Resumen

La  presente  investigación  está  basada  en  el  importante  trabajo  interdisciplinario  desarrollándose en las ciencias cognitivas y que estudia tópicos tales como Neuronas Espejo, Reconocimiento de Comportamientos, Imitación, y Robótica Cognitiva. Abordando  una  perspectiva  anclada  en  la  Teoría  de  la  Simulación  y  basado  en  modelos computacionales sobre Sistemas de Neuronas Espejo se ha diseñado un sistema, implementado en un Agente Autónomo Artificial. Dicho sistema deberá reconocer los movimientos de otro agente, basado  en  el  aprendizaje  de  sus  movimientos  y  las  relaciones  que  surgen  de  éstos  con  la percepción del mundo. El diseño de este sistema se propone parta de dos supuestos: (1) El Sistemas de Neuronas Espejo visto como un acoplamiento de los Modelos Internos Inverso y Directo -siendo el segundo y su función de predictor lo que se hipotetiza es la función de las Neuronas Espejo -y (2) que la base para  el  reconocimiento  de  las  conductas  de  otros  está  en  la  habilidad  de  los  seres  vivos  de empatar en un lenguaje común las conductas propias, desarrolladas a lo largo de su experiencia, con las conductas ejercidas por otros.Presentamos   un  ejercicio   donde   nuestro Agente   imita   a   otro   para   comprobar   que   el reconocimiento de las conductas de los otros es posible desde la perspectiva que se ha adoptado. Creemos  que  nuestro  experimento  es  una  prueba  de  concepto  y  presenta  una  base  sólida  para investigaciones futuras.

• Materias:Sensores Neuronas Inteligencia artificial
• Subjects:sensors Neurons Artificial intelligence
• Palabras claves:Neuronas Espejo, Imitación, Modelos Internos, Aprendizaje Sensorimotriz, Inteligencia Artificial (IA)
• Keywords:Mirror Neurons, Imitation, Internal Models, Sensorimotor Learning, Artificial Intelligence (AI)