La Conciencia: Modelado de sus funciones cognitivas para entidades artificiales mediante redes neuronales modulares

La palabra “conciencia” (del latín conscientia), significa “conocimiento-con” o conocimiento compartido. Originalmente tenía una acepción estrictamente moral, pero posteriormente su uso fue gradualmente extendiéndose a los campos de la Filosofía, la Religión, y posteriormente al del Derecho. Más recientemente, la conciencia ha sido objeto de estudio desde diversas áreas. En la Psicología, donde en el plano teórico se definen los conceptos relativos a la conciencia, y en el plano experimental, donde se han realizado diversos estudios sobre la conciencia tanto en experimentación animal como en observaciones en el caso del ser humano. Otra área vinculada a la conciencia es la Neurobiología, en la cual se ha dedicado considerable esfuerzo en el análisis de los tejidos nerviosos en busca de un correlato neuronal para la conciencia. Más recientemente, la llamada ciencia cognitiva se ha agregado a las áreas que estudian la conciencia, particularmente en la formulación de modelos plausibles para la conciencia y para los procesos cognitivos en general. A pesar de todos estos estudios persisten algunas interrogantes: “¿Dónde reside la conciencia?”. ¿Existe una explicación científica convincente acerca de las estructuras físicas que le dan soporte? Desde un punto de vista mecanicista, todo fenómeno tiene su explicación en causas estrictamente físicas. Según esto, dado que la mente reside en el cerebro, siendo éste parte del mundo físico, se deduce que todo estado mental debe tener un soporte físico, es decir un correlato neuronal. Desgraciadamente, dado el estado del arte actual en la Neurobiología, esta pregunta (si la mente tiene exclusivamente soporte físico) aún no ha sido contestada y todo parece indicar que no lo será por unos cuantos años. Esto es así debido a que, por una parte, los planteos filosóficos difícilmente consiguen avances, al estar alejados de la experimentación, mientras que, por otra parte, la experimentación se ve muy limitada –desde un punto de vista ético- dado que el objeto de estudio es el propio ser humano y su cerebro. Debido a esto, a las áreas existentes que intentan aproximarse desde distintos ángulos al problema de la conciencia, se ha sumado en los últimos años la Ciencia Cognitiva. Esta ciencia es un campo de investigación cuyo objetivo es lograr modelos computacionales cuya implementación permita lograr dotar a las máquinas, no ya de inteligencia (como en el caso de la IA), sino de conciencia, que ha resultado ser el “más intrincado de los fenómenos mentales” [Wi99]. Uno de los cometidos fundamentales en Ciencia Cognitiva, es definir modelos de arquitecturas cognitivas plausibles para la conciencia. Es decir, ante la imposibilidad de sintetizar lo que es la conciencia, lo que en general se ha hecho -como es habitual en ciencia- es optar por un enfoque analítico. En efecto, se suele definir la conciencia a partir de las funciones en las cuales se ha entendido que la conciencia cumple un rol y con las cuales habitualmente se asocia. Bernard Baars [Ba02], Igor Alexander [Al06] y otros han sugerido diferentes funciones o capacidades cognitivas presentes en los seres concientes. De las diferentes investigaciones, se han extraído las capacidades cognitivas que deben estar presentes para que la conciencia tenga lugar. En esta tesis, se propone una clasificación de las mismas en diferentes niveles de abstracción, haciendo especial énfasis en el estudio de aquellas de mayor nivel de abstracción. Se analizan, también, otras posturas más allá del enfoque analítico, como es el caso del llamado “comportamiento emergente” [Ba97]. Como se ha mencionado, dentro de las funciones cognitivas asociadas a la conciencia, destacan algunas –de mayor nivel de abstracción- que son consideradas de gran complejidad, las cuales se encuentran exclusivamente en humano y –según las últimas investigaciones- algunas de ellas en diferente grado en algunas especies de animales superiores. 1. El llamado “sentido de pertenencia” (sense of belonging), que puede ser respecto a la especie, o respecto a un grupo de asociación, se observa tanto en los seres humanos como en diversas especies animales. 2. El “conocimiento de uno mismo” (self-awarness), existente en el ser humano y en algún grado también en contadas especies, como el delfín, el elefante y algunos primates. 3. La “auto-conciencia” (self-conciousness) que en su acepción más amplia, es de momento privativo del ser humano. Esta capacidad difiere de la anterior, en que requiere no sólo una auto-representación (self-representation), sino la capacidad de hacer uso conciente de la misma para inferir, evaluar, pronosticar y decidir interacciones con el medio ambiente. El objetivo central de esta tesis es formular arquitecturas cognitivas plausibles para las funciones cognitivas vinculadas a la conciencia, particularmente las que tienen que ver con la auto-conciencia, recién enumeradas. Se analizan modelos de autorepresentación, utilización de auto-representación para decisiones auto-conscientes, procesos de aprendizaje de la misma, una definición desde el punto de vista de social de la auto-conciencia y finalmente se propone una dimensión temporal para la autorepresentación. A su vez, en cuanto al modelado de un posible correlato neuronal, esta tesis se centra en la aplicación de Redes Neuronales Artificiales Modulares (RNAM), como estructuras lógicas adecuadas para el modelado e implementación de dichos correlatos neuronales. Se han escogido las RNAM, dado que el origen mismo de las Redes Neuronales - de inspiración biológica- está ligado a la intención de proponer un modelo plausible de existir en el cerebro humano, que llevara a cabo un comportamiento inteligente. Por otra parte su flexibilidad y capacidad de aprendizaje son adecuadas para la implementación de estructuras cognitivas. Pero especialmente, dada la naturaleza necesariamente modular que se requiere para las arquitecturas cognitivas, se utilizan RNAM, de modo que modelos modulares resulten en correlatos neuronales igualmente modulares. Para ello, proponen las características que deben tener los sistemas RNAM, y se realizan implementaciones combinadas de Redes Neuronales backpropagation, self-organized maps (SOM) y time-delay neural networks (TDNN). En este punto, se ha considerado de gran utilidad la inclusión del concepto de informones y holones para el problema de la conciencia. Se utiliza el término informón como la unidad básica de información. A su vez, el holón, es la entidad que hace uso de la información de modo que ésta puede cambiar su estado. En este sentido, en primer término, los modelos para la conciencia, con sus arquitecturas cognitivas modulares pueden ser vistos como un sistema holárquico. Por otra parte, los respectivos correlatos neuronales –en este caso, las implementaciones en RNAM- pueden, correspondientemente, ser vistos como sistemas holárquicos. En una sección de esta tesis se exponen los conceptos de informones y holones, sus características y aplicación al problema de la conciencia. Se ha adoptado este enfoque, debido a su generalidad y puesto que resulta apropiado tanto para la definición y modelado como para la comprensión de las complejas estructuras y procesos vinculados a la Conciencia. Basándose en todo lo anterior, se presentan en esta tesis diferentes modelos para los enfoques mencionados de funciones cognitivas vinculadas a la Conciencia, se describen las implementaciones realizadas mediante diferentes tipos de RNAM y se analizan resultados cuantitativos y cualitativos. Finalmente, se extraen conclusiones y se plantean futuras líneas de investigación en esta área. The word "conscience" (of Latin “conscientia”), means "knowledge-with" or knowledge-sharing. Originally it had a strict moral sense, but then its use was gradually spreading to the fields of Philosophy, Religion, and later the law. More recently, consciousness has been studied from various areas. In Psychology, where concepts related with consciousness are defined theoretically and in the experimental science, where there have been several studies about consciousness both in animal experiments and human behaviour observations. Another area closely related with consciousness is Neurobiology, where considerable effort has been done by researchers in the analysis of neural tissues in search of a neural correlate to the conscience. More recently, the socalled Cognitive Science has been added to the areas that study consciousness, particularly in developing plausible models for consciousness and cognitive processes in general. Despite all these studies, still remain some questions: "Where is conscience?" Is there a scientific explanation about the physical structures that give support to it? From a mechanistic viewpoint, every phenomenon is an effect of strictly natural causes. Given that the mind resides in the brain, and so, it is part of the physical world, every mental state must have a physical medium that is a neural correlate. Unfortunately, given the current state-of-art in Neurobiology, this question has not yet been answered (if the mind has a physical correspondence) and everything seems to indicate that it will not be for many years. This is the current situation because, on the one hand, the philosophical approach hardly manage to progress, being away from experimentation. On the other hand, experimentation is very limited, from an ethical viewpoint, because the focus of the studies is the human being and his own brain. Due to this, to the existing areas that try to approach the problem from different angles to consciousness problem, has been joined in recent years Cognitive Science. This science is a research field where the goal is to achieve computational models whose implementation will lead to equip machines, no longer with intelligence (as in the case of AI), but with conscience, which has proved to be the "most intricate of mental phenomena " [Wi99]. One of the primary tasks in Cognitive Science is to define models of cognitive architectures plausible for the conscience. In other words, due to the impossibility of synthesizing what is consciousness, the most common approach, as is usual in science, is to choose an analytical approach. Indeed, consciousness is usually defined from the functions for which it is understood that consciousness plays a role. Bernard Baars [Ba02], Igor Alexander [Al06] and others have suggested different functions or cognitive skills present in conscious beings. Therefore, from different research works, are drawn the cognitive abilities that must be present for the conscience takes place. In this thesis, a classification of them in different levels of abstraction is proposed, with special emphasis on the study of the cognitive functions with higher level of abstraction. Also other positions instead of the analytical approach are analysed, as is the case of the so-called "emergent behaviour" [Ba97]. As it was mentioned above, within the cognitive functions associated with consciousness, some higher-level of abstraction functions highlights. These are considered great complexity functions, which are found exclusively in humans and, according to the latest research, some of them also in different level in some species of higher animals. 1. The so-called "sense of belonging", which can exist in the species level, or even group level, as it can be observed both in human and several animal species. 2. The "self-awareness”, exists in humans and to some extent in certain species such as dolphins, elephants and some primates. 3. The "self-consciousness" at the time an exclusive feature of human beings, given that differs from the previous one, because it requires not only a self-representation, but the ability to consciously make use of it to infer, evaluate, forecast and decide interactions with the environment. The main goal of this thesis is to formulate plausible cognitive architectures for the cognitive functions linked to the conscience, particularly those related with selfconsciousness, listed above. Patterns of self-representation are analysed, and also the use of self-representation for self-conscious decisions, its learning processes, a definition of self-consciousness from the social viewpoint and finally a temporal dimension to the self-representation is proposed. In turn, with respect to the modelling of a possible neural correlate, this thesis focuses on the implementation of Modular Artificial Neural Networks (MANN) as the logical structures suitable for modelling and implementation of these neural correlates. MANN have been chosen because of their bio-inspiration is linked to an intention to propose a plausible model for the human brain, capable of intelligent behaviour. Furthermore, its flexibility and ability to learn are suitable for implementing cognitive structures. But especially given the modular nature necessarily required for cognitive architectures, MANN are used, so that modular models correspond to modular neural correlates. To do this, the features that should have MANN systems are proposed, and implementations are made, combining backpropagation neural networks, self-organized maps (SOM) and time-delay neural networks (TDNN). At this point, it was considered useful to include the concept of informons and holons to the problem of consciousness. The term informon is used as the basic unit of information while holon, is the entity that makes use of information so that it can change its status. According to this, a model of consciousness, with its modular cognitive architecture can be viewed as a holarchy, and the same happens with its neural correlate implementations in MANN. In a section of this thesis the concepts of informons and holons are explained, particularly their characteristics and the application to the consciousness problem. It has been taken this approach due to its generality, and given that it is appropriate for both the definition and modelling, as well as it aid to understand the complex structures and processes associated with consciousness. Based on the foregoing, in this thesis models for different approaches mentioned in cognitive functions linked to Conscience are presented, MANN implementations made by different types of RNAM are described, results are analysed both quantitative and qualitative. Finally, conclusions are drawn and future research lines in this area are proposed