Auto-Emergencia de Comunicación Sintáctica en Entornos Estáticos y Dinámicos para Grupos de Robots mediante Evolución Gramatical y Aprendizaje por Refuerzo

La idea de dotar a un grupo de robots o agentes artificiales de un lenguaje ha sido objeto de intenso estudio en las ultimas décadas. Como no podía ser de otra forma los primeros intentos se enfocaron hacia el estudio de la emergencia de vocabularios compartidos convencionalmente por el grupo de robots. Las ventajas que puede ofrecer un léxico común son evidentes, como también lo es que un lenguaje con una estructura más compleja, en la que se pudieran combinar palabras, sería todavía más beneficioso. Surgen así algunas propuestas enfocadas hacia la emergencia de un lenguaje consensuado que muestre una estructura sintáctica similar al lenguaje humano, entre las que se encuentra este trabajo. Tomar el lenguaje humano como modelo supone adoptar algunas de las hipótesis y teorías que disciplinas como la filosofía, la psicología o la lingüística entre otras se han encargado de proponer. Según estas aproximaciones teóricas el lenguaje presenta una doble dimension formal y funcional. En base a su dimensión formal parece claro que el lenguaje sigue unas reglas, por lo que el uso de una gramática se ha considerado esencial para su representación, pero también porque las gramáticas son un dispositivo muy sencillo y potente que permite generar fácilmente estructuras simbólicas. En cuanto a la dimension funcional se ha tenido en cuenta la teoría quizá más influyente de los últimos tiempos, que no es otra que la Teoría de los Actos del Habla. Esta teoría se basa en la idea de Wittgenstein por la que el significado reside en el uso del lenguaje, hasta el punto de que éste se entiende como una manera de actuar y de comportarse, en definitiva como una forma de vida. Teniendo presentes estas premisas en esta tesis se pretende experimentar con modelos computacionales que permitan a un grupo de robots alcanzar un lenguaje común de manera autónoma, simplemente mediante interacciones individuales entre los robots, en forma de juegos de lenguaje. Para ello se proponen tres modelos distintos de lenguaje: • Un modelo basado en gramáticas probabilísticas y aprendizaje por refuerzo en el que las interacciones y el uso del lenguaje son claves para su emergencia y que emplea una gramática generativa estática y diseñada de antemano. Este modelo se aplica a dos grupos distintos: uno formado exclusivamente por robots y otro que combina robots y un humano, de manera que en este segundo caso se plantea un aprendizaje supervisado por humanos. • Un modelo basado en evolución gramatical que permite estudiar no solo el consenso sintáctico, sino también cuestiones relativas a la génesis del lenguaje y que emplea una gramática universal a partir de la cual los robots pueden evolucionar por sí mismos la gramática más apropiada según la situación lingüística que traten en cada momento. • Un modelo basado en evolución gramatical y aprendizaje por refuerzo que toma aspectos de los anteriores y amplia las posibilidades de los robots al permitir desarrollar un lenguaje que se adapta a situaciones lingüísticas dinámicas que pueden cambiar en el tiempo y también posibilita la imposición de restricciones de orden muy frecuentes en las estructuras sintácticas complejas. Todos los modelos implican un planteamiento descentralizado y auto-organizado, de manera que ninguno de los robots es el dueño del lenguaje y todos deben cooperar y colaborar de forma coordinada para lograr el consenso sintáctico. En cada caso se plantean experimentos que tienen como objetivo validar los modelos propuestos, tanto en lo relativo al éxito en la emergencia del lenguaje como en lo relacionado con cuestiones paralelas de importancia, como la interacción hombre-máquina o la propia génesis del lenguaje. ABSTRACT The idea of giving a language to a group of robots or artificial agents has been the subject of intense study in recent decades. The first attempts have focused on the development and emergence of a conventionally shared vocabulary. The advantages that can provide a common vocabulary are evident and therefore a more complex language that combines words would be even more beneficial. Thus some proposals are put forward towards the emergence of a consensual language with a sintactical structure in similar terms to the human language. This work follows this trend. Taking the human language as a model means taking some of the assumptions and theories that disciplines such as philosophy, psychology or linguistics among others have provided. According to these theoretical positions language has a double formal and functional dimension. Based on its formal dimension it seems clear that language follows rules, so that the use of a grammar has been considered essential for representation, but also because grammars are a very simple and powerful device that easily generates these symbolic structures. As for the functional dimension perhaps the most influential theory of recent times, the Theory of Speech Acts has been taken into account. This theory is based on the Wittgenstein’s idea about that the meaning lies in the use of language, to the extent that it is understood as a way of acting and behaving. Having into account these issues this work implements some computational models in order to test if they allow a group of robots to reach in an autonomous way a shared language by means of individual interaction among them, that is by means of language games. Specifically, three different models of language for robots are proposed: • A reinforcement learning based model in which interactions and language use are key to its emergence. This model uses a static probabilistic generative grammar which is designed beforehand. The model is applied to two different groups: one formed exclusively by robots and other combining robots and a human. Therefore, in the second case the learning process is supervised by the human. • A model based on grammatical evolution that allows us to study not only the syntactic consensus, but also the very genesis of language. This model uses a universal grammar that allows robots to evolve for themselves the most appropriate grammar according to the current linguistic situation they deal with. • A model based on grammatical evolution and reinforcement learning that takes aspects of the previous models and increases their possibilities. This model allows robots to develop a language in order to adapt to dynamic language situations that can change over time and also allows the imposition of syntactical order restrictions which are very common in complex syntactic structures. All models involve a decentralized and self-organized approach so that none of the robots is the language’s owner and everyone must cooperate and work together in a coordinated manner to achieve syntactic consensus. In each case experiments are presented in order to validate the proposed models, both in terms of success about the emergence of language and it relates to the study of important parallel issues, such as human-computer interaction or the very genesis of language.

Estimación eficiente de atributos demográficos del rostro humano en imágenes

Sin duda, el rostro humano ofrece mucha más información de la que pensamos. La cara transmite sin nuestro consentimiento señales no verbales, a partir de las interacciones faciales, que dejan al descubierto nuestro estado afectivo, actividad cognitiva, personalidad y enfermedades. Estudios recientes [OFT14, TODMS15] demuestran que muchas de nuestras decisiones sociales e interpersonales derivan de un previo análisis facial de la cara que nos permite establecer si esa persona es confiable, trabajadora, inteligente, etc. Esta interpretación, propensa a errores, deriva de la capacidad innata de los seres humanas de encontrar estas señales e interpretarlas. Esta capacidad es motivo de estudio, con un especial interés en desarrollar métodos que tengan la habilidad de calcular de manera automática estas señales o atributos asociados a la cara. Así, el interés por la estimación de atributos faciales ha crecido rápidamente en los últimos años por las diversas aplicaciones en que estos métodos pueden ser utilizados: marketing dirigido, sistemas de seguridad, interacción hombre-máquina, etc. Sin embargo, éstos están lejos de ser perfectos y robustos en cualquier dominio de problemas. La principal dificultad encontrada es causada por la alta variabilidad intra-clase debida a los cambios en la condición de la imagen: cambios de iluminación, oclusiones, expresiones faciales, edad, género, etnia, etc.; encontradas frecuentemente en imágenes adquiridas en entornos no controlados. Este de trabajo de investigación estudia técnicas de análisis de imágenes para estimar atributos faciales como el género, la edad y la postura, empleando métodos lineales y explotando las dependencias estadísticas entre estos atributos. Adicionalmente, nuestra propuesta se centrará en la construcción de estimadores que tengan una fuerte relación entre rendimiento y coste computacional. Con respecto a éste último punto, estudiamos un conjunto de estrategias para la clasificación de género y las comparamos con una propuesta basada en un clasificador Bayesiano y una adecuada extracción de características. Analizamos en profundidad el motivo de porqué las técnicas lineales no han logrado resultados competitivos hasta la fecha y mostramos cómo obtener rendimientos similares a las mejores técnicas no-lineales. Se propone un segundo algoritmo para la estimación de edad, basado en un regresor K-NN y una adecuada selección de características tal como se propuso para la clasificación de género. A partir de los experimentos desarrollados, observamos que el rendimiento de los clasificadores se reduce significativamente si los ´estos han sido entrenados y probados sobre diferentes bases de datos. Hemos encontrado que una de las causas es la existencia de dependencias entre atributos faciales que no han sido consideradas en la construcción de los clasificadores. Nuestro resultados demuestran que la variabilidad intra-clase puede ser reducida cuando se consideran las dependencias estadísticas entre los atributos faciales de el género, la edad y la pose; mejorando el rendimiento de nuestros clasificadores de atributos faciales con un coste computacional pequeño. Abstract Surely the human face provides much more information than we think. The face provides without our consent nonverbal cues from facial interactions that reveal our emotional state, cognitive activity, personality and disease. Recent studies [OFT14, TODMS15] show that many of our social and interpersonal decisions derive from a previous facial analysis that allows us to establish whether that person is trustworthy, hardworking, intelligent, etc. This error-prone interpretation derives from the innate ability of human beings to find and interpret these signals. This capability is being studied, with a special interest in developing methods that have the ability to automatically calculate these signs or attributes associated with the face. Thus, the interest in the estimation of facial attributes has grown rapidly in recent years by the various applications in which these methods can be used: targeted marketing, security systems, human-computer interaction, etc. However, these are far from being perfect and robust in any domain of problems. The main difficulty encountered is caused by the high intra-class variability due to changes in the condition of the image: lighting changes, occlusions, facial expressions, age, gender, ethnicity, etc.; often found in images acquired in uncontrolled environments. This research work studies image analysis techniques to estimate facial attributes such as gender, age and pose, using linear methods, and exploiting the statistical dependencies between these attributes. In addition, our proposal will focus on the construction of classifiers that have a good balance between performance and computational cost. We studied a set of strategies for gender classification and we compare them with a proposal based on a Bayesian classifier and a suitable feature extraction based on Linear Discriminant Analysis. We study in depth why linear techniques have failed to provide competitive results to date and show how to obtain similar performances to the best non-linear techniques. A second algorithm is proposed for estimating age, which is based on a K-NN regressor and proper selection of features such as those proposed for the classification of gender. From our experiments we note that performance estimates are significantly reduced if they have been trained and tested on different databases. We have found that one of the causes is the existence of dependencies between facial features that have not been considered in the construction of classifiers. Our results demonstrate that intra-class variability can be reduced when considering the statistical dependencies between facial attributes gender, age and pose, thus improving the performance of our classifiers with a reduced computational cost.

Detección automática con snakes y representación 3D sobre imágenes cerebrales

Comunicación presentada en la VI Conferencia de la Asociación Española para la Inteligencia Artificial (CAEPIA'95), Alicante, 15-17 noviembre 1995.

Hacia una Taxonomía de la Interacción en la Visualización de Software : análisis y aplicación.

Resumen basado en el de la publicación

Elementos para el análisis de la interacción educativa en los nuevos entornos de aprendizaje.

Resumen basado en el de la publicación

Variables psicológicas en el control de interfaces cerebro-computadora.

Resumen tomado de la publicación

Sistemas hipermedias adaptativos : Sistemas inteligentes en educación : una utopía realizada.

Analizar la evolución de los sistemas hipermedias adaptativos y su influencia en la aplicación a la educación. Literatura publicada sobre el tema. Revisión bibliográfica. Revisión bibliográfica sobre la temática. Análisis de contenido, análisis comparativo. La investigación analiza los sistemas adaptativos, acercando el estudio de los sistemas expertos a partir de las aportaciones de la Inteligencia artificial al mundo de la educación. En primer lugar se realiza una descripción de los antecedentes de las tecnologías de la información en la educación. Se segundo lugar se aborda la influencia de las teorías del aprendizaje en el diseño de sistemas instruccionales, analizando la incorporación de las tecnologías de la información y la comunicación de forma crítica, contextualizada y reflexiva. En tercer lugar se analizan las características del software educativo, como punto de partida para acercarse al estudio de los sistemas hipermedias adaptativos. Seguidamente se estudian los sistemas multimedia aplicados a la educación, indicando los requisitos a tener en cuenta para el diseño de multimedias para la enseñanza. Finalmente, se aborda el estudio de los sistemas multimedia adaptativos y su aplicación en el desarrollo de sistemas tutores inteligentes y redes bayesianas en educación. Una de las preocupaciones fundamentales en educación actualmente es la personalización de los procesos de enseñanza, se trata de ofrecer al alumnado contenidos y estrategias de aprendizaje acordes con sus estilo de aprendizaje y capacidades. La utilización del ordenador como recurso de apoyo para los procesos de enseñanza ofrece la ventaja de permitir una interacción personal entre el aprendiz y el sistema tutor de enseñanza; la flexibilidad y adaptación de los sistemas tutoriales está en función de la capacidad del sistema de reconocer las capacidades del aprendiz. Debido a los diferentes estilos de aprendizaje, existen dificultades para elaborar modelos exactos que se identifiquen claramente con un estilo en concreto. Mediante el reconocimiento de algunas de las características del alumnado, y su interacción con el sistema se pretenden obtener criterios que permitan diseñar sistemas inteligentes. El conjunto de actividades que se pueden realizar con estos sistemas es objeto de estudio tanto por investigadores del área de Inteligencia Artificial como por las áreas de la Pedagogía y la Didáctica. Es necesario profundizar en la investigación iniciada, para desarrollar de forma efectiva sistemas inteligentes en la educación on-line.

Realidad virtual : usos y limitaciones en la educación superior.

Parte de la relación del hombre con la tecnología, según la han estudiado Aldous Huxley, Isaac Asimov, Ray Bradbury y Alvin Toffler. Seguidamente, se adentra en la relación entre Tecnología y Educación, donde examina la interacción usuario-computadora. También aborda la Realidad Virtual y el Espacio Cibernético. Realiza un estudio de Internet: su historia, sus elementos y conceptos más importantes, los usos de la Realidad Virtual y el camino hacia la Universidad Virtual, con las experiencias mexicanas en este campo. La segunda parte está dedicada a comparar dos instituciones mexicanas de Educación Superior en el área de la Comunicación y Periodismo en el uso, reflexión y conocimiento de las nuevas tecnologías: El Proyecto Universidad Virtual del sistema del Instituto Superior y de Educación Superior de Monterrey (ITESM) y la Escuela de Periodismo 'Carlos Septién García'.

Aprendizaje cooperativo e interacción asíncrona textual en contextos educativos virtuales.

Resumen basado en el de la publicación

Enseñar a ver la televisión : una apuesta necesaria y posible.

El artículo forma parte de un monográfico de la revista dedicado a una televisión de calidad.- Resumen tomado parcialmente de la revista

Multimedia y modalidades de lectura : una aproximación al estado de la cuestión.

El artículo pertenece a una sección de la revista dedicada a investigación.

Adolescentes : entre la escuela y el cibercafé.

El artículo forma parte del monográfico: La comunicación de hoy: crisol de nuevos lenguajes. Resumen de la revista

Generación de interfaces de Usuarios para Ambientes Colaborativos : escritura en Grupo.

Resumen basado en el de la publicación

Assessment of the usability of the 'alpha' version of the prototype 'Octopus'-application of the heuristic evaluation model of user's graphic interfaces. 'Evaluación de la utilidad de la versión 'alfa' del prototipo 'Octopus'-uso del modelo de evaluación heurístico de los interfaces gráficos del usuario'.

Resumen basado en el de la publicación