En la tesis de maestría de Sánchez, escrita en año 2001 con el título “Cognición Situada: Una aproximación robótica”, se menciona que a partir de la década de los años 1980, una nueva generación de diseñadores de robots ha intentado construir robots sin mapas cartesianos internos del mundo. Mediante el uso de arquitecturas basadas en capas de mecanismos de situación-acción que exploran alternativas al enfoque de descripciones almacenadas para modelar la inteligencia humana y la construcción de robots, a esta perspectiva se le denomina “robótica situada”. Una de las metas de la investigación de este enfoque es desarrollar una teoría de aprendizaje espacial sin categorías predefinidas al interior de la arquitectura del robot. Como muchos intentos de inventar algo nuevo, los primeros esfuerzos de la robótica situada no lograron enteramente sus objetivos. No se desarrollaron los métodos que rompieran enteramente con el enfoque de descripciones almacenadas, pero una nueva clase de esfuerzo de ingeniería ha surgido, mediante la cual es posible comprender mejor las suposiciones del enfoque de modelado descriptivo, que más debe ser utilizado para replicar las capacidades humanas. Las dificultades obvias de la robótica situada son tan interesantes como sus fascinantes movimientos, que sugieren indicios básicos acerca de la formación de conceptos y del lenguaje, pero todavía fallan en las habilidades para concebir actividades coordinadas y la asociación de experiencias.
Según Gil, en el artículo escrito el año 2009 con el título “Evolución y futuro de la inteligencia artificial aplicada a la robótica”, el enfoque de la robótica situada se ocupa de los robots que están insertos en entornos complejos y, a menudo, dinámicamente cambiantes. Este enfoque tiene como base dos ideas centrales: (1) Los robots “están corporizados”, es decir, tienen un cuerpo físico apto para experimentar su entorno de manera directa, en donde sus acciones tienen una realimentación inmediata sobre sus propias percepciones. (2) Los robots “están situados”, o sea, están inmersos dentro de un entorno; interaccionan con el mundo, el cual influye, de manera directa, sobre su comportamiento. Obviamente, la complejidad del entorno tiene una relación estrecha con la complejidad del sistema de control. En efecto, si el robot tiene que reaccionar rápida y de manera inteligente en un ambiente dinámico y desafiante, el problema del control se torna muy difícil. Si el robot, en cambio, no necesita responder de manera rápida, se reduce la complejidad requerida para elaborar el control. Dentro de este paradigma, se encuentran varios subparadigmas: La “robótica basada en el comportamiento”, la “robótica cognitiva”, la “robótica epigenética”, la “robótica evolutiva” y la “robótica biomimética”.
Experimentos pensados como los de Valentino Braitenberg, publicado el año 1984 con el título “Vehículos: Experimentos en psicología sintética”, constituyen una inspiración para este enfoque sintético empleado en el diseño de robots. Algunas veces es posible explicar comportamientos complejos, tales como la navegación en el aire a través de una habitación y el aterrizaje sobre una lámpara suspendida, sin invocar nada más que un conjunto de simples detectores de movimiento cuyas salidas están sesgadas por la posición, convergiendo sobre varias neuronas motoras. Una consecuencia psicológica de esto es la siguiente: Cuando se analiza un mecanismo se tiene a sobreestimar su complejidad, esto se conoce como el problema del observador. Puntos de vista similares han sido hechos por Herbert Simon, en el libro publicado el año 1969 titulado “Ciencias de lo artificial”, a partir de su bien conocida historia de la hormiga sobre la arena, la complejidad, correctamente vista, es sólo una máscara para la simplicidad.
Los primeros y más conocidos ejemplos de robots situados fueron inventados por Rodney Brooks y sus colegas del Instituto Tecnológico de Massachusetts, reportado en el artículo publicado el año 1989 con el título “Un robot que camina: Comportamiento emergente desde una red evolutiva”. Brooks, cansado de la actitud de los investigadores de inteligencia artificial a principios de los años 1980, la comunidad estaba contenta construyendo emuladores para automatizar muchas tareas pero aun no se había creado un programa que pudiera atar sus propios zapatos, sugirió en el año 1986 que se disminuyeran las expectativas momentáneas y se intentara construir robots con inteligencia al nivel de insectos. Uno de los aspectos que Brooks intentó evitar en los primeros robots fue el uso de mapas. Brooks optó por crear un robot que pudiera evitar obstáculos, encontrar puertas e identificar objetos simples como latas de refrescos. En lugar de almacenar una representación interna del mundo y examinarla para planear sus acciones, los robots de Brooks reaccionaban directamente a las sensaciones locales y representaban sobre la marcha interacciones con el ambiente. La arquitectura del robot estaba construida en capas, cuyos estados representaban lo que el robot estaba haciendo en ese momento, tal como percibir algo en el lado derecho, o girar. Por ejemplo si el robot se está moviendo hacia delante y se detiene percibiendo algo sobre su lado derecho, éste activa un comportamiento de giro. Cuando este comportamiento se activa en combinación con el movimiento hacia adelante que mantiene una fuerza constante sobre un lado, se observa como si el robot siguiera paredes, girara en esquinas y entrara en puertas abiertas. Brooks explica que ésos son solamente modelos parciales del mundo del cual ellos encuentran proyecciones relevantes de una representación dentro de un subespacio simple.
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