Artículos de revistas
Predicción de Situaciones No Deseadas Basadas en Representaciones Multimodales
Autor
Marcos Capistran
Institución
Resumen
La investigación presentada en este artículo esta
fundamentada en la importancia que los conceptos de predicción
y acción juegan en el proceso perceptual de un sistema cognitivo.
Para lograr esto se utilizan los modelos directos como una
herramienta cognitiva básica. Se deja interactuar una gente
artificial con su entorno, dicho agente esta equipado con un
modelo directo que deberá utilizar para predecir situaciones no
deseadas. El modelo directo se implementa como una red
neuronal artificial, entrenada
con datos provenientes del agente
simulado. La red es probada y después implementada en el
agente simulado para que resuelva una tarea de evasión de
obstáculos mientras sigue una fuen
te de luz. El sistema entrenado
aprende exitosamente a predecir una representación sensorial
multimodal, formada por estímu
los visuales y táctiles. Los
resultados aquí presentados son muy alentadores y representan
una base sólida para futura investigación sobre el uso y ventajas
que pueden proporcionar mode
los cognitivos en agentes
autónomos artificiales.
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