La creatividad también puede ser artificial   -4 de 4-

inteligencia 4Autor:
Sergio Moriello
Tomado de Tendencias21.net
Blog cultural

Razonamiento Basado en Casos:  aprovecha la experiencia adquirida en el pasado para resolver el problema actual, a través de su gran base de conocimientos con ejemplos de casos ya resueltos (históricos). A la hora de resolver un nuevo caso, el sistema busca en su memoria y recupera aquel que más se le asemeje adaptándolo al problema actual. Esta nueva solución, por lo tanto, pasa a engrosar la base de conocimientos actualizada. Al incorporar permanentemente nuevos casos a su memoria, el sistema va adquiriendo más “experiencia” con el tiempo, la cual le permite ir desempeñándose cada vez mejor. Se trata, en definitiva, de un aprendizaje por analogía [Moriello, 2005, p. 100].

  • Redes Neuronales Artificiales: inspiradas en el cerebro humano, están compuestas por una multitud de procesadores paralelos interconectados, cada uno de los cuales es capaz de efectuar sólo un pequeño número de operaciones simples y transmitir sus resultados a sus vecinas. A las redes neuronales no se les “inculca” ningún tipo de regla, sino que son capaces de aprender a reconocer patrones, a partir de un proceso de entrenamiento basado en el análisis automático y sistemático de una suficiente cantidad de ejemplos diferentes. Son hábiles para manipular datos imprecisos, incompletos, con ruidos y hasta compuestos de ejemplos contradictorios [Moriello, 2001, p. 52/3] [Moriello, 2005, p. 74].
  • Algoritmos Genéticos: son métodos adaptativos de búsqueda que se basan en los mecanismos de evolución biológica. En ellos se codifica cada una de las posibles soluciones a un problema dado en forma de cadenas de caracteres de longitud fija llamados “genes”. Se genera –normalmente al azar– una “población” inicial de prueba (un conjunto de posibles soluciones con ligeras variaciones entre ellas), a la cual se evalúa posteriormente según un criterio de desempeño fijado con anterioridad (la “función de adecuación” o fitness). En cada ciclo (cada “generación”) se eligen las soluciones que más se aproximan al objetivo buscado, descartando el resto de las soluciones. Aquellas seleccionadas (“las más aptas”) se combinan (“reproducen”) entre sí para producir nuevas soluciones (su “descendencia”), permitiendo –de vez en cuando– introducir alguna modificación al azar (una “mutación”) durante la reproducción. El ciclo se repite muchas veces, quizás cientos, hasta llegar a aquella considerada aceptable [Moriello, 2001, p. 99/100] [Moriello, 2005, p. 105].
  • Sistemas Multiagentes: es un conjunto de entidades relativamente autónomas e inteligentes que cooperan entre sí para desarrollar una tarea o resolver un problema. Se trata de comunidades de agentes, cuyas propiedades no pueden derivarse únicamente de las de sus partes constitutivas. Es posible incrementar su capacidad aumentando el número de bases de conocimientos especializadas [Moriello, 2001, p. 53/4] [Moriello, 2005, p. 74/5].
Sergio Alejandro Moriello es Ingeniero en Electrónica (1989), Postgraduado en Periodismo Científico (1996) y Postgraduado en Administración Empresarial (1997) y Magister en Ingeniería en Sistemas de Información (2006). Es autor de los libros Inteligencias Sintéticas e Inteligencia Natural y Sintética.

Acerca de Culturales de Maco

Notas culturales compartidas y creadas por Marco Monzón, y colaboraciones para compartir desde la cultura, el arte, la espiritualidad y la tradición católica. Comparte ademàs, notas culturales de medios de comunicaciòn.
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