Bueno, en primer lugar agradecer la organización de este evento,
en principal las que se forman me parecen muy interesantes
y que llevan un trabajo enorme detrás,
aparte de dar clase, investigar y todo eso,
pues a falta de hacer este tipo de cosas,
pero también me acerca, yo que llevo dos años
y medio en España, me acerca también a las cosas que estamos haciendo
en psicología, en España y lo que voy a presentar hoy
es un poco lo que no se debe hacer en robótica,
es lo que voy a presentar hoy, es decir,
cosas que en robótica les dan absolutamente igual,
pero yo creo que para el conocimiento del cerebro
y la psicología puede ser interesante.
Le he titulado yo robot por el libro de Asimov,
de hecho la parte de arriba es una figura del libro de Asimov,
Pero realmente lo que mi búsqueda es saber
si los robots pueden realmente percibir y actuar con su cuerpo
como las personas.
Si no me oís a cualquier cosa, me decís.
Bueno, este es mi grupo de investigación.
Como veis, estoy en Madrid,
en el CSIC.
Antes se llamaba Centro Internacional de Neurociencia Cajal,
ahora se la quita la Internacional, pero bueno,
intentamos seguir siendo internacionales.
¿No se oye bien?
Sí, para que se vea mejor, así puedes estar moviendo.
Ah, bueno, sí que me muevo yo.
Gracias.
Y bueno,
lo que vas a entrar hoy es una parte de lo que hacemos,
porque yo no soy una persona que pueda hacer solo una cosa
y puedo hacer varias.
Y he puesto imágenes en mi página web de nosotros
como niños,
porque somos como nos queda tanto por saber,
y también como hacemos un poco de desarrollo
de developmental robotics, pues es como.
Cómo nosotros aprendemos cómo funciona el cerebro
y cómo ponerlo en la romántica, ¿no?
Esa es un poco la idea de la foto de los niños.
¿Qué hacemos en mi laboratorio?
Bueno, pues yo
siempre digo que en Machine Learning se utiliza mucho clasificar,
clasificar imágenes, clasificar topics en Internet.
Nosotros no hacemos eso, nosotros hacemos acción, ¿no?
Esta es mi hija.
He puesto aquí que está resolviendo MNIST.
Esto es una cosa que se utiliza en Machine Learning,
que es una base de datos de números.
Pero yo cuando veo a mi hija resolver el problema,
ella no sabelo que es una E, no sabelo que es un 1,
pero sin embargo sí mueve el entorno.
Empieza a jugar con las letras sin todavía tener abstracción.
En inteligencia artificial vamos al revés.
Intentamos extraer antes de relacionarnos con el mundo.
Entonces, lo que nosotros hacemos
en el laboratorio es cómo generamos esos modelos de acción.
Pongo aquí un ejemplo.
Esto hace tres años.
Yo creía que no iba a investigar con mi hija,
pero empecé a mirar lo que hacían.
Y bueno, esto es goal directed
action en una niña que no tiene ni abstracción ni nada.
Y yo cuando lo veía digo,
pero que está haciendo goal directed,
está yendo hacia la nariz, quiere tocar la nariz,
esto está claro.
Es verdad que hay muchos procesos de bottom up,
pero la niña no sabe nada, no sabe moverse y sin embargo
sí que está produciendo esas intenciones.
Y sin embargo en el otro lado tenemos la robótica actual,
Tenemos un robot muy avanzado, que es capaz
de hacer volteretas, que es capaz de hacer cosas súper complicadas,
pero diciendo burdamente, es muy tonto.
Todo lo que tiene esta niña en menos de un año
es muchísimo más avanzado que lo que hace el robot.
Pero el robot hemos conseguido con control.
Con entendimiento de la dinámica,
pues que haga esos movimientos.
Entonces hay como una diferencia tan sustancial
entre algo tan complejo y algo tan simple,
pero que en un lado parece que tiene lo que llamamos nosotros el yo,
y en el otro lado no existe nada, no existe consciencia,
que es donde empieza toda esa dicotomía.
Entonces quiero empezar para que.
Me gustaría, sobre todo, un sesgo que comienza con René Descartes.
Bueno, empieza mucho antes, pero René Descartes
dice que hay una gran diferencia entre el pensamiento y el cuerpo.
Bueno, aquí ya estamos perdidos.
En el momento que empieza a decir eso
y en el momento que el cuerpo es divisible
y que la mente no es indivisible,
estamos totalmente separando dos cosas que a lo mejor están unidas.
Pero es verdad.
Y es lo que pongo yo en el abstract,
es ¿cómo sabes cuando te levantas por la mañana que eres tú?
Te has podido poner otra cosa, te pintas la cara,
sigues siendo tú.
Todo eso, cómo extraemos nuestra imagen,
nuestro cuerpo, es algo que es muy interesante
y por eso él dice que la mente es indivisible.
Y sobre todo me interesa mucho cómo funciona el cerebro, ¿no?
Y aquí lo que hacemos en mi grupo es entender todas estas cosas que pasan
e intentar aplicarlas a la robótica.
En este caso,
supongo que esto lo pongo nuevamente fuera de psicología
y nadie lo conoce, aquí supongo, espero que lo conocéis,
es la ilusión de Dahlenbach.
Que para mí es un efecto clásico de diferencias inconscientes.
Se supone que si no he visto nunca lo que hay aquí,
no sabéislo que es.
Bueno, puede haber algo que está ahí arriba,
pero si os doy una pista, pongo este cue,
veis que es una vaca,
pero la gracia de esto no es que has visto una vaca,
es que ahora, para siempre, ves una vaca.
Eso es una cosa que a mí me.
Me fascina, ¿no?
O sea, he puesto una información en tu cerebro
y a partir de ahora vas a ver eso.
Imaginemos esto en política, ¿no?
Vamos, no voy a ir a otro sitio.
Y luego hay otra parte, que esto es un poco la mente,
esto de Hermann von Hempel, inferencias inconscientes,
de cómo reconstruimos las partes ambiguas del escenario.
Y luego está el cuerpo.
No sé si tengo tiempo, pero bueno,
había preparado un efecto de magia que nunca me funciona,
pero vamos a intentarlo esta vez.
No sé si lo conocéis, es de Sensory Motor Integration.
Le voy a pedir a dos voluntarios por el efecto estadístico
que vengan aquí conmigo,
que vas a ser tú.
Bueno, vamos a hacerlo con uno, venga.
Mira, ven.
Esto me lo enseñó la mía en Alemania y es maravilloso.
Vas a coger aquí así la bola, ¿no?
Así.
Vas a cruzar los dedos, estos dos,
y vas a ponerlo entre medias de los dos
y vas a moverlo sin mirarlo.
Y un ratito
A veces no funciona, ¿eh?
En medias tenías que decir cuántas bolas hay.
Vale, una a veces dos.
Una a veces dos, ¿no?
¿Pero cuántas tienes?
Una.
Pues la primera vez que funciona este efecto.
Normalmente nunca, siempre me falla.
Vale, hay dos.
¿Por qué hay dos?
Es que esa es la pregunta.
¿Por qué hay dos?
Bueno, el caso es que igual que en inferencias inconscientes
tienes bottom up y top down, aquí hay una cosa que has aprendido,
que los dedos cuando lo tocan son dos y cuando lo cruzas,
pues en tu cerebro sigue llegando, hay dos bolas,
hay dos bolas, ¿no?
Eso es un poco.
Muchas gracias.
Entonces, hay veces que esta división entre percepción, acción, cuerpo,
mente, está todo relacionado y aquí vemos que hay cosas
que el cerebro pone de percepción hacia afuera y cosas
que el cuerpo pone de percepción hacia adentro.
Vale, menos mal que vino Antonio Damasio
y dijo, bueno, es que el yo es, lo voy a decir en inglés
porque no puedo traducirlo,
a repeatedly reconstructed biological state.
¿Aquí qué dicen?
Bueno, que esto es un estado conjunto de cosas
que están ocurriendo en el cerebro.
Que se pueden medir, ¿no?
Y entonces yo dije, pues bueno, pues si se puede medir,
pues vamos a intentar hacerlo en un robot.
Entonces, aunque yo voy a hablar hoy
del yo un poco en un robot, que es una cosa muy rara,
realmente lo que yo busco en mi laboratorio es solucionar
la inteligencia corporal, ¿no?
El Physical Intelligence que se habla ahora,
que le han cambiado el nombre simplemente por no llamarlo
Embodied, pero ahí se llama Physical Intelligence,
pero es lo mismo.
Es cómo conseguir que un robot se relacione en el mundo
como una persona, interactuar con el mundo.
Y para eso, aquí hay dos referencias que no están publicadas todavía,
pero si os interesa los puedo mandar.
Y entonces empezamos por el nivel uno, que es cómo construimos un yo
en un robot.
Ya os digo que el yo no va a ser como un humano,
pero vamos a empezar por el principio, que es
con esta frase de Wagner.
Sí, tengo la costumbre de poner quotes de psicología,
aunque yo no trabajo en psicología,
simplemente para acercarme a vosotros.
Pero bueno, dice.
¿Qué está diciendo?
Que aunque creamos que somos conscientes de lo que hacemos,
en motor, por ejemplo, hay muchas cosas que no nos damos cuenta
de lo que estamos haciendo.
Está durmiendo todo por detrás.
Entonces, aunque hay una pequeña lucha
entre lo que se llama el hard problem y el soft problem, para mí,
vamos a centrarnos en lo fácil ahora y después ya vemos la consciencia
y la dejamos para otro día.
¿Cómo lo hacemos?
Bueno, pues de la misma forma que Copérnico describe las órbitas
de los planetas, que es una cosa descriptiva,
pero luego tenemos a Newton que escribe las ecuaciones,
que escribe la dinámica de estas órbitas,
lo mismo podemos hacer con el cerebro.
Tenemos a Santiago Ramón y Cajal que describe
cómo las neuronas se conectan,
pero luego tenemos a personas como el profesor
Rao que describe la dinámica de cómo esa información se transmite
entre las neuronas corticales.
Cuando tenemos eso y tenemos ecuaciones.
Lo que podemos hacer es entender cómo funciona el cerebro.
Y aquí hay varias hipótesis.
Hay algunas con más evidencia, otras con menos evidencia.
Esta es la que nosotros seguimos porque me gusta
y porque creemos que puede ser que es lo que está ocurriendo,
pero a lo mejor dentro de tres años se descubre otra cosa nueva
y cambiamos totalmente el chip.
Esta es la teoría de codificación predictiva
y simplemente lo que dice es que.
Varias capas del cerebro,
lo que vamos a hacer es aprender lo que va a ser la entrada.
Es decir, podemos predecir, por ejemplo, un caso práctico,
si tenemos una entrada visual,
hay una parte del cerebro que te está prediciendo
lo que va a entrar visualmente.
Cuando esa señal se compara, se produce un error que se va
a transmitir a otras capas del cerebro.
Eso se llama codificación predictiva.
Y la propuso el profesor Rao Ballard
y luego vino una persona que es muy famosa,
que a lo mejor no conocías, que se llama Carl Friston,
que en Computational Neuroscience
es como el dios de las citas de Scholar.
Y él lo que hizo realmente, aparte de trabajar en imagen médica,
es, vale, si ya tengo las ecuaciones voy a intentar describir
cómo es la dinámica del cerebro para transmitir información.
Y hizo unas ecuaciones diferenciales
que tienen que cuenta el error de predicción
y esto, lo bonito que tiene, es que llegué yo
y dije, pues si hay un modelo del cerebro
vamos a intentarlo poner en el robot.
Entonces podemos hacer toda esta transición
desde la teoría matemática hasta el robot
y tenemos un robot funcionando con codificación predictiva.
Pero esto es lo que es la parte de dentro.
He venido hoy a hablar cómo es el yo robot.
¿Qué significa para mí el yo robot?
¿Qué preguntas tiene que responder el robot?
Ya tenemos este modelo que puede predecir, observar,
tiene un prediction error, bla, bla, bla.
Y lo que yo quiero responder son dos preguntas.
¿Es este mi cuerpo?
¿No?
¿Cómo sé que es mi cuerpo?
Y la segunda pregunta es, ¿lo he hecho yo?
Esto si le damos a psicología está claro, body ownership
and agency.
Agencia y no sé ni decir body ownership en español.
Da igual, el caso es que si lo llevamos a la máquina,
realmente lo que está diciendo es, ¿soy yo quien estoy generando
estas señales que estoy observando?
Eso es un poco o esas señales internas.
Y ahí es donde pasa de una pregunta abstracta de psicología
a algo que se puede implementar.
Y entonces vamos a ir un poco.
He utilizado muchos experimentos de psicología que me gustan
y los he intentado replicar en robots para ver cómo funcionan.
Y el primero es la ilusión de la mano de goma.
Que si no sabéislo que es,
supongo que sí, pero le voy a poner un vídeo que está por internet.
Por cierto, no sé si se oye el audio.
No se puede poner el audio, ¿no?
¿No?
Bueno.
Pues no sé si lo habéis visto, aunque no se oye,
la verdad es que ella dice, oh my god, no, oh my god, no,
y entonces quita la mano, ¿no?
¿Cómo funciona esto?
Bueno, pues aquí la ilusión clásica que fue Bob Binnick,
que ahora trabaja en DeepMind de Inglaterra,
es muy básica.
Le pones una mano de goma enfrente y empiezas
a estimular sincronamente.
Solo funciona de forma síncrona
y llega un momento que crees que la otra mano es tu mano.
Pero eso no sé exactamente lo que pasa por detrás.
Aparecen dos efectos.
Uno que es.
Lo que llamamos la localización errónea de la mano,
es decir, cuando tú le preguntas dónde está tu mano,
pues tiene una pequeña, lo que llamamos un drift,
que se acerca a la otra mano y la mano, la que es de goma,
también se acerca a la otra.
Es como una especie de unión de dónde está la posición.
Es como si se mezclara las dos posiciones.
Y luego está el efecto de body ownership.
El efecto de body ownership al principio se hacía
con cuestionarios que a veces son subjetivos,
pero luego empezaron a haber otro tipo de señales
como galvanic response, movimientos de comportamiento.
Entonces sí que existe una especie
de que has insertado en menos de un minuto
una mano que no es tuya en tu cuerpo.
Y esto lo sabemos porque el cerebro es plástico
y lo suele hacer normalmente.
¿Y cómo modelamos esto en un robot?
Pues bueno, yo tuve la suerte de estar en Múnich,
en Alemania, no sé si se ve bien,
pero eso lo que tiene el robot es piel artificial,
porque lo primero que necesitamos para poder modelar la mano de goma
es tener sentido del tacto.
Necesita sentido del tacto, visual, receptivo.
Entonces yo tuve la suerte de estar en este laboratorio
donde se estaba desarrollando esta piel artificial
y entonces pusimos a un robot.
Pues esta pila artificial.
Y entonces yo podía aprender,
el robot podía aprender la relación entre dónde está mi mano visualmente
y cuándo me tocan.
Al aprender este modelo, es decir,
que puedo predecir lo que va a ocurrir,
ya puedo replicar.
La mano de goma.
No puedo replicar el body ownership todavía porque no sabemos muy bien
cómo funciona, pero podemos replicar el propio
safety drift o esta localización errónea de tu brazo.
Esto es lo que vais a ver ahora.
Lo hicimos con humanos en varias posiciones
y luego lo hicimos en el robot.
Se ve un poco pequeño, pero bueno,
a la izquierda veis cómo pasan las variables internas,
el visotactile error y a la derecha aquí hay un punto,
así se ve, Hay un punto que es donde el robot está estimando su brazo.
Esto en robótica tampoco tiene mucho más allá
porque estamos utilizando estos modelos
durante mucho tiempo que son modelos probabilísticos de estimación.
Pero empieza a acercar un poco cómo podríamos percibir su cuerpo,
estimar su mano, un humano y un robot.
Pero esto es pasivo, ¿no veis que no se mueve nada?
Entonces, la pregunta, como os he dicho, en mi laboratorio
hacemos acción y la pregunta era, ¿qué pasa con la acción?
¿Qué está ocurriendo con estas señales inconscientes
que ocurren cuando estamos en un mundo virtual?
Bueno, pues la teoría, nuestro modelo nos decía
que también.
No solo va a haber este drift perceptual,
no esta localización errónea de nuestra mano,
sino que vas a intentar actuar para corregirlo.
Eso es un poco la teoría detrás.
Cambias la percepción del mundo
o te mueves para que el mundo se adecue a lo que tú piensas.
Entonces, la teoría matemática lo que nos estaba mostrando
es que iba a aparecer un movimiento de la mano que se iba a mover
hacia donde está esa mano de goma.
Entonces, yo quería haberlo hecho en el espacio
porque no hay fricción,
pero no se podía por la financiación,
pero me uní con un grupo de investigación que estaba en Múnich
que tiene una especie de manipulandos,
le ponemos un sensor de fuerza y podemos medir.
En un entorno controlado desde virtual,
qué fuerzas se aplican en la mano.
Y en este caso era un experimento muy sencillo,
era poner la mano virtual en diferentes posiciones
y ver si la persona qué hacía,
si realmente existía ese drift de percepción,
pero también si había una actuación.
Y bueno,
en las condiciones, aunque era una fuerza muy pequeña,
Al final lo que vemos es que la persona
está intentando mover inconscientemente ese brazo.
Esto en realidad virtual se llama el Avatar Follower Effect.
A mí me lo decía la gente y dice, yo es que eso lo he visto
porque la gente cuando está en virtual
intenta encajar su cuerpo a lo que está viendo en la imagen.
Pero no se dan cuenta.
Entonces hay dos cosas que luego haré un resumen.
Que son importantes, ese cambio plástico de la acción
y esa acción para modelar el mundo como lo dice tu modelo aprendido.
Bueno, os he puesto este vídeo antes,
lo quiero que lo veáis otra vez.
Este es el robot simplemente con codificación predictiva
intentando coger un cubo.
Realmente no está programado aquí nada de coge el cubo,
aquí simplemente.
La teoría es que minimizan una cantidad que se llama
la energía libre.
No quiero entrar ahí, pero el caso
es que cuando tú lo pones y le modificas,
es lo que estaba mostrando.
Ahora le voy a decir que su mano está en un sitio diferente
a donde había prendido.
Entonces el robot lo que va a hacer.
Como no tiene ninguna forma de pensar, es súper reactivo,
lo que va a hacer es mover la mano
como si te estiro el dedo, ¿no?
Te he dicho, mantén la mano donde estás,
pero si te cambio la posición del dedo,
pues vas a intentar moverlo por donde te está diciendo
tu modelo, ¿no?
Esto los robots normalmente no lo tienen
porque lo que quiere es un robot que sea preciso,
no que se adapte de una manera que no controles, ¿no?
Voy a hacer el resumen de las cosas que he comentado ahora,
que es, primero, la percepción del cuerpo es flexible
y está sujeta a alteraciones todo el tiempo.
Los robots son fijos y no se modifican en ningún momento.
Por eso podemos hacer una matemática perfecta
para controlarlo.
Pero en cuanto algo falla, en cuanto algo cambia,
ese robot ya no funciona y los humanos
podemos seguir funcionando.
Lo segundo que he dicho es que los movimientos del cuerpo
no solo se realizan para resolver la tarea,
es decir, yo voy a coger algo, sino también haces movimientos
o se van a observar movimientos para reducir la incertidumbre, ¿no?
Esas son las dos vertientes importantes.
¿Aplicaciones de este tipo de investigación?
Bueno, de la virtual, robótica, rehabilitación, ¿no?
Y ahora sí que me parece, quiero pasar al segundo nivel,
esto ya es nivel avanzado, nivel 2, self-awareness.
A la izquierda tenemos al mono viéndose en el espejo
y a la derecha tenemos a un niño que no está pasando
el test.
Digo, ¿se reconoce o no se reconoce?
Sabéis, el test es muy sencillo,
el test simplemente tiene que tocarse la marca.
Probablemente el niño se ha reconocido
pero no se quiere tocar la marca de todas maneras quiero decir
que esto aparece al año y medio o dos años
es cuando empiezan a reconocer en el espejo.
Pero bueno, yo por eso voy a poner aquí una cruz de self-awareness
porque el mirror self-recognition está por ver
si realmente es de awareness.
Y de hecho es lo que voy a demostrar,
que yo puedo montarlo en un robot y un robot que no es consciente
ni es aware, pero puede pasar el test.
Entonces, lo primero que hice, no se va a oír el audio,
es una pena, porque el robot habla,
pero lo que montamos fue, me fui a una empresa de robótica
y estuve un mes con un espejo
y la empresa de robótica decía, no sabemos qué estás haciendo,
o sea, realmente, ¿qué haces con un espejo?
¿Esto para qué sirve?
Y estaba el robot todo el rato mirándonos en el espejo
y moviendo la mano.
Os voy a poner el vídeo, que no se va a oír, pero bueno,
lo voy a intentar traducir.
Vamos a subtitular, este soy yo explicando el experimento
y simplemente digo que lo que va a hacer
es el robot se va a mostrar ante el espejo por primera vez
y va a intentar reconocerse.
Las únicas señales que tiene de optical flow son de movimiento,
o sea, no ha aprendido su apariencia,
simplemente él reconoce si inicia una acción
cuál va a ser el movimiento,
el efecto del movimiento que se va a producir en el espejo
o delante.
Entonces el robot empieza a moverse.
Y como ya he aprendido un poco, como esa predicción lo que va a hacer
es, si las expectativas de efecto se cumplen,
el típico modelo de comparación, va a decir que es él.
Se ve aquí arriba, ahí arriba,
que nosotros no funcionamos con probabilidades,
pero con el robot podemos probar probabilidades.
Y entonces ahora dice, soy yo, tengo un cuerpo muy bonito.
Eso lo dice muy bien él,
pero ahí se mueve.
El caso, no solo eso,
sino que se puede poner luego un robot enfrente
y puedes ver que esa idea de aprendizaje,
pues al final tienes que hacerlo exactamente igual y es casi imposible
para que el robot detecte que es él, porque él cuando inicia el movimiento
ya sabe el modelo del mundo, ¿no?
Y bueno, luego lo metí, si lo veis, luego me puse yo,
le metí en el baño, bueno, una serie de experimentos
que hicimos ahí interesantes.
Y luego dije, bueno, si hemos podido hacer con el movimiento,
también tenemos que poderlo hacer con la apariencia.
Entonces montamos este pequeño experimento
con un estudiante de máster.
Y le poníamos stickers en la cara, y es la misma idea,
pero en este caso la respuesta que tiene el robot
es intentar tocarse el sticker.
Por supuesto, esto no es lo mismo que Gallup,
que hablaba en el experimento de primates,
pero da una idea de que realmente podemos pasar
el test de self-recognition en un robot
sin que éste sea consciente.
Y el tercer nivel que quería hablar hoy,
y no sé cuánto tiempo llevo ya, muchísimo, es lo he hecho yo.
Esto es lo que más me interesa actualmente.
Yo creo que una cosa que nos diferencia mucho
a los animales de los robots es que los robots
no saben que lo han hecho.
Entonces el robot lo hace.
Hace nada esta cosa perfecta, pero tú si le preguntas a la gente,
no te va a responder que lo ha hecho.
O sea, eso es imposible.
Y es una cosa que nosotros creemos
que cuando está hablando de robots sociales
y demás robots en casa y tal, nosotros necesitamos robots
que realmente sepan que lo han hecho ellos.
Y si saben que lo has hecho, ¿cuál es la consecuencia de ser responsable
de una acción en el mundo, no?
Y para esto, bueno, he puesto aquí un proyecto que tenemos
que se llama Deep Self, financiado por Alemania,
que está aquí, he puesto la imagen de ella,
pero está por aquí, me ha hecho el favor de venir hoy
a acompañarme.
La idea es, o sea, realmente para él,
lo hice yo, solo es una pregunta muy sencilla,
por detrás está.
Mi hija de tres años,
durante tres años entendiendo el mundo, abstrayendo,
cogiendo el yo, un montón de conceptos que están detrás,
que son muy difíciles de implementar,
pero se pueden ver también de forma evolutiva,
como de desarrollo.
Entonces he puesto aquí tres bloques
que serían el promotor causal learning,
Hay unos test muy curiosos que los niños dilatan la pupila
cuando hay un error de predicción.
Ellos no saben moverse todavía,
pero ya dilatan la pupila cuando hay algo que ha ocurrido
que no está dentro de su modelo.
Hay alguna gente que le llama pre-agency.
No sé si esa es la frase correcta.
Luego viene cuando ya controlas tu sensorimotor model
y luego cuando ya vas al autonomous behavior.
Esto pasa en todas las especies animales,
pero cada uno tiene su nivel.
Lo que hemos intentado hacer es un poco intentar entender
cuáles son las marcas que marcan el yo
en este proceso de desarrollo.
Os voy a enseñar solo dos, que se llaman Self-As-A-Gap,
que es como cuando algo pasa malo y tienes que reorganizar
tu proceso cognitivo.
El ownership que ya hemos hablado,
el que tú sabes que eres la causa de algo
y luego la behavioral flexibility que es más o menos si cambia las cues
que entran por percepción,
si tú puedes también seguir haciendo tus acciones, ¿no?
Para eso hemos utilizado un experimento que se lo ha propuesto
un psicólogo cognitivo que se llama Special Action Effect Binding.
Pero vamos, ahora lo voy a explicar que es muy sencillo.
Es simplemente este experimento.
Tú tienes un ratón, una persona,
y puedes controlar el punto rojo.
Y lo que tienes que hacer es mover el punto rojo al punto blanco.
Muy sencillo.
Entonces tú mueves el ratón y lo mueves al punto blanco.
El punto blanco se mueve.
Tú sigues moviendo el ratón.
Lo mueves al punto rojo.
Es un experimento muy sencillo,
pero si lo piensas en un robot, es un experimento muy complejo.
¿Por qué?
Porque tienes que tener.
La representación del entorno, los objetos.
Tienes que saber cuál controlas tú y cuál no controlas tú.
Tienes que tener un sistema de control que mueve tu cuerpo.
Y luego tienes que tener un sistema de abstracción de tus intenciones
de cuál es la tarea.
He puesto a la izquierda un poco cómo funciona por dentro.
Pero como no voy a entrar hoy en cosas técnicas,
os voy a explicar cómo analizamos esas self-signatures
en este experimento.
Por ejemplo,
el self-assagab, que es simplemente la reorganización de tu modelo,
lo que hacemos es el mismo experimento,
pero de repente cuando mueves a la izquierda el ratón,
el punto se mueve a la derecha.
Eso genera una especie de cascada cognitiva
que empieza a organizarse.
Queremos ver que los tiempos de organización sean los mismos
en el robot que en la persona.
El segundo es body ownership, que es un poco lo que os he explicado.
Estos drifts que aparecen, lo que hacemos es que el punto rojo
está un poco desplazado.
Entonces, tú introduces esos drifts en la percepción
de dónde estaría tu mano, ¿vale?
El tercero es simplemente, esto es una cosa que me maravilla,
ahora a muerte con exoesqueletos es una cosa que me maravilla
porque es cuando tú has causado la acción,
la percepción del tiempo es menor.
Eso es increíble.
¿Y por qué es eso?
Bueno, la teoría dentro de nuestro modelo
sería que si todo va como planeado, tú no tienes que calcular más, ¿no?
Todo está ajustándose como tu predicción,
no hay errores de predicción, ¿no?
El time compression, time binding, estos efectos muy interesantes.
Y luego el último, que he puesto ya los datos
porque es el más fácil
de explicar, que es el self-ass agent, que es muy simple.
Hemos entrenado el sistema con un círculo blanco
y ahora vamos a poner una tontería que es
cambiar el círculo blanco por un cuadrado azul.
Y lo que tenemos que ver es que el sistema,
tened en cuenta que nosotros pasamos la imagen
directamente a la arquitectura de inteligencia artificial,
no segmentamos ni nada.
Entonces pasa directamente y lo que tenemos que ver
es que el sistema sigue utilizando lo que ha aprendido
para realizar la tarea aunque cambies el goal queue.
Y eso es lo que está mostrando en este gráfico.
En la izquierda no ha habido replay, lo que llamamos
como que aprende por sí mismo.
Y en la derecha ha sido replay y se ve como,
aunque cambies los goals, sigue funcionando,
sigue respondiendo a la tarea.
Y voy a terminar, porque esto es un experimento de psicología,
vamos a intentar ir un poco más lejos.
Y os voy a poner lo que, bueno, he puesto la pantalla en negro.
Solamente para produciros un error y que atendáis el siguiente paso.
Esto lo quería probar, siempre quería haberlo probado.
Pues funciona.
No, voy a poner el vídeo.
Ay, no se oye el audio, qué pena.
Bueno, tengo que explicarlo.
Esta es la película, la versión muy militarizada de Joe Robot,
americana.
Y él está buscando dónde está el robot.
Entonces dispara a uno.
Está buscando y va apuntando y hay a uno que le va a disparar ahora.
Bueno, tenéis que imaginar lo que dicen.
Le dispara.
Y destruye a uno.
Y entonces ahora el robot va a hacer un movimiento que a mí me encanta.
Que yo creo que la película no lo han hecho a pospósito,
pero.
No sé si lo habéis visto.
Va a hacer un movimiento,
he estado hablando todo el rato de esos movimientos,
aunque en este caso podría ser consciente,
va a hacer un movimiento para desambiguar el entorno.
No, esto estoy teniendo todo el rato ir a ese punto.
Hacemos movimientos que no solo son para.
La tarea de survival es tu tarea final,
pero haces un movimiento para hacer un desambiguar la escena,
para poder tomar una decisión correcta.
Entonces viene lo que yo propongo, lo que estamos proponiendo,
que le llamamos el Embodied Turing Test,
pero que es una versión muy simple de eso,
y está basado en un experimento de Tomasello, no, perdón,
Joseph Cole que me contó él una vez
y que tengo que contactar porque no encuentro la referencia,
es el libro pero no encuentro dónde está ese experimento detallado
pero la idea es la siguiente, el mono ve tres manos,
los monos tienen muy mala propriocepción,
entonces no saben dónde está su brazo exactamente, bueno, los humanos
también pero es como si le pones tres brazos,
ellos no pueden distinguir qué brazo
es el suyo y entonces les ponen un martillo
o algo que les va a golpear y lo que hace el mono.
Es levanta si él cree que está encima levanta un dedo.
Para saber, ah, este es mi brazo,
y si el martillo no está encima, no lo mueve,
pero si el martillo está encima, lo quita.
Entonces, para mí eso, si estás investigando el yo
y el did I do it, para mí es una ejemplificación
de que el yo está funcionando para resolver un problema, ¿no?
O sea, que es útil.
Eso es un poco lo que en robótica me critican, no, esto no es útil
para nada, yo les digo,
es que la representación del yo es útil
para resolver los problemas que tienes en el entorno, ¿no?
Entonces, ¿esto se puede hacer lo mismo en un robot?
Pues lo que estamos haciendo ahora es exactamente eso.
Tenemos un robot y vamos a intentar replicar dentro de la medida
de lo que es un robot este embodied tuning test y lo que queremos
es que el robot ejecute una acción pequeña con menos coste energético
para desambiguar la escena y saber si tiene que quitar la mano
o no.
No sé cómo voy de tiempo, tengo un extra por si queréis verlo,
pero bueno el caso para casa los robots que yo construyo
no son conscientes esto
sí me lo lucho muchísimo no son conscientes,
hay gente que dice la consciencia es diferente, sí,
pero no son como el humano eso está clarísimo,
no tiene nada que ver,
pero sí que tienen los componentes computacionales
una cosa que he mostrado que existen inferencias inconscientes
tanto en la percepción como en la acción que no controlamos.
Y luego esa utilidad que estaba hablando.
Un robotic self ayuda a la desambigación
de la incertidumbre,
self-aware distinction para social, problem solving,
como os he dicho aquí.
No sé si me queda algo de tiempo.
Oye, un minutillo.
Es que no sé si meteros otro concepto,
pero es muy bonito.
Venga, voy a meterlo.
Es que no sabía cómo iba de tiempo.
Bueno, entonces he puesto el tercero,
que terminaba mi extra.
Pero ¿pueden los robots pensar sobre el pensamiento?
Esto es una cosa que está ahora muy de moda.
Bueno, supongo que ahora está de moda aquí.
En Inglaterra estaba de moda hace 10 años.
Es MetaCognition.
No sé si habéis oído hablar de ello, pero esto es como en la sopa.
Entonces yo cuando empecé, empezamos un proyecto que se llama
MetaTool.
Hace ya tres años, cuatro años,
y la idea era esto,
o sea, ¿Para qué sirve ese pensar sobre pensamiento?
Ese es Second Order Decision Making.
Y entonces os voy a poner aquí el proyecto,
solo como para que sepáis que existe,
que lo que hacemos es un proyecto de robots que inventan herramientas
y la toma de decisiones que tienen por detrás es esa reflexión
de cuánta confianza tengo en realizar esta tarea con esta herramienta.
Entonces ahí es donde entra la confianza,
la metacognición.
Os voy a explicar un poco cómo funciona.
Pero para desarrollar robots metacognitivos
hay que poner este concepto.
Los humanos tienen la capacidad de evaluar el éxito
de sus procesos cognitivos.
Los robots no tienen la capacidad de evaluar el éxito.
Tienen lo que llamamos tipo 1, el performance.
Tú puedes evaluar cuánto de bueno es ese robot para hacer esa tarea.
Pero no pueden pensar si están seguros
de que lo han hecho bien o mal.
Esa es la idea.
Hay formas.
Y entonces, pues.
De estos libros de autoayuda de Thinking About Thinking
a la ampliación matemática,
pues hay un trecho que es lo que estamos trabajando.
Para que la gente que no sepa de cómo funciona,
está el ejemplo clásico de percepción, que es,
te ponen un cue que puede ser un Gabor Filter que está rotado
y te dicen, está rotado a la izquierda o a la derecha.
Y entonces tú le dices, a la izquierda.
Pero luego te dicen,
¿cuánto seguro estás de que lo hayas dicho bien?
Ese es el orden 2, ¿no?
Y eso lo que bueno que puedes hacerlo a posteriori, ¿no?
Calcularlo a posteriori.
O puedes hacerlo, puedes predecir cuánto de bueno
eres para hacer algo.
En memoria se utiliza mucho.
Nosotros en memoria estamos mirando ahora cómo funciona,
pero no sabemos muy bien hacerlo.
Pero en performance es muy sencillo hacerlo con un robot también, ¿no?
Y entonces viene la segunda parte, si está en percepción también tiene
que estar en control, ¿no?
Entonces lo que propusimos es que es confidence en acción,
en control motor.
Y yo siempre explico como esto, ¿no?
Si tú piensas en hacer este ejercicio, yo cuando era joven
pues digo, wow, lo hago, ¿no?
Pero bueno,
para que veas, se puede utilizar el performance
y luego la confidence para tomar la misma decisión.
Entonces, por ejemplo, yo tengo este de The Office,
que a lo mejor él sabe que no lo va a hacer bien,
pero está tan confiado que lo va a realizar, ¿no?
Este balanceo,
como dice Steve Fleming, entre cuánto de bueno soy en hacerlo
y cuánto seguro estoy de que me va a salir bien, ¿no?
Me parece que tenemos un experimento,
esto es más para psicología, en el cual tenemos el cloud machine,
que es estas máquinas que nunca consigues coger los objetos.
Pues entonces las personas tienen que decidir primero
qué objeto quieren coger, sabiendo que hay diferentes objetos,
que unos tienen más incertidumbre y otros menos del peso,
y también pueden elegir qué tipo de garra,
de gripper, utilizan.
Unos tienen más incertidumbre, otros menos.
Entonces ahí podemos variar cómo usa la persona, la confianza,
para utilizar herramientas.
Esto se pone todo, se mete aquí en un sistema de diseño
de herramientas para llegar al final.
Esto es un vídeo de la UPM.
¿Qué tenemos?
Que está, al final esto es un entorno industrial,
el robot lo que tiene que hacer es inventar una herramienta
para realizar una tarea.
Entonces, todavía estamos en proceso de realizar los algoritmos,
pero para que veáis que las ideas de psicología cognitiva
tienen mucho impacto también luego en la hora
de realizar modelos de toma de decisiones en la robótica.
Y aquí termino, ya sé que no cuento nada más.
Gracias.