Estudios sobre sistemas adaptativos con aplicaciones en la robótica autónoma y los agentes inteligentes

Resumen

Resumen Inteligencia, Racionalidad, Aprendizaje, Anticipación y Adaptación son términos que han estado y permanecen aún en el foco principal de las ciencias de la computación. Estos términos delimitan áreas de estudio, pero están tan interrelacionados que estudiarlos por separado es una aventura que parece poco factible. Cada término busca delimitar un determinado fenómeno, sin embargo las complicadas interrelaciones no lineales entre estos procesos hace que sus fronteras sean difusas y en ocasiones se visualicen como distintos vértices de un mismo fenómeno. En este trabajo se presenta un modelo de estudio integral y vertical sobre estos fenómenos: se propone una división orientada hacia discriminar estos términos desde el punto de vista de la complejidad que aportan a la conducta de los sistemas donde estos procesos se manifiestan. Así, se comienza con el estudio de la Adaptación como fenómeno más básico y se muestra tanto su potencialidad en cuanto a la complejidad que aporta a la conducta como sus limitaciones inherentes. Se sigue una línea ascendente de complejidad con el estudio de la Anticipación para lo cual se estudia la teoría de la expectación como fenómeno que rige la conducta de anticipación y se propone que el estudio de los sistemas anticipatorios y los fenómenos de aprendizaje complejo deben enfocarse hacia la teoría estadística de la expectación o esperanza matemática como fenómeno rector de un tipo de conducta que comienza a destacar en términos de complejidad. Finalmente, se aborda el estudio de la Racionalidad y la Inteligencia como los fenómenos donde la complejidad se manifiesta en mayor grado. A lo largo de las diferentes partes de este trabajo se presentan una serie de contribuciones tanto teóricas como tecnológicas que representan la aplicación práctica en el campo de la robótica autónoma y los agentes inteligentes del presente estudio. Este trabajo de investigación, visto como un todo, representa un modelo sistémico de los fenóme¬nos complejos que se manifiestan en los sistemas tanto naturales como artificiales a los cuales de forma explícita o implícita se les atribuye una finalidad (al menos metafórica) u objetivo. Abstract Intelligence, Rationality, Learning, Anticipation and Adaptation are terms that have been and still remain at the main center of computer science. These terms delimit their specific areas of study; nevertheless, they are so interrelated that studying them separately is an endeavor that seems little promising. Each term looks for to delimit a certain phenomenon; nevertheless, the complicated nonlinear interrelations between these phenomena cause that their borders be diffuse and sometimes they visualize as different vertices from the same phenomenon. In this work an integral and vertical model of study about these phenomena is presented by means of a division, which oriented towards discriminating these terms from the point of view of the complexity expresed in the behavior of the systems where these phenomena come at play. Thus, we depart from the Adaptation as the more basic phenomenon and show its potentiality in complexity terms as well as its inherent limitations, we followed an ascending line of complexity with the study of Anticipation for which we propose that the study of the anticipatory systems and the phenomena of com¬plex learning must focus towards the mathematical theory of expectations as the governing framework of a kind of behavior that begins to blunt in complexity terms. Finally, we undertook the study of Rationality and Intelligence as the phenomena where the complexity appears in greater degree. Throughout the different parts of this work a series of theoretical and technological contributions appears, represen¬ting the practical application in the field of the autonomous robots and intelligent agents of our study. The present work seen as a whole represents a systemic model of the complex phenomena that appears in natural and artificial systems to which of explicit or implicit manner a purpose (at least metaphorically) or objective is attributed.