Robótica cognitiva - Mejorar la inteligencia de las máquinas para la toma de decisiones autónoma
Fouad Sabry
Translator Guilherme Costa
Publisher: Mil Millones De Conocimientos [Spanish]
Summary
1: Robótica cognitiva: una introducción a cómo se pueden diseñar robots para simular las capacidades cognitivas humanas. 2: Ciencia cognitiva: exploración de la ciencia interdisciplinaria detrás de la cognición y su papel en la robótica. 3: Arquitectura de subsunción: comprensión de cómo se combinan los comportamientos simples para generar acciones complejas en los robots. 4: Conciencia artificial: examen del controvertido tema de si las máquinas pueden alcanzar la conciencia. 5: Inteligencia artificial simbólica: análisis de la IA simbólica y sus aplicaciones en la robótica cognitiva. 6: Modelo cognitivo: Introducción de modelos que imitan los procesos cognitivos humanos para el diseño robótico. 7: Soar (arquitectura cognitiva): Profundización en la arquitectura Soar y su papel en la toma de decisiones inteligente. 8: Robótica del desarrollo: Exploración de cómo los robots pueden aprender de su entorno, de forma similar al desarrollo humano. 9: Arquitectura cognitiva: Comprensión de las estructuras que sustentan la cognición y la resolución de problemas robóticos. 10: Agente inteligente: Definición de los agentes inteligentes y su comportamiento dentro de los sistemas autónomos. 11: Ciencia cognitiva corporizada: Investigación de cómo la cognición está vinculada a la corporización física en la robótica. 12: Enactivismo: Introducción de la teoría de la cognición que enfatiza la interacción con el entorno. 13: Paradoja de Moravec: Análisis de la brecha entre el razonamiento de alto nivel y las tareas físicas de bajo nivel en robótica. 14: Neurorrobótica: Exploración de la integración de modelos neuronales en sistemas robóticos para la cognición avanzada. 15: Complejo de acción de objetos: comprensión de cómo los robots reconocen e interactúan con los objetos en entornos dinámicos. 16: LIDA (arquitectura cognitiva): una mirada en profundidad al modelo LIDA y sus aplicaciones en robótica cognitiva. 17: Enfoque situado (inteligencia artificial): examen de cómo la IA se adapta y opera en entornos del mundo real. 18: Cognición incorporada: resaltando cómo la presencia física y la retroalimentación sensorial impactan la inteligencia robótica. 19: Codificación predictiva: comprensión de cómo los robots usan la predicción para interpretar la información sensorial y guiar las acciones. 20: Neurociencia cognitiva: exploración de cómo los conocimientos de la neurociencia influyen en las arquitecturas cognitivas robóticas. 21: Cognición: una revisión integral de la cognición y su aplicación al diseño de robots inteligentes.
