MECANISMOS BIO-INSPIRADOS APLICADOS A TAREAS DE NAVEGACIÓN EN AGENTES ARTIFICIALES

Técnicas de aprendizaje reforzado han sido ampliamente utilizados en la implementación de navegación autónoma con agentes artificiales, en donde la tarea implica aprender a localizarse y desplazarse por un ambiente mediante la interacción con este, buscando un comportamiento que maximice la recompensa. En la mayoría de los trabajos recientes con agentes autónomos, la información del ambiente se extrae mediante el uso de redes neuronales convolucionales, por lo cual las características visuales resultantes del aprendizaje son desconocidas o inciertas, lo que impone limitaciones considerando la gran cantidad de parámetros a aprender por el sistema completo. Investigación acerca de la fisiología de la retina ha sido capaz de caracterizarla no como un simple transductor de luz a impulsos eléctricos, sino que como un sistema complejo que realiza una variedad de operaciones sobre la información visual, preparando los datos para posteriores etapas de procesamiento en el sistema visual. Se propone un primer modelo de aprendizaje reforzado que usa los conocimientos de la fisiología de la retina para implementar filtros que alimentan las capas convolucionales del sistema de aprendizaje reforzado, evitando la necesidad de la etapa de aprendizaje para las entradas sensoriales. Un segundo modelo busca atacar el problema del aprendizaje en ausencia de recompensas, que es prevalente en tareas de mayor complejidad en donde alcanzar la recompensa puede necesitar de una secuencia específica de acciones. La motivación intrínseca describe como los individuos son capaces de aprender una tarea mediante su propio interés, sin necesidad de un estimulo externo o recompensa posterior. Una forma de modelar esta motivación es mediante la curiosidad por aquellas situaciones que se desconocen o le son difíciles de predecir al individuo. Inspirado en esta idea se propone un segundo modelo que utiliza la incertidumbre acerca del ambiente para realizar un mejor aprendizaje en las situaciones en que las recompensas son escasas. El desempeño de los modelos propuestos son evaluados utilizando el ambiente DeepMind Lab, en donde se simula un agente que se mueve dentro de dos laberintos diferentes. Los resultados obtenidos revelan un potencial prometedor para la inclusión de mecanismos biológicamente plausibles en el ámbito de aplicaciones de inteligencia artificial.
 Reinforcement learning has been widely used to implement autonomous navigation in artificial agents, where the the skills of self-localization and traversal must be learned through interactions with the environment, in order to achieve a behavior which maximizes the reward. Most of the recent architectures used in autonomous agents obtain information from the environment using visual modules implemented by convolutional neural networks, where the visual features resulting from learning are unknown or uncertain, which impose limitations considering the large number of parameters to be learned by the entire system. Research in retina physiology has been able to characterize it not as a single light-electrical transductor but as a complex device performing a variety of computations of the visual information, preparing the data for further stages of processing in the visual system. A first reinforcement learning model is proposed, that uses retina physiology knowledge to build filters that feed the convolutional neural network, avoiding the learning stage in the sensory input. A second model focuses on the problem of learning in absence of reward, which is prevalent in complex tasks where reaching the reward may require an specific sequence of actions. Intrinsic motivation describes how individuals are capable of learning pushed by their own interest, without the need for external incentives or rewards. One way of modeling this motivation is by establishing as interesting those situations which are unknown or hard to predict for the individual. Inspired on this idea a second model is proposed, which uses the uncertainty about the environment to learn useful features when the reward is sparse. The performance of the proposed architecture was evaluated using the DeepMind Lab environment simulating an agent moving inside two different maze scenarios. The results obtained reveal promising extension of the inclusion of biological-plausible mechanisms inside artificial intelligence applications.