No me cabe la menor duda sobre la adecuación de los entornos simulados a la experimentación en todo tipo de sistemas complejos. Más bien al contrario, al igual que defiende Jorge Wagensberg en Ideas sobre la complejidad del mundo, “la simulación sirve para explorar qué tipo de interacciones individuales son compatibles con un comportamiento conocido del todo o, inversamente, para, conocidas ciertas reglas de actuación de los elementos, aventurar ciertas predicciones sobre el comportamiento del todo”.

En esta semana ha aparecido una noticia sobre las investigaciones realizadas por el grupo del Dr. Bringsjord en el Rensselaer Artificial Intelligence and Reasoning (RAIR) Laboratory. Se anuncia su mayor logro hasta la fecha: un niño virtual en SL que puede razonar sobre sus creencias tal y como lo haría un niño real de 4 años.

Los investigadores emplean su propia arquitectura cognitiva para atacar el problema de la Inteligencia Artificial desde una perspectiva simbólica. Utilizan un modelo BDI (Belief, Desire, Intention) que dota a los agentes artificiales con la capacidad de reconocer, predecir y manipular el comportamiento de otros agentes. Sus resultados son interesantes y habrá que seguir el curso de la investigación.

En nuestro grupo de investigación enfrentamos el mismo objetivo aunque centramos principalmente nuestros esfuerzos en la perspectiva subsimbólica o emergente. Pretendemos experimentar en entornos simulados empleando modelos propios de esta visión como: la computación neuronal, la computación evolutiva y la lógica borrosa.

Contamos con una isla en SL financiada por la UPM en la que ya hemos iniciado nuestros experimentos sobre Sistemas y Agentes Inteligentes. En estos momentos está convocado un concurso de programación de sistemas inteligentes simulados CPSIV-UPM 2008 de ámbito nacional abierto a la participación de alumnos universitarios matriculados en cualquier universidad española. La inscripción estará abierta hasta finales de este mes.

Los participantes en el concurso deberán dotar a sus objetos con los comportamientos que estimen adecuados pudiendo diseñar, por ejemplo, controladores borrosos que les permitan implementar modelos reactivos para el movimiento autónomo en el entorno simulado.

La experimentación en el mundo real es mucho más costosa que la realizada en entornos simulados. La simulación empieza a ser posible gracias al notable incremento de las prestaciones de los sistemas informáticos. Los entornos simulados irán incrementando sus capacidades permitiendo el estudio de sistemas cada vez más complejos y la Inteligencia Artificial estará ahí empleando estos entornos como plataformas de experimentación.