La robótica cognitiva es un subcampo de la robótica que se ocupa de dotar a un robot de un comportamiento inteligente proporcionándole una arquitectura de procesamiento que le permitirá aprender y razonar sobre cómo comportarse en respuesta a objetivos complejos en un mundo complejo. La robótica cognitiva puede considerarse la rama de la ingeniería de la ciencia cognitiva incorporada y la cognición incorporada incorporada .
Si bien los enfoques tradicionales de modelado cognitivo han asumido esquemas de codificación simbólica como un medio para representar el mundo, traducir el mundo a este tipo de representaciones simbólicas ha demostrado ser problemático, si no insostenible. La percepción y la acción y la noción de representación simbólica son, por tanto, cuestiones fundamentales que deben abordarse en la robótica cognitiva.
La robótica cognitiva considera la cognición animal como un punto de partida para el desarrollo del procesamiento robótico de información, en contraposición a las técnicas más tradicionales de Inteligencia Artificial . Las capacidades cognitivas robóticas objetivo incluyen procesamiento de percepción, asignación de atención, anticipación , planificación, coordinación motora compleja, razonamiento sobre otros agentes y quizás incluso sobre sus propios estados mentales. La cognición robótica encarna el comportamiento de agentes inteligentes en el mundo físico (o un mundo virtual, en el caso de la robótica cognitiva simulada). En última instancia, el robot debe poder actuar en el mundo real.
Una técnica preliminar de aprendizaje del robot llamada balbuceo motor implica correlacionar movimientos motores complejos pseudoaleatorios del robot con la retroalimentación visual y / o auditiva resultante, de modo que el robot puede comenzar a esperar un patrón de retroalimentación sensorial dado un patrón de salida motora. Entonces se puede usar la retroalimentación sensorial deseada para informar una señal de control de motor. Se cree que esto es análogo a cómo un bebé aprende a alcanzar objetos o aprende a producir sonidos del habla. Para sistemas de robot más simples, donde, por ejemplo, la cinemática inversa se puede usar para transformar la retroalimentación anticipada (resultado del motor deseado) en salida del motor, este paso puede omitirse.
Una vez que un robot puede coordinar sus motores para producir un resultado deseado, se puede utilizar la técnica de aprendizaje por imitación . El robot monitorea el desempeño de otro agente y luego el robot intenta imitar a ese agente. A menudo es un desafío transformar la información de imitación de una escena compleja en un resultado motor deseado para el robot. Tenga en cuenta que la imitación es una forma de comportamiento cognitivo de alto nivel y que la imitación no es necesariamente necesaria en un modelo básico de cognición animal encarnada.
Un enfoque de aprendizaje más complejo es la " adquisición autónoma de conocimientos ": se deja que el robot explore el entorno por sí mismo. Normalmente se asume un sistema de metas y creencias.