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**¡Esta es una revisión vieja del documento!**

Decisiones tecnológicas: sistemas expertos, agentes artificiales y simulación

Una de las características de la última fase de la tecnociencia contemporánea es el desarrollo de sistemas artificiales dotados de muchas de nuestras capacidades cognitivas (“ciudades inteligentes”, sistemas de diagnóstico médico dotados de mecanismos de toma de decisiones).

Fundamentos filosóficos en teoría de la computación

Marcelo Dascal en "Language as a cognitive technology":

“Entiendo por tecnología cognitiva (TC) todo medio –material o mental- sistemático creado por los humanos que se usa de manera significativa y rutinaria para la ejecución de objetivos cognitivos. Entiendo por objetivos cognitvos tanto los estados mentales de naturaleza cognitiva (por ejemplo, conocimiento, opinión, creencia, intención, expectativas, decisiones, planes de acción) como los procesos cognitivos (por ejemplo, percepción, memorización, conceptualización, clasificación, aprendizaje, anticipación, formulación de hipótesis, demostración, deliberación, evaluación, crítica, persuasión descubrimiento) que conducen a estados cognitivos o que ayudan a alcanzarlos.”

“Aunque detrás de cada tecnología creada por la humanidad, ya sea la rueda, la agricultura o la telefonía móvil, por supuesto que hay un enorme esfuerzo cognitivo. Esto mismo no las convierte, como tales, en tecnologías cognitivas, en el sentido en que propongo utilizar esta expresión. […] Las tecnologías cognitivas son aquellas que o han sido diseñados para usos cognitivos o de alguna manera resultan apropiadas para tales usos. Pueden desde luego mantener su uso original y tener efectos no cognitivos tales como producir empleo, provocar una guerra o viajar en el espacio.”

Álvarez: “Me parece sumamente importante explorar la línea trazada por Dascal en el sentido de que no se trata simplemente de estudiar la relación entre nuestra mente y las tecnologías, en nuestra capacidad de crear artefactos cognitivos que nos permiten ahorrar tiempo y energías.”

Agentes Artificiales y Heurísticas

"The Epistemological Foundations of Artificial Agents", N.J Lacey y M.H. Lee, 2003 Ya que el mundo en el que operan los agentes suele ser mucho más complejo que los propios agentes (humanos o artificiales), deben desarrollar técnicas para representarse esa complejidad en un marco, el propio, mucho más acotado. Dicen “algunos de los métodos que han desarrollado los filósofos para abordar los problemas de la epistemología pueden resultar pertinentes para la representación del conocimiento dentro de los agentes artificiales”

La toma de decisiones en tiempo real supone utilizar un mecanismo de decisión rápido, es decir, que use poca información: heurísticas rápidas, frugales y ajustadas, como dicen Gigerenzer, G., y Todd, P.M., en Simple Heuristics that make us smart. Añadir más conocimiento puede reducir la precisión de la decisión: “normalmente no consideramos que saber más reduzca la eficacia de una decisión pero, cuando se utiliza una heurística sencilla que descansa sobre poco conocimiento, ocurre exactamente que ese es el resultado experimental”.

Peter M. Todd en “Fast and Frugal Heuristics for Environmentally Bounded Minds” (2001) afirma que “Las estrategias simples que utilizan pocas pistas pueden funcionar bien en entornos de decisión real, y las heurísticas rápidas y frugales que explotan ese rasgo pueden satisfacer las auténticas cotas temporales más que cognitivas, de nuestra racionalidad ecológica“.

Comprender los mecanismos de optimización de la tasa de información obtenida en función del tiempo empleado es el objetivo de las teorías generales que se están desarrollando para evaluar los sistemas de información, llamadas Foraging Information Theories (de “forage”, el acto de buscar comida o provisiones).

cts/el_cambio_tecnico/sistemas_expertos_agentes_artificiales.1369926032.txt.gz · Última modificación: 2013/05/30 15:00 por Joaquín Herrero Pintado