(NC&T) El proyecto BACS (Aproximación Bayesiana a los Sistemas Cognoscitivos) está patrocinado por la Unión Europea, se ejecutará hasta el 2010, y en él participa el Instituto Max Planck para la Cibernética Biológica.

            Imaginemos que estamos sentados en un estadio de fútbol y descubrimos a nuestro vecino sentado a 10 filas de distancia. Nosotros le reconocemos sin dificultad alguna, aunque lleva gafas de sol y usa una gorra con los colores de su club. Los procesos de reconocimiento complejo como éste funcionan porque el cerebro, los órganos sensoriales y los nervios pueden recoger los estímulos y procesarlos. La habilidad de clasificar las cosas (categorización) parece ser una característica fundamental de la inteligencia humana, y les da grandes "dolores de cabeza" a los robots. En situaciones en las que un robot no tiene acceso al conocimiento de un entorno predefinido y preprogramado, no es, por consiguiente, posible el control, y el robot tenderá a fracasar en su tarea. Pero son precisamente los robots autónomos, capaces de actuar en respuesta a una situación dada, los que pueden ser de gran utilidad para los humanos. Solventar esa limitación es el objetivo del proyecto BACS, que reúne a investigadores y compañías comerciales que trabajan en sistemas de percepción artificial capaces potencialmente de manejar tareas complejas en ambientes cotidianos.

(Humanos y robots comparten un mismo entorno. El teorema de Bayes ayudará a entender mejor la percepción y la acción de los seres vivos y a aplicar la experiencia a los sistemas artificiales.) (Foto: BACS)   La base de esta investigación es el teorema de Bayes. Thomas Bayes fue un matemático inglés que vivió en el siglo XVIII. El teorema nombrado en su honor describe las alternativas para calcular la probabilidad de que sucedan eventos, usando la probabilidad condicional. La estrategia permite alcanzar un juicio racional a partir de datos incompletos y no del todo fiables, que, a menudo, constituyen la única información disponible cuando se presentan situaciones imprevistas.             El teorema de Bayes es aplicable a todas las cuestiones relacionadas con el aprendizaje a través de la experiencia. En los 50 meses programados para la colaboración en el proyecto BACS, los diez participantes del programa usarán el teorema para modelar funciones neuronales y procesos cognoscitivos. El objetivo es lograr una buena comprensión de la percepción y la reacción en los seres vivos, con el fin de perfeccionar los algoritmos de aprendizaje existentes y para desarrollar sistemas de inteligencia artificial.