| Sistemas inteligentes y sus sociedades | Walter Fritz |
Hasta ahora, hemos explorado un SI que ha creado conceptos; luego, con estos, creó una representación para la situación presente; creó y archivó una variedad de reglas de actuación; y ahora, finalmente, debe seleccionar la respuesta a utilizar. Para decidirse por una respuesta, el SI debe tener alguna razón o algún método para seleccionarla entre las reglas de actuación archivadas.
El mecanismo de selección de un SI natural
El cerebro de un SI biológico almacena todas sus reglas de actuación en uno o varios campos neurológicos. Cuando el cerebro recibe impulsos de los órganos sensoriales del cuerpo, estos impulsos son derivados a los puntos apropiados en uno o más de estos campos neurológicos. Este campo entonces procesa la entrada. La salida desde estos campos se transforma, a cambio, en la entrada que llega a otros campos neurológicos. Esto se repite varias veces hasta que la salida del último campo neurológico se transforma en la respuesta que debe realizarse y que es enviada a los actuadores del cuerpo. (Nótese que los impulsos entrantes o las entradas de información que llegan, crecen o decrecen, y a veces cambian de excitantes a inhibitorios, cuando pasan de las dendritas al axon. Esto le da un peso diferente, una importancia diferente, a las distintas piezas de información que recibe la neurona).
El mecanismo de selección de un SI artificial
En los SIs artificiales, el cerebro primero trata de hacer una lista de las reglas de actuación que son aplicables a la situación actual concreta ("aplicables" significa aquí que la regla de actuación tiene algunos conceptos en su parte situación que también se presentan en la situación actual). Si no encuentra reglas de actuación aplicables, expresa la situación presente, hasta donde sea posible, con conceptos totales.(Cada concepto tiene una rama donde el programa almacenó los conceptos totales, de las cuales este concepto es una parte). Entonces otra vez busca reglas de actuación aplicables. Si esto falla también, ahora expresesa la situación actual con conceptos abstractos.(Cada concepto también tiene una rama donde el programa almacenó todos los conceptos abstractos, de las cuales este es un ejemplo concreto. En esta lista, las reglas tienen asociados un valor que indica cuan útil era la regla en casos previos y cuanta coincidencia hay entre la sitación actual y la situación inicial de la regla de actuación.
Una vez que terminó de elaborar la lista de reglas de actuación aplicables, el SI seleciona una regla. Nosotros pensamos que selecciona la regla con el mayor valor. Pero no es así. Investigadores han encontrado una manera mejor. Cuando el SI esta en el proceso de aprender un juego, sus reglas de actuación tienen valores en parte basados en su experiencia hasta el presente.Pero estos valores están cambiando con la acumulación de experiencias.
Si el programa seleccionaría siempre la regla que actualmente tiene el valor mas alto, entonces no aprende mas, ya que nunca usará otra regla. Por esto selecciona, de la lista de reglas, más veces una regla con más valor y menos veces una regla de menor valor. Esto lo hace en proporción a su valor. De esta manera a veces selecciona una regla que actualmente tiene menos valor, pero que en el fondo es una regla buena para la situación presente. Entonces, como su valor se incrementa por tener éxito, la próxima vez esta regla tiene mejor probabilidad de ser selecionada.
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Ultimo cambio: 9 Dic. 10 / Walter Fritz