| Sistemas inteligentes y sus sociedades | Walter Fritz |
El "General Learner" es un sistema que tiene, como entradas, impresiones sensoriales y como salidas, acciones elementales. No tiene ningún conocimiento programado sobre su entorno. Pero le hemos programado la habilidad para aprender. Aprende exclusivamente de sus entradas, salidas, de sus efectos sobre el entorno y de su aprobación o desaprobación por parte de una persona (como tambien lo hace un niño). Crea "conceptos" que representan cosas de su entorno y crea reglas de actuación, que indican qué hacer en una situación dada (las reglas de actuación están expresadas con conceptos).
El "General Learner" relaciona las entradas con las salidas. No conoce nada referente a lo que significan estas entradas y salidas, para qué están. Solamente hemos programado cómo aprender, es decir, cómo relacionar las entradas del sistema con sus salidas.
Si analizamos esto, nuestro cerebro tampoco nunca sabe para qué están los patrones de impulsos neuronales que recibe. Emite otros patrones de impulsos que le parecieron útiles, sin tener chance alguna de saber cuáles son las acciones elementales que éstos provocan.
Normalmente el General Learner aprende observando las acciones de las personas, como por ejemplo, cuando dos personas juegan al ta-te-ti o al nim, y almacenando esta experiencia como una regla de actuación. Luego el General Learner juega, utilizando esta experiencia. Cuando una persona observa una respuesta incorrecta por parte del General Learner él o ella puede emitir su desaprobación apretando la flecha descendente (la flecha ascendente se utiliza para indicar aprobación).
De manera que se puede observar que no existe conocimiento alguno sobre el entorno al arrancar el programa, pero sí mucho conocimiento sobre cómo crear conceptos, reglas de actuación y sobre cómo generalizarlas.
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