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Ensambles celulares y robots

cristian huyck

Los ensamblajes celulares (CA) son cruciales para la cognición y el comportamiento de humanos y mamíferos. Una CA es un grupo de neuronas que pueden mantener la activación sin estimulación externa. Nuestros conceptos simbólicos, como perro, están representados por CA. Muchos mamíferos no humanos no tienen símbolos, pero sí conceptos. Por lo tanto, una rata probablemente tendrá una CA genérica para gato, que se activará cuando haya un gato presente.

Existe una brecha enorme en la comprensión de la comunidad académica sobre las CA, cómo afectan el control motor y cómo regulan la detección. Teóricamente, mi CA para caminar hacia la puerta se activa cuando estoy caminando hacia la puerta, pero no está claro cómo interactúa con los generadores de patrones centrales (CPG), o incluso si esas neuronas que ejecutan el CPG son parte de la CA. Del mismo modo, está claro que, por ejemplo, las neuronas en la corteza visual primaria están involucradas cuando un ser humano ve a un perro, pero no está del todo claro cómo conducen a la ignición de la CA del perro, o qué neuronas están en la CA del perro. .

Como hay un vacío, mis colaboradores y yo estamos tratando de llenar el vacío. Soy informático, por lo que intento desarrollar programas basados en CA. En particular, creemos que la encarnación es importante y que trabajar con neuronas simuladas es importante. Entonces, trabajamos con robots, virtuales y físicos. Trabajamos con neuronas en pico, típicamente modelos puntuales. Hemos estado desarrollando topologías neuronales que pueden usarse para agentes virtuales. Ahora estamos trabajando como parte del Proyecto Cerebro Humano, desarrollando topologías que otros pueden reutilizar para implementar agentes. Hemos trabajado bastante en el desarrollo de “superior” funcionan como modelos neurocognitivos de análisis de lenguaje natural y aprendizaje de una tarea de dos opciones.
También hemos hecho algunos trabajos con robots físicos. Desarrollamos el software neuronal para un robot Braitenberg simple que seguía líneas utilizando la visión; esto se basó en nuestro trabajo de CA. Actualmente estamos desarrollando modelos neuronales basados en CA para controlar el agarre que también son modelos neurocognitivos de una tarea de parada. Más recientemente, hemos estado trabajando en el modelo avanzado de un robot que camina rápidamente. Este trabajo no utiliza actualmente hacer uso de CA. En cambio, se aproxima a los modelos analíticos estándar (como un carro y un poste) con neuronas puntuales; las neuronas están turing completo. El plan es continuar con este trabajo. Podemos explorar el uso de CA en robots virtuales. Mi opinión es que seguir este enfoque, imitar el modelo humano lo más cerca posible, física, neural y psicológicamente, es la mejor manera de llegar a la prueba de Turing para pasar la IA. También tiene los beneficios de ampliar nuestra comprensión del procesamiento neuronal y psicológico humano y desarrollar sistemas que sean útiles. Estos sistemas más útiles incluyen robots.