RODRIGUES FILHO, Carlos Roberto. A evolução do projeto computacional para uma inteligência artificial e as novas perspectivas oferecidas pelos avanços da cognição enativa. 2012. 67 f. Dissertação (Mestrado em ciência da computação)- Universidade Federal do Ceará, Fortaleza-CE, 2012. / Submitted by Elineudson Ribeiro (elineudsonr@gmail.com) on 2016-07-11T12:01:27Z No. of bitstreams: 1 2012_dis_crrodriguesfilho.pdf: 1983554 bytes, checksum: 6cf80c0830cd842e16cfc6099bae1e00 (MD5) / Approved for entry into archive by Rocilda Sales (rocilda@ufc.br) on 2016-07-14T15:28:54Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2012_dis_crrodriguesfilho.pdf: 1983554 bytes, checksum: 6cf80c0830cd842e16cfc6099bae1e00 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-07-14T15:28:55Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2012_dis_crrodriguesfilho.pdf: 1983554 bytes, checksum: 6cf80c0830cd842e16cfc6099bae1e00 (MD5) Previous issue date: 2012 / The development in the Artificial Intelligence (AI) field brought great improvement to the resolution of computationally hard problems. However, the early goal of AI, of implementing a genuine intelligence in an artificial way, was not achieved. Therefore most of the field’s researchers changed their research’s focus to problem resolution, quitting the goal of an artificial intelligence. To keep pursuing that goal others researchers started questioning the philosophical principles of AI and they took new routes. Some of them realized that the process of intelligence is not purely mental. According to this new view the body has a fundamental role in the cognitive process. From this point of view, aiming to overcome traditional obstacles of AI, the Embodied AI emerged. It has a strong tendency to implementation in robots, to develop a better design of the body. Despite having achieved improvements over the problem of traditional AI, Embodied AI started to present its own limitations. Then came the idea that a genuinely intelligent agent must formulate its own problems from the perception of reality, constructed in terms of their sensory-motor apparatus. In other words, the genuine intelligence is linked to the agent’s autonomy. The Enactive AI appeared influenced by biological studies about autonomy. In this AI field the goal is to build an autonomous artificial agent. This paper reports the trajectory of AI since its foundation, through strand of Embodied AI, and pointing to a possible new paradigm of Enactive AI. In addition, we analyse and discuss the processes that led researchers to question the philosophical basis of IA and formulate new concepts about what intelligence is. / O desenvolvimento da área de Inteligência Artificial (IA) trouxe grandes avanços para a resolução de problemas computacionalmente difíceis. No entanto, a meta inicial da IA, de implementação de uma inteligência genuína de forma artificial, ainda não foi alcançada. Por isso, a grande maioria dos pesquisadores da área mudou o foco de suas pesquisas para resolução de problemas, em geral abandonando a meta de uma inteligência artificial. Para continuar perseguindo essa meta, outros pesquisadores passaram a questionar os princípios filosóficos da IA e tomar novos rumos. Alguns deles perceberam que o processo da inteligência não é puramente mental. De acordo com essa nova visão, o corpo tem um papel fundamental no processo cognitivo. A partir desse ponto de vista, visando superar obstáculos tradicionais da IA, surgiu a IA Corporificada. Esta tem uma forte tendência a implementação em robôs, para se desenvolver um melhor projeto sobre o corpo. Porém, apesar de ter obtido avanços em relação a problema da IA tradicional, a IA Corporificada começou a apresentar suas próprias limitações. Surgiu então a ideia de que um agente genuinamente inteligente deve formular seus próprios problemas a partir da percepção da realidade, construída em termo do seus aparato sensório-motor. Em outras palavras, a inteligência genuína está ligada à autonomia do agente. A IA Enativa surgiu influenciada por estudos biológicos a respeito da autonomia. Nessa área da IA a meta é construir um agente artificial autônomo. Este trabalho relata a trajetória da IA desde a sua fundação, passando pela vertente da IA Corporificada, e apontando um possível novo paradigma da IA Enativa. Além disso, nós Analisamos e discutimos os processos que levaram pesquisadores a questionar o embasamento filosófico da IA e a formular novos conceitos a respeito do que é inteligência.

RODRIGUES FILHO, Carlos Roberto. A evolução do projeto computacional para uma inteligência artificial e as novas perspectivas oferecidas pelos avanços da cognição enativa. 2012. 67 f. : Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do Ceará, Centro de Ciências, Departamento de Computação, Fortaleza-CE, 2012. / Submitted by guaracy araujo (guaraa3355@gmail.com) on 2016-06-13T15:57:44Z No. of bitstreams: 1 2012_dis_crrodriguesfilho.pdf: 1983554 bytes, checksum: 6cf80c0830cd842e16cfc6099bae1e00 (MD5) / Approved for entry into archive by guaracy araujo (guaraa3355@gmail.com) on 2016-06-13T15:58:27Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2012_dis_crrodriguesfilho.pdf: 1983554 bytes, checksum: 6cf80c0830cd842e16cfc6099bae1e00 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-06-13T15:58:27Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2012_dis_crrodriguesfilho.pdf: 1983554 bytes, checksum: 6cf80c0830cd842e16cfc6099bae1e00 (MD5) Previous issue date: 2012 / The development in the Artificial Intelligence (AI) field brought great improvement to the resolution of computationally hard problems. However, the early goal of AI, of implementing a genuine intelligence in an artificial way, was not achieved. Therefore most of the field’s researchers changed their research’s focus to problem resolution, quitting the goal of an artificial intelligence. To keep pursuing that goal others researchers started questioning the philosophical principles of AI and they took new routes. Some of them realized that the process of intelligence is not purely mental. According to this new view the body has a fundamental role in the cognitive process. From this point of view, aiming to overcome traditional obstacles of AI, the Embodied AI emerged. It has a strong tendency to implementation in robots, to develop a better design of the body. Despite having achieved improvements over the problem of traditional AI, Embodied AI started to present its own limitations. Then came the idea that a genuinely intelligent agent must formulate its own problems from the perception of reality, constructed in terms of their sensory-motor apparatus. In other words, the genuine intelligence is linked to the agent’s autonomy. The Enactive AI appeared influenced by biological studies about autonomy. In this AI field the goal is to build an autonomous artificial agent. This paper reports the trajectory of AI since its foundation, through strand of Embodied AI, and pointing to a possible new paradigm of Enactive AI. In addition, we analyse and discuss the processes that led researchers to question the philosophical basis of IA and formulate new concepts about what intelligence is. / O desenvolvimento da área de Inteligência Artificial (IA) trouxe grandes avanços para a resolução de problemas computacionalmente difíceis. No entanto, a meta inicial da IA, de implementação de uma inteligência genuína de forma artificial, ainda não foi alcançada. Por isso, a grande maioria dos pesquisadores da área mudou o foco de suas pesquisas para resolução de problemas, em geral abandonando a meta de uma inteligência artificial. Para continuar perseguindo essa meta, outros pesquisadores passaram a questionar os princípios filosóficos da IA e tomar novos rumos. Alguns deles perceberam que o processo da inteligência não é puramente mental. De acordo com essa nova visão, o corpo tem um papel fundamental no processo cognitivo. A partir desse ponto de vista, visando superar obstáculos tradicionais da IA, surgiu a IA Corporificada. Esta tem uma forte tendência a implementação em robôs, para se desenvolver um melhor projeto sobre o corpo. Porém, apesar de ter obtido avanços em relação a problema da IA tradicional, a IA Corporificada começou a apresentar suas próprias limitações. Surgiu então a ideia de que um agente genuinamente inteligente deve formular seus próprios problemas a partir da percepção da realidade, construída em termo do seus aparato sensório-motor. Em outras palavras, a inteligência genuína está ligada à autonomia do agente. A IA Enativa surgiu influenciada por estudos biológicos a respeito da autonomia. Nessa área da IA a meta é construir um agente artificial autônomo. Este trabalho relata a trajetória da IA desde a sua fundação, passando pela vertente da IA Corporificada, e apontando um possível novo paradigma da IA Enativa. Além disso, nós Analisamos e discutimos os processos que levaram pesquisadores a questionar o embasamento filosófico da IA e a formular novos conceitos a respeito do que é inteligência.

FundaÃÃo de Amparo à Pesquisa do Estado do Cearà / O desenvolvimento da Ãrea de InteligÃncia Artificial (IA) trouxe grandes avanÃos para a resoluÃÃo de problemas computacionalmente difÃceis. No entanto, a meta inicial da IA, de implementaÃÃo de uma inteligÃncia genuÃna de forma artificial, ainda nÃo foi alcanÃada. Por isso, a grande maioria dos pesquisadores da Ãrea mudou o foco de suas pesquisas para resoluÃÃo de problemas, em geral abandonando a meta de uma inteligÃncia artificial. Para continuar perseguindo essa meta, outros pesquisadores passaram a questionar os princÃpios filosÃficos da IA e tomar novos rumos. Alguns deles perceberam que o processo da inteligÃncia nÃo à puramente mental. De acordo com essa nova visÃo, o corpo tem um papel fundamental no processo cognitivo. A partir desse ponto de vista, visando superar obstÃculos tradicionais da IA, surgiu a IA Corporificada. Esta tem uma forte tendÃncia a implementaÃÃo em robÃs, para se desenvolver um melhor projeto sobre o corpo. PorÃm, apesar de ter obtido avanÃos em relaÃÃo a problema da IA tradicional, a IA Corporificada comeÃou a apresentar suas prÃprias limitaÃÃes. Surgiu entÃo a ideia de que um agente genuinamente inteligente deve formular seus prÃprios problemas a partir da percepÃÃo da realidade, construÃda em termo do seus aparato sensÃrio-motor. Em outras palavras, a inteligÃncia genuÃna està ligada à autonomia do agente. A IA Enativa surgiu influenciada por estudos biolÃgicos a respeito da autonomia. Nessa Ãrea da IA a meta à construir um agente artificial autÃnomo. Este trabalho relata a trajetÃria da IA desde a sua fundaÃÃo, passando pela vertente da IA Corporificada, e apontando um possÃvel novo paradigma da IA Enativa. AlÃm disso, nÃs Analisamos e discutimos os processos que levaram pesquisadores a questionar o embasamento filosÃfico da IA e a formular novos conceitos a respeito do que à inteligÃncia. / The development in the Artificial Intelligence (AI) field brought great improvement to the resolution of computationally hard problems. However, the early goal of AI, of implementing a genuine intelligence in an artificial way, was not achieved. Therefore most of the fieldâs researchers changed their researchâs focus to problem resolution, quitting the goal of an artificial intelligence. To keep pursuing that goal others researchers started questioning the philosophical principles of AI and they took new routes. Some of them realized that the process of intelligence is not purely mental. According to this new view the body has a fundamental role in the cognitive process. From this point of view, aiming to overcome traditional obstacles of AI, the Embodied AI emerged. It has a strong tendency to implementation in robots, to develop a better design of the body. Despite having achieved improvements over the problem of traditional AI, Embodied AI started to present its own limitations. Then came the idea that a genuinely intelligent agent must formulate its own problems from the perception of reality, constructed in terms of their sensory-motor apparatus. In other words, the genuine intelligence is linked to the agentâs autonomy. The Enactive AI appeared influenced by biological studies about autonomy. In this AI field the goal is to build an autonomous artificial agent. This paper reports the trajectory of AI since its foundation, through strand of Embodied AI, and pointing to a possible new paradigm of Enactive AI. In addition, we analyse and discuss the processes that led researchers to question the philosophical basis of IA and formulate new concepts about what intelligence is.

Brain-machine interfaces (BMIs) are the only currently viable means of communication for many individuals suffering from locked-in syndrome (LIS) – profound paralysis that results in severely limited or total loss of voluntary motor control. By inferring user intent from task-modulated neurological signals and then translating those intentions into actions, BMIs can enable LIS patients increased autonomy. Significant effort has been devoted to developing BMIs over the last three decades, but only recently have the combined advances in hardware, software, and methodology provided a setting to realize the translation of this research from the lab into practical, real-world applications. Non-invasive methods, such as those based on the electroencephalogram (EEG), offer the only feasible solution for practical use at the moment, but suffer from limited communication rates and susceptibility to environmental noise. Maximization of the efficacy of each decoded intention, therefore, is critical. This thesis addresses the challenge of implementing a BMI intended for practical use with a focus on an autonomous assistive robot application. First an adaptive EEG- based BMI strategy is developed that relies upon code-modulated visual evoked potentials (c-VEPs) to infer user intent. As voluntary gaze control is typically not available to LIS patients, c-VEP decoding methods under both gaze-dependent and gaze- independent scenarios are explored. Adaptive decoding strategies in both offline and online task conditions are evaluated, and a novel approach to assess ongoing online BMI performance is introduced. Next, an adaptive neural network-based system for assistive robot control is presented that employs exploratory learning to achieve the coordinated motor planning needed to navigate toward, reach for, and grasp distant objects. Exploratory learning, or “learning by doing,” is an unsupervised method in which the robot is able to build an internal model for motor planning and coordination based on real-time sensory inputs received during exploration. Finally, a software platform intended for practical BMI application use is developed and evaluated. Using online c-VEP methods, users control a simple 2D cursor control game, a basic augmentative and alternative communication tool, and an assistive robot, both manually and via high-level goal-oriented commands.