Exploring Criticality as a Generic Adaptive Mechanism

The activity of many biological and cognitive systems is not poised deep within a specific regime of activity. Instead, they operate near points of critical behavior located at the boundary between different phases. Certain authors link some of the properties of criticality with the ability of living systems to generate autonomous or intrinsically generated behavior. However, these claims remain highly speculative. In this paper, we intend to explore the connection between criticality and autonomous behavior through conceptual models that show how embodied agents may adapt themselves toward critical points. We propose to exploit maximum entropy models and their formal descriptions of indicators of criticality to present a learning model that drives generic agents toward critical points. Specifically, we derive such a learning model in an embodied Boltzmann machine by implementing a gradient ascent rule that maximizes the heat capacity of the controller in order to make the network maximally sensitive to external perturbations. We test and corroborate the model by implementing an embodied agent in the Mountain Car benchmark test, which is controlled by a Boltzmann machine that adjusts its weights according to the model. We find that the neural controller reaches an apparent point of criticality, which coincides with a transition point of the behavior of the agent between two regimes of behavior, maximizing the synergistic information between its sensors and the combination of hidden and motor neurons. Finally, we discuss the potential of our learning model to answer questions about the connection between criticality and the capabilities of living systems to autonomously generate intrinsic constraints on their behavior. We suggest that these "critical agents" are able to acquire flexible behavioral patterns that are useful for the development of successful strategies in different contexts.Research was supported in part by the Spanish National Programme for Fostering Excellence in Scientific and Technical Research project PSI2014-62092-EXP and by the project TIN2016-80347-R funded by the Spanish Ministry of Economy and Competitiveness. MA was supported by the UPV/EHU postdoctoral training program ESPDOC17/17

Constructing Autonomous Distributed Systems using CBR-BDI Agents.

This chapter introduces a robust mathematical formalism for the definition of deliberative agents implemented using a case-based reasoning system. The concept behind deliberative agents is introduced and the case-based reasoning model is described using this analytical formalism. Variational calculus is introduced in this chapter to facilitate to the agents the planning and replanning of their intentions in execution time, so they can react to environmental changes in real time. A variational calculus based planner for constructing deliberative agents is the presented and compared with other planners. Reflecting the continuous development in the tourism industry as it adapts to new technology, the chapter includes the formalisation of an agent developed to assist potential tourists in the organisation of their holidays and to enable them to modify their schedules on the move using wireless communication systems

Dynamical systems for dealing with classification tasks in industrial environments

Intelligent techniques that emulate characteristics of biological systems offer opportunities for industrial applications with new and interesting capabilities. In the competitive economic environment these control techniques can provide products with high competitive values. The technique shown in this paper, based in bio-inspired neural networks, is used to illustrate these principles

A Planning Strategy Based on Variational Calculus for Deliberative Agents

This paper introduces a robust mathematical formalism for the definition of deliberative agents implemented using a case-based reasoning system. The concept behind deliberative agents is introduced and the case-based reasoning model is described using this analytical formalism. Variational calculus is introduced in this paper to facilitate to the agents the planning and replanning of their intentions in execution time, so they can react to environmental changes in real time. Reflecting the continuous development in the tourism industry as it adapts to new technology, the paper includes the formalisation of an agent developed to assist potential tourists in the organisation of their holidays and to enable them to modify their schedules on the move using wireless communication systems

Coordination dynamics in the sensorimotor loop

The last two decades have witnessed radical changes of perspective about the nature of intelligence and cognition, leaving behind some of the assumptions of computational functionalism. From the myriad of approaches seeking to substitute the old rule-based symbolic perception of mind, we are especially interested in two of them. The first is Embodied and Situated Cognition, where the advances in modeling complex adaptive systems through computer simulations have reconfigured the way in which mechanistic, embodied and interactive explanations can conceptualize the mind. We are particularly interested in the concept of sensorimotor loop, which brings a new perspective about what is needed for a meaningful interaction with the environment, emphasizing the role of the coordination of effector and sensor activities while performing a concrete task. The second one is the framework of Coordination Dynamics, which has been developed as a result of the increasing focus of neuroscience on self-organized oscillatory brain dynamics. It provides formal tools to study the mechanisms through which complex biological systems stabilize coordination states under conditions in which they would otherwise become unstable. We will merge both approaches and define coordination in the sensorimotor loop as the main phenomena behind the emergence of cognitive behavior. At the same time, we will provide methodological tools and concepts to address this hypothesis. Finally, we will present two case studies based on the proposed approach: 1. We will study the phenomenon known as “intermittent behavior”, which is observed in organisms at different levels (from microorganisms to higher animals). We will propose a model that understands intermittent behavior as a general strategy of biologica organization when an organism has to adapt to complex changing environments, and would allow to establish effective sensorimotor loops even in situations of instable engagement with the world. 2. We will perform a simulation of a phonotaxis task performed by an agent with an oscillator network as neural controller. The objective will be to characterize robust adaptive coupling between perceptive activity and the environmental dynamics just through phase information processing. We will observe how the robustness of the coupling crucially depends of how the sensorimotor loop structures and constrains both the emergent neural and behavioral patterns. We will hypothesize that this structuration of the sensorimotor space, in which only meaningful behavioral patterns can be stabilized, is a key ingredient for the emergence of higher cognitive abilities

Efectos no lineales de la integración de capacidades emocionales en agentes inteligentes

El objetivo de este trabajo es proponer hipótesis sobre cómo los mecanismos emocionales influyen en el pensamiento racional, con el objetivo de mejorar las técnicas de inteligencia artificial y sistemas adaptativos; ya que consideramos que las emociones constituyen mecanismos biológicos que la naturaleza ha construido ante determinados problemas [Damasio, 1994] que, desde la inteligencia artificial, no sabemos cómo resolver. Sin embargo, ante la dificultad de entender el funcionamiento de las emociones únicamente desde la biología y la neurofisiología, especialmente los aspectos derivados de la idea de que estas constituyen sistemas complejos, no lineales y acoplados, consideramos que la inteligencia artificial puede tener un papel importante a la hora de proponer modelos que iluminen el funcionamiento de las emociones en agentes inteligentes. La pretensión de la inteligencia artificial de proporcionar explicaciones acerca del funcionamiento de los sistemas biológicos inteligentes es algo que ha existido desde las décadas de los 80 y 90 [Russell y Norvig, 2003] y, ante la pregunta de si la creación de sistemas artificiales puede mejorar el conocimiento científico sobre los procesos cognitivos, en concreto conocimiento respecto a mecanismos emocionales, respondemos afirmativamente. Mediante la metodología científica conocida como el “enfoque sintético” [Damiano y Cañamero, 2009], que propone la creación de modelos artificiales emergentes de sistemas cognitivos para explorar aspectos no accesibles en sistemas naturales, estudiaremos algunos aspectos sobre la interacción entre los sistemas emocionales y racionales. Desde esta perspectiva, pretendemos estudiar la inteligencia evolutiva que hay detrás de nuestros mecanismos emocionales a la hora de resolver problemas a los que sistemas puramente racionales no son capaces de enfrentarse, así como sus funciones como complemento de nuestros sistemas deliberativos. Esto no quiere decir que al abordar las emociones desde la inteligencia artificial pretendamos programar máquinas para que vivan experiencias emocionales, sino entender los modelos de procesamiento de información que utilizan los sistemas emocionales. Por otro lado, el objetivo de este trabajo no es explicar la fisiología ni el funcionamiento detallado de sistemas emocionales humanos o animales concretos. Por el contrario, consideramos que la biología como ciencia (y el interés de la ingeniería en los sistemas biológicos) no consiste únicamente en capturar aspectos específicos de seres vivos concretos, sino que también (y quizás esto es lo más importante), llegar a comprender principios generales de organización, desarrollo, evolución y comportamiento de sistemas biológicos. Por tanto, nuestro interés estará centrado en estudiar los modelos matemáticos formales que hay detrás de esos modelos biológicos. Siguiendo esta idea, este trabajo se organizará en tres capítulos en los que se analizarán las emociones desde los puntos de vista de (1) sistemas dinámicos no lineales, (2) sistemas integrados en el tiempo y (3) redes de sistemas complejos. Cada uno de los 3 capítulos consistirá en (1) una crítica las teorías actuales sobre las emociones desde el punto de vista propuesto, (2) una justificación teórica de la hipótesis propuesta, (3) desarrollo de un modelo formal de nuestra hipótesis y (4) simulación de agentes virtuales en los cuales hemos integrado nuestro modelo formal. En los diferentes apéndices incluiremos información acerca de las teorías sobre las emociones en las que nos basamos, la metodología que hemos seguido a la hora de desarrollar este trabajo y desarrollos matemáticos de los resultados que se exponen en los diferentes capítulos

Redes neuronales homeostáticas para aplicaciones en entornos distribuidos

En este proyecto nos proponemos analizar y modelar el comportamiento en controladores neuronales homeostáticos. Estos son capaces de explotar mecanismos para cambiar su propia configuración plásticamente ante perturbaciones generadas desde el entorno (siempre que se pierda la estabilidad de la red) y hasta que se encuentre una nueva dinámica interna que permita que el sistema se estabilice de nuevo. El objetivo es analizar las dinámicas en este tipo de redes y explorar la aplicación en contextos distribuidos formados por agentes colectivos en interacción

Analytical Model for Constructing Deliberative Agents.

This paper introduces a robust mathematical formalism for the definition of deliberative agents implemented using a case-based reasoning system. The concept behind deliberative agents is introduced and the case-based reasoning model is described using this analytical formalism. Variational calculus is used during the reasoning process to identify the problem solution. The agent may use variational calculus to generate plans and modify them at execution time, so they can react to environmental changes in real time. Reflecting the continuous development in the tourism industry as it adapts to new technology, the paper includes the formalisation of an agent developed to assist potential tourists in the organisation of their holidays and to enable them to modify their schedules on the move using wireless communication systems

Análisis de datos y detección de patrones en series temporales de interacción social. Aplicación al diagnóstico y monitorización en patologías de reconocimiento y empatía

Este proyecto da continuidad al estudio experimental multidisciplinar sobre cruce perceptual desarrollado en el Servicio de Psiquiatría del Hospital Miguel Servet de Zaragoza y realizado por el grupo ISAAC (Interdisciplinary Studies in Adaptivity, Autonomy and Cognition) del Departamento de Informática e Ingeniería de Sistemas de la Universidad de Zaragoza. Los datos registrados en el experimento son sometidos a análisis con el objetivo de descifrar las claves de interacción social. El análisis propuesto por el grupo ISAAC difiere de los realizados por otros grupos de investigación ya que se basa en la estructura fractal de las series temporales. Comprender las claves de la interacción social reflejadas en el cruce perceptual, identificar las estrategias desarrolladas por los individuos en el experimento y determinar los indicadores más apropiados en las series temporales permite abordar el análisis de forma rigurosa y plantear su aplicación en el diagnóstico y monitorización de patologías de reconocimiento y empatía. Para poder llevar a cabo dicho análisis es necesario realizar algunas tareas previas. En primer lugar es necesario convertir los datos registrados (en formato JSON) a estructuras de Matlab para que sean accesibles desde el entorno de trabajo (todos los algoritmos se desarrollan en Matlab), organizar y clasificar la información. Además se esboza una base de datos basada en programación orientada a objetos. En segundo lugar es necesario concretar la señal de interés. Para ello es fundamental tener en cuenta tres aspectos importantes: el objetivo que se pretende alcanzar con el experimento (dónde es posible encontrar información relevante en las series temporales registradas), los fundamentos en los que se basa el análisis (qué características se presuponen en la señal a analizar) y las propiedades o supuestos que permiten llevar a cabo un modelo estadístico de la población a partir de los resultados obtenidos en el análisis (cómo agrupar los datos registrados). Se concluye que la señal que mejor se ajusta al objetivo del experimento es aquella que permite interpretar las decisiones de cada individuo según el concepto de camino aleatorio. En tercer lugar es necesario adecuar la señal de interés a los requisitos del análisis: muestreo uniforme. Se plantean tres posibles soluciones que permiten reconstruir la señal: sample&hold (primera idea intuitiva), sample&hold con filtrado paso bajo (segunda solución), e interpolación (tercera solución). Tras realizar un estudio de las características de los datos registrados, se discuten los aspectos más importantes (tiempo de muestreo, frecuencia de corte) así como las especificaciones e implementación de las etapas de filtrado e interpolación. Para cada una de las tres soluciones propuestas se estima en la medida de lo posible el error cometido así como el efecto que provoca dicha solución sobre el resultado final del análisis DFA. En cuarto lugar se realiza el análisis DFA (detrended fluctuación analysis) basado en la estructura fractal de las series temporales y que estudia las correlaciones de largo alcance que presentan los patrones desarrollados por los individuos en el experimento. A partir de los resultados obtenidos en el análisis se lleva a cabo el modelado estadístico de la población para comprobar si existen diferencias significativas entre el grupo de estudio y el grupo de control

Brain hacking: descifrado de patrones visuales a través de Electroencefalografía

En este proyecto se ha buscado conocer la capacidad que tiene el dispositivo comercial Emotiv Epoc+ a la hora de detectar picos en la actividad encefalográfica debidos a estímulos cognitivos, también conocidos como potenciales evocados cognitivos, utilizando para ello Matlab. Para ello, se ha realizado una revisión sobre el cerebro humano, analizando las funciones que tienen cada área del cerebro, el tipo de onda que se generan en cada una de ellas y su significado. Se ha estudiado el funcionamiento de Emotiv Epoc+, así como de sus softwares y como puede ser utilizado Matlab para procesar las señales obtenidas previamente con Emotiv Epoc+. Para procesar las señales, se ha utilizado la librería de EEGlab, debido a su fácil manejo y a que está creada para procesar señales electroencefalográficas. Se ha dado una visión general del estado del arte de este tipo de tecnologías y se han explicado las principales aplicaciones en las cuales se están usando este tipo de dispositivos. Para las pruebas, se ha utilizado el paradigma del ente extraño. Esta prueba consiste en usar dos tipos de estímulos, uno frecuente y otro infrecuente. El estímulo infrecuente provoca la aparición de los potenciales cognitivos. Para localizar los potenciales evocados cognitivos, se han utilizado clusters y comparación por medio del coeficiente de correlación de Pearson. Para ello se precisa de una librería de plantillas de potenciales evocados que pueda ser usado para la detección de nuevos potenciales evocados. En este proyecto se han realizado tres tipos de pruebas. Habiéndose realizado un total de 90 sesiones. Se ha podido concluir que, aun siendo capaces de detectar cierto número de potenciales evocados, su fiabilidad no es total y por tanto, no debe utilizarse este método como prueba concluyente en un juicio