La autoimagen es clave para que los robots puedan alejarse de los confinamientos de la llamada "IA estrecha" hacia habilidades más generales. "Esto es quizás lo que hace un niño recién nacido en su cuna, ya que aprende lo que es", dice. "Conjeturamos que esta ventaja también puede haber sido el origen evolutivo de la autoconciencia en los humanos. Si bien la capacidad de nuestro robot para imaginarse a sí misma todavía es mínima en comparación con los humanos

El Neolítico se suele definir por la aparición de la agricultura. Nació en el Creciente Fértil y hasta ahora se creía que se había expandido por aculturamiento. Según los resultados genéticos, la mayoría de los europeos modernos descienden de agricultores inmigrantes de Próximo Oriente, aunque tienen restos de ADN de los cazadores-recolectores originarios. Hubo pues un mestizaje, siendo los inmigrantes orientales más numerosos. El estudio se realizó con restos de individuos del neolítico temprano de yacimientos españoles, alemanes y húngaros.

Hod Lipson, de la Universidad de Cornell, hace algún tiempo que creó un programa que, a partir de información, es capaz de deducir el principio científico que la sustenta. Su nombre es Eureqa, en honor de ese Eureka proferido por Arquímides tras su hallazgo científico. En definitiva, un dispositivo que, en lo sucesivo, a menudo que se torne más sofisticado, podría ayudar a los científicos a avanzar en diversos campos de la ciencia.

¿Sería posible que un robot aprendiese a caminar por sí solo? Desde la Universidad Cornell han intentado darle respuesta con el desarrollo de un robot que intenta aprender a moverse de una manera óptima por sus propios medios. El profesor Hod Lipson de la Universidad de Cornell decidió abordar la programación de los robots desde otro punto de vista y en vez de desarrollar rutinas para realizar tareas concretas, como por ejemplo caminar, decidió desarrollar un robot que tomando consciencia de su forma fuese capaz de aprender a andar por sí solo.

[c&p] ¿Puede un ordenador sustituir a un físico en el descubrimiento de nuevas leyes físicas? ¿Puede un robot sustituir a un biólogo en un laboratorio húmedo? Schmidt y Lipson han desarrollado un algoritmo que sustituye el razonamiento de un físico a la hora de modelar un problema. A partir de un conjunto de datos sobre el comportamiento de un sistema físico, como un péndulo, es capaz de descubrir un modelo físico (conjunto de ecuaciones matemáticas) que describe dichos datos, en el caso del péndulo deriva las ecuaciones de Newton ...

Andrew Lipson es uno de esos personajes curiosos que se dedican hacer cosas que la inmensa mayoría no se imaginan (me incluyo). Aca tenemos unas esculturas realizadas en lego y cuyas formas son bien conocidas por los matemáticos.