La robótica de desarrollo ( DevRob ), a veces llamada robótica epigenética , es un campo científico que tiene como objetivo estudiar los mecanismos de desarrollo, las arquitecturas y las restricciones que permiten el aprendizaje permanente y abierto de nuevas habilidades y nuevos conocimientos en máquinas incorporadas . Al igual que en los niños humanos, se espera que el aprendizaje sea acumulativo y de complejidad progresivamente creciente, y que resulte de la autoexploración del mundo en combinación con la interacción social . El enfoque metodológico típico consiste en partir de teorías del desarrollo humano y animal elaboradas en campos como la psicología del desarrollo , las neurociencias ,biología evolutiva y del desarrollo , y lingüística , para luego formalizarlos e implementarlos en robots, a veces explorando extensiones o variantes de ellos. La experimentación de esos modelos en robots permite a los investigadores confrontarlos con la realidad y, como consecuencia, la robótica del desarrollo también proporciona retroalimentación e hipótesis novedosas sobre las teorías del desarrollo humano y animal.
La robótica del desarrollo está relacionada pero difiere de la robótica evolutiva (ER). ER usa poblaciones de robots que evolucionan con el tiempo, mientras que DevRob está interesado en cómo la organización del sistema de control de un solo robot se desarrolla a través de la experiencia, con el tiempo.
¿Puede un robot aprender como un niño? ¿Puede aprender una variedad de nuevas habilidades y nuevos conocimientos no especificados en el momento del diseño y en un entorno parcialmente desconocido y cambiante? ¿Cómo puede descubrir su cuerpo y sus relaciones con el medio físico y social? ¿Cómo pueden sus capacidades cognitivas desarrollarse continuamente sin la intervención de un ingeniero una vez que está "fuera de la fábrica"? ¿Qué puede aprender a través de las interacciones sociales naturales con los humanos? Estas son las preguntas en el centro de la robótica del desarrollo. Alan Turing, así como una serie de otros pioneros de la cibernética, ya formularon esas preguntas y el enfoque general en 1950, [1] pero solo a finales del siglo XX comenzaron a investigarse sistemáticamente. [2] [3] [4]
Debido a que el concepto de máquinas inteligentes adaptativas es fundamental para la robótica del desarrollo, tiene relaciones con campos como la inteligencia artificial, el aprendizaje automático, la robótica cognitiva o la neurociencia computacional.. Sin embargo, si bien puede reutilizar algunas de las técnicas elaboradas en estos campos, difiere de ellas desde muchas perspectivas. Se diferencia de la inteligencia artificial clásica porque no asume la capacidad de un razonamiento simbólico avanzado y se centra en las habilidades sociales y sensoriomotrices incorporadas y situadas en lugar de en problemas simbólicos abstractos. Se diferencia de la robótica cognitiva porque se centra en los procesos que permiten la formación de capacidades cognitivas en lugar de estas capacidades en sí mismas. Se diferencia de la neurociencia computacional porque se centra en el modelado funcional de arquitecturas integradas de desarrollo y aprendizaje. En términos más generales, la robótica de desarrollo se caracteriza únicamente por las siguientes tres características: