Resumen de Cognición imitativa para un robot mediante una comunidad de replicadores neuro-meméticos

Dante Giovanni Sterpin Buitrago

• español

  Como herramienta de inteligencia artificial, la computación memética emplea modelos de ciertos elementos cerebrales, llamados neuro-memes, hipotéticamente implicados en la simbolización, diseminación y evolución de las características culturales en las sociedades humanas. Con la finalidad de simular el gran potencial evolutivo de los neuro-memes, recientemente se presentó el Perceptrón auto-supervisado (SSP) como replicador neuro-memético artificial, cuya capacidad de aprendizaje imitativo fue verificada al controlar un robot muy sencillo. Con respecto a dicha capacidad se observó una deficiencia aprehensiva cuando el imitador solamente observa la conducta libremente evidenciada por el instructor. Al atender dicha deficiencia se encontró la incapacidad de imitar una conducta con ciertas características. Considerando que el SSP es un modelo orientado al desarrollo de sistemas colectivos, en este artículo se presenta un sistema multi-agente compuesto por varios SSP, con el cual se solucionaron dichas dificultades encontradas en un SSP individual.

• English

  Memetic computation, as an artificial intelligence tool, uses models of certain cerebral elements, called neuro-memes, hypothetically implicated in symbolization, dissemination and evolution of cultural characteristics in the human societies. In order to simulate the great evolutionary potential of neuro-memes, the Self-supervised perceptron (SSP) was recently presented as an artificial neuro-meme, and its imitative learning capability was verified through the control of a simple robot. Regarding that capability, it was observed an apprehensive deficiency when the imitator looks only the instructor´s freely evidenced behavior. When attending that deficiency, it was found the incapability to imitate a behavior with certain characteristics. Whereas the SSP is a model oriented to develop collective systems, this paper presents an SSP-based multi-agent system, by which such difficulties found in a single SSP were solved.