Dedicamos el artículo del mes a analizar la contribución de Raúl Arrabales, profesor asociado del Departamento de Informática de la Universidad Carlos III de Madrid. El profesor Arrabales se ha doctorado con una Tesis titulada "Evaluación y desarrollo de la conciencia en sistemas cognitivos artificiales" (2011), un trabajo muy interesante en el que dilucida el desarrollo y medida de la conciencia en mecanismos de Inteligencia Artificial. Por supuesto, se puede hablar de muchos tipos de conciencia, desde la conciencia fenomenológica a la conciencia de monitorización, por ejemplo. La dimensión fenomenológica de la conciencia es la más incierta y la más difícil de afrontar desde el punto de vista de la "implementación" computacional. Más viable es, como menciona el profesor Arrabales en la página 37 de su trabajo doctoral, la aplicación de modelos funcionales de la conciencia, fundamentados en la modelización de las propiedades cognitivas de la misma. Aunque, fundamentalmente, Aleksander (2007) ya ha abordado la cuestión definicional de la conciencia y el tema de su medida, la originalidad y valía del trabajo de Arrabales radica en adentrarse en esta cuestión, tan decisiva, pero tan poco tratada, por la Neurociencia Cognitiva y Computacional.
La conciencia es un fenómeno privado que se da en primera persona y los métodos actuales usados con humanos para determinar la presencia de la misma (EEG, informes verbales, separación entre vigilia y sueño...), no son aplicables todavía a máquinas. Aleksander (2003) propone como axiomas básicos para establecer que un agente es consciente que tenga sensación de lugar, imaginación, atención, planficación y emociones. Takeno et al., 2005, han llegado a diseñar un robot de estilo Khepera, capaz de reconocer su propia imagen en un espejo y de no confundirla con las imágenes reflejadas de otros robots. Arrabales introduce un marco de evaluación, llamado ConsScale, que define una jerarquía de niveles de conciencia funcional para evaluar cualquier arquitectura cognitiva artificial. Para ello, presenta la plataforma de experimentación CERA-CRANIUM. CERA es una arquitectura cognitiva que se compone de cuatro capas: una capa de servicios sensoriomotores, una capa física, una capa de misión y una capa núcleo. La primera permite el acceso a los datos de los sensores y el envío de comandos a los actuadores. La segunda contiene las representaciones de bajo nivel correspondientes a los sensores y actuadores. La capa de misión gestiona contenido sensoriomotor más elaborado mientras que la capa núcleo es el nivel más alto de control en la arquitectura. CRANIUM proporciona un mecanismo que permite combinar funciones especializadas y así generar representaciones con significado. El modelo de Conciencia Artificial propuesto por Arrabales (2011, p. 98 y ss.) encaja una serie de mecanismos funcionales, como son el de atención, valoración del propio estado, búsqueda global, gestión preconsciente, contextualización, predicción sensoriomotora, memoria, aprendizaje, autocoordinación y comunicación de estados mentales. La sinergia que emerge de la composición de funciones cognitivas es medida a través de la escala ConsScale, escala que introduce Arrabales y que define los siguientes niveles de conciencia: (1) sin cuerpo definido; (2) aislado, (3) prefuncional, (4) reactivo; (5) adaptativo; (6) atencional; (7) ejecutivo; (8) emocional; (9) autoconsciente; (10) empático; (11) social; (12) androide y (13) superconsciente. No todas las funciones cognitivas son comparables pero se puede realizar un cálculo automático CQS, que abarca un rango contnuo de valores desde 0 hasta 1000 de forma exponencial, representando la sinerga acumulada a través de la integración de capacidades cogntivas a lo largo de los diferentes niveles de la escala. El propio Arrabales experimenta con la escala en videojuegos de tipo FPS, cuyos personajes son "bots" móviles que entran en conflicto entre sí y que sufren desperfectos y problemas en sus niveles de energía. Las funciones cognitivas específicas de los "bots" irían desde la realización de meros actos reflejos hasta la habilidad máxima consistente en gestionar varios flujos de conciencia concurrentes. Más allá de las limitaciones de este tipo de experimentos (por ejemplo, se necesitaría diseñar entornos muy complejos para dar cuenta del cumplimiento de las hablidades cognitivas más avanzadas), un informe en tercera persona puede permitirnos reconocer diversos grados de conciencia en estos "bots".
Creemos que la aportación de Arrabales es muy meritoria porque es el primer trabajo hasta donde tiene conocimiento el autor de este blog, que se plantea de una manera rigurosa y metódica el análisis y medida de la conciencia en agentes artifciales, yendo mucho más allá de las típicas consideraciones, más o menos vagas al respecto y no verificables. Por todo ello, no podemos más que felicitar a su autor.
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