

Romero López, Oscar J. (2010). Arquitectura Híbrida para Sistemas Cognitivos Artificiales Con Comportamiento Emergente, Adaptativo y Auto-organizado. Tesis (Doctoral), Facultad de Informática (UPM) [antigua denominación]. https://doi.org/10.20868/UPM.thesis.5847.

Descripción

Título: Arquitectura Híbrida para Sistemas Cognitivos Artificiales Con Comportamiento Emergente, Adaptativo y Auto-organizado
Autor/es:
  • Romero López, Oscar J.
Director/es:
Tipo de Documento: Tesis (Doctoral)
Fecha de lectura: 17 Noviembre 2010
Materias:
ODS:
Palabras Clave Informales: Agentes Autónomos Inteligentes, Arquitecturas Cognitivas Artificiales, Computación Evolutiva, Inteligenia Artificial Bio-inspirada, Sistemas Complejos Adaptativos
Escuela: Facultad de Informática (UPM) [antigua denominación]
Departamento: Lenguajes y Sistemas Informáticos e Ingeniería del Software
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Resumen

En el campo de estudio de los Agentes Autónomos Inteligentes, uno de los retos más complejos de lograr es la simulación de los procesos cognitivos. Generalmente, la meta de integrar diversas micro-teorías en un solo modelo cognitivo que sea capaz de procesar ingentes cantidades de variables, las cuales cambian continuamente con una complejidad incremental, resulta ser una tarea intrincada cuyos frutos no siempre suelen reflejar las expectativas iniciales de sus diseñadores.

En el área de la Cognición Artificial es posible distinguir tres grandes aproximaciones: la Cognitivista, basada en sistemas de representación simbólica y mecanismos de aprendizaje explícito; la Emergente, fundamentada en sistemas de representación sub-simbólica y procesos cognitivos de naturaleza implícita; y la Híbrida, que busca integrar lo mejor de cada aproximación. Esta última, a pesar de ser un enfoque conciliador que pretende compensar las debilidades y potenciar las fortalezas de cada aproximación, es un área de investigación muy reciente cuyos resultados son aún incipientes.

En la presente tesis, se propone un modelo cognitivo híbrido y original, denominado "Metáfora", cuyas aportaciones principales son: (1) la integración de teorías multi-disciplinares -- psicocognitivas, neurológicas, biológicas, de inteligencia artificial, etc. -- sobre la cognición; (2) un diseño arquitectónico basado en bloques de construcción cibernéticos, que adapta lo mejor de los modelos cognitivos más representativos -- diseño por capas, modular, multi-componente, descentralizado, y distribuido; (3) la fusión de los principios propuestos tanto por la aproximación cognitivista como por la aproximación emergente, y la definición de los mecanismos de integración y sincronización necesarios para comunicar estos dos niveles; y (4) un diseño innovador que articula tres niveles de auto-organización inspirados en principios de la biología evolutiva y del desarrollo: la autopoiesis, la epigénesis, la ontogénesis, y la filogénesis, a partir de los cuales emergen las diversas estructuras cognitivas de la arquitectura.

En el nivel epigenético se define una capa cognitiva controlada por dos clases de máquinas autopoiéticas (i.e., los Sistemas Inmunes Artificiales y las Redes Neuronales Artificiales), cuya responsabilidad es crear las estructuras cognitivas de bajo nivel y dotar a la arquitectura con un grado significativo de plasticidad. En el nivel ontogenético, por un lado, se precisa un mecanismo atencional adaptativo el cual es capaz de orquestar los diversos comportamientos y procesos conscientes y subconscientes del agente, empleando para ello un modelo evolutivo de dispersión de energía de activación y, por otro, se define un mecanismo que evoluciona las estructuras cognitivas de orden superior. Por último, en el nivel filogenético, se propone un mecanismo basado en la ingeniería memética, encargado de co-evolucionar y trasmitir las estructuras cognitivas a través de la sociedad de agentes.

Más información

ID de Registro: 5847
Identificador DC: https://oa.upm.es/5847/
Identificador OAI: oai:oa.upm.es:5847
Identificador DOI: 10.20868/UPM.thesis.5847
Depositado por: Doctor Oscar J. Romero López
Depositado el: 02 Feb 2011 12:07
Ultima Modificación: 10 Oct 2022 09:20