| Sistemas inteligentes y sus sociedades | Walter Fritz |
Estructura del funcionamiento de un SI
La forma más sencilla de presentar una vista general de la estructura es la de hacerlo mediante un diagrama representativo. Hemos desarrollado uno para un SI y lo presentamos abajo.
Como se puede ver en este diagrama, el SI es fundamentalmente un tipo de sistema de estímulo y respuesta. El estímulo es la suma de comunicaciones que entran a través de los sentidos. De allí el cerebro extrae la información y la representa como una situación.
Luego el SI selecciona una regla de actuación apropiada a la situación y realiza la parte de la respuesta de esa regla. Entendemos por "apropiada" que la realización de la respuesta le permite al sistema acercarse más a la situación que es su objetivo.
El SI selecciona su regla de actuación entre las que están almacenadas en su memoria. El SI ha acumulado en esta memoria reglas de actuación generadas a partir de experiencias anteriores y de generalizaciones basadas en reglas de actuación anteriormente elaboradas.
"Estímulo -- Respuesta"
Muchos investigadores han catalogado al "estímulo - respuesta" como el mecanismo fundamental en la actividad animal, pero, hoy en día, esto se ha modificado. La teoría del control perceptivo establece que muchas veces el animal actúa de una manera tal, que cambia la situación que percibe por una que es su objetivo (ver Perceptual Control Theory (Teoría del control de perceptiones) (Referencia externa).
¿Pero son estos también los mecanismos fundamentales de la mente humana? A primera vista, no parece ser posible que toda (o casi toda) la actividad del cerebro humano pudiera ser algo tan simple como un tipo de mecanismo sofisticado del estímulo - respuesta, utilizado para alcanzar un objetivo. Pero, tengamos presente, que toda la increíble y variada actividad que podemos observar hoy en día en los sistemas de computación está basada en unas pocas y muy simples capacidades, como ser: sumar, restar, comparar y saltar a un lugar distinto dentro del programa. De esta manera es posible obtener una respuesta muy compleja, basada en una secuencia de unas pocas actividades elementales.
Aprendizaje
Generalizando nuestras experiencias y sacando conclusiones de ellas, podemos aprender reglas de actuación más generales. Resulta, que esta actividad mental aprendida es la que nos permite pensar y realizar tantas cosas. Aprendimos cómo caminar, cómo realizar cuentas, cómo escribir, cómo vestirnos y cómo comportarnos, y hasta aprendimos cómo crear sistemas inteligentes que aprenden a su vez. En gran parte hemos aprendido cómo pensar, cómo hacer planes, cómo extrapolar. Este proceso de aprendizaje se inicia al nacer y continúa en forma intensiva durante muchos años hasta el final de nuestra escolaridad. Y tampoco ahí termina el aprendizaje.
La necesidad de un sistema completo
Los investigadores de la ciencia de la "Inteligencia artificial" se han dedicado a muchas áreas de la mente, como ser la de reconocer patrones, la visión y la comprobación de teoremas. Sin embargo, todas ellas son sólo partes de la mente humana. Un sistema inteligente podría incluir todas estas partes, pero aún no sería completo y no podría funcionar hasta no tener sentidos, un método para escoger respuestas acordes a sus objetivos y memorias, y alguna manera de realizar estas respuestas dentro de su entorno y accionando sobre él.
Programar versus aprender
Como es imposible preveer cada una de las tantas situaciones diferentes en las que eventualmente se podría encontrar un SI, no deberíamos tratar de programar sus respuestas. Es mejor que el SI artificial, en su camino por su "vida", aprenda a actuar, basado en sus propias experiencias.
A pesar de ello, hay algunas excepciones útiles a esta regla. Por ejemplo, un SI se beneficiará mucho si aplica algunos de los instintos más básicos. Para empezar, yo incluiría lo siguiente:
Para leer de corrido, como un libro - continua
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Ultimo cambio: 7 Mar. 06 / Walter Fritz