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Un modelo de robótica evolutiva para el reconocimiento explícito de agencialidad
Leticia Cruz Bárcenas
El estudio de la cognición social ha sido abordado principalmente desde dos perspectivas. Por un lado tenemos, el punto de vista del individualismo ampliamente usado en la cognición social, donde se plantea que la interacción y cognición social es el resultado de capacidades cognitivas individuales. Por otro lado, tenemos la perspectiva interaccionista enfocada en que el comportamiento resultante de dos o más individuos reside en los mecanismos colectivos de la interacción dinámica. A pesar de la existencia de estos enfoques, el estudio del rol en la interacción social no ha sido prioritario en las investigaciones de cognición social. Algunas de las dificultades enfrentadas en este sentido están relacionadas con la identificación de características cualitativas y cuantitativas esenciales durante el fenómeno (Lenay & Stewart, 2012).
Con el fin de tener de mejores herramientas analíticas, Auvray et al. (2009) propuso un modelo minino de cognición social que reduce este fenómeno a sus elementos más básicos. Haciendo uso de este modelo se realizó un experimento cuyo objetivo era identificar los mecanismos subyacentes debido al reconocimiento de un sujeto con intencionalidad. Los resultados mostraron que el comportamiento de los individuos propiciaba la interacción con el otro, así como la discriminación del resto de los objetos del ambiente debido a los movimientos oscilatorios individuales.
Con el fin de continuar esta línea de investigación, el presente trabajo muestra un modelo sintético que simula los resultados obtenidos en el experimento original. Utilizando robótica evolutiva se implementó un modelo para investigar la dinámica de interacción en el reconocimiento explícito de agencialidad entre agentes artificiales. El modelo demostró que existe se preserva una interacción cuando los agentes están interactuando entre ellos a pesar de que existan otros objetos/obstáculos en el ambiente.
Nuestros resultados fueron bastante similares comparados con los del experimento original: El promedio total de estimulaciones fue de 25.06. La mayor parte de las estimulaciones recibidas por los agentes fueron debidas justamente al otro agente con 51.94 % con desviación estándar de ±9.96, seguido del objeto estático con 34.58 % con desviación estándar ±4.65 y al último el objeto sombra con 13.47 % con desviación estándar ±4.23. Para la medida de la causa de los clics se obtuvo que la mayoría fueron debido al otro agente con 65.01 % y una desviación estándar de ±12.84, luego el objeto estático con 23.22 % y desviación estándar de ±5.85, finalizando con el objeto sombra con 11.76 % y ±3.67 de desviación estándar.
Estos cálculos muestran que el resultado de la evolución del comportamiento de los agentes enfatiza la coordinación mutua, más que sólo el comportamiento del clic por sí mismo. Además, el reconocimiento explícito del otro agente no está basado solamente en las capacidades individuales, sino que es resultado de la dinámica de la actividad perceptual conjunta. Por consiguiente, se confirma la relevancia crucial del papel de la interacción como un factor explicativo clave para el estudio de la cognición social. Adicionalmente, consideramos que este trabajo realiza una novedosa contribución al entendimiento de la cognición social, tomando una perspectiva holística para el estudio del reconocimiento explícito de un sujeto con intencionalidad.
4E Cognition Group 