Archivo para junio, 2008

Teoría de los Enjambres

La teoría de enjambres se basa en lo que denomina inteligencia colectiva, es decir en la naturaleza existen ejemplos como el de las hormigas, abejas que muestran comportamientos complejos los cuales se forman por la suma de conocimientos individuales. Las hormigas han existido por más de 140 millones de años y existen aproximadamente 12000 especies de hormigas conocidas.

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La teoría de enjambres se fundamenta en el comportamiento natural, en las especies naturales que existen en este ambiente que por si solas en un ambiente X no presentan comportamiento inteligente y es difícil que sobrevivan en un entorno tan competitivo, pero en la unión de muchos individuos agrupados en colonias y trabajando todos para un objetivo común presentan comportamientos inteligentes.

Ejemplos:

  • Hormigas.
  • Abejas.
  • Migración de aves.
  • Peces.

Bibliografía:

http://ngenespanol.com/2007/07/01/la-genialidad-de-los-enjambres/

http://www7.nationalgeographic.com/ngm/0608/feature7/images/gallery.7.3.jpg

 

Al leer el documento AI: It’s OK Again, (de este documento revisar las dos páginas) he podido darme cuenta de algunas variantes e interpretaciones dadas por gurúes, los mismos que han emitido sus criterios a lo largo de los últimos 50 años, desde la aparición de la misma.

Rememorando un poco de historia recuperada del libro Inteligencia Artificial [un enfoque moderno], tenemos que el término Inteligencia Artificial fue acuñado en el año de 1956, luego de la Segunda Guerra mundial, el objetivo de la IA va más allá de la comprensión de ideas y conceptos, su orientación está más bien orientada a construir entidades inteligentes, como primer punto de partida para realizar esto se utilizó la máquina de Turing, misma que fue propuesta por Alan Turing (1950), máquina que fue diseñada para proporcionar una definición operacional y satisfactoria de la inteligencia.

Entre los aspectos relevantes de esta prueba se describía que un computador debe contar con algunas características para poder decir que es inteligente:

Procesamiento de lenguaje natural: que le permita comunicarse satisfactoriamente en inglés

Representación del conocimiento: para almacenar lo que se conoce o se siente.

Razonamiento automático: para utilizar la información almacenada para responder a preguntas y extraer nuevas conclusiones

Aprendizaje automático: para adaptarse a nuevas circunstancias y para detectar y explotar patrones.

Estos fueron los criterios iniciales de la prueba de Turing, más analizando que se requería de una interacción con el medio ambiente entonces se desarrollo la prueba global de Turing, la misma en la cual se incluían los siguientes aspectos:

Visión computacional: para percibir objetos

Robótica: para manipular y mover objetos.

Luego de dar esta parte introductoria que me pareció de gran interés, me dispongo a mostrar los criterios de muchos autores y desarrollar un criterio personalizado de cada concepto, desde mi punto de vista personal.

En “Dartmouth Summer Reseach Conference on Artificial Intelligence” llevada a cabo en el año de 1956, se propuso una estimación visionaria y un poco ambiciosa a la vez. la misma decía lo siguiente:

“An attempt will be made to find how to make machines use language, form abstractions and concepts, solve kinds of problems now reserved for humans, and improve themselves. We think that a significant advance can be made in one or more of these problems if a carefully selected group of scientists work on it together for a summer.”

Análisis: para ellos la inteligencia artificial representaba un intento por hacer o encontrar el cómo las máquinas puede usar el lenguaje, estableciendo abstracciones y conceptos, resolviendo tipos de problemas que hasta la actualidad sólo han sido reservados a los humanos, y mejorarlos. La parte ambiciosa a la que me refiero es que ellos sugerían que con un grupo de científicos cuidadosamente seleccionado lo podían hacer en un verano, pues por lo visto en la realidad ya van más de medio siglo sin aún conseguirlo, por ejemplo para But Brooks el conocimiento que se ha logrado en el mejor de los casos hasta la actualidad no supera al conocimiento que tiene o puede tener un niño de 2 años de edad.

En It’s OK Again podemos encontrar algunas concepciones acerca de lo que comprende la Inteligencia Artificial de acuerdo a los diferentes criterios emitidos por gurúes de este campo de la computación.

Análisis de las tendencias existentes en el campo de la inteligencia artificial

En el mismo año que fuese publicado el libro “El manual de la Inteligencia Artificial”, los investigadores G.E. Hinton y J.A. Anderson desarrollaban un libro en el que se trataban los temas de “Modelos paralelos de memoria asociativa”, luego de esto se les unieron los David Rumelhart y James McClelland, emprendiendo en un proyecto cuyo resultado fue una obra acerca del “Procesamiento paralelo distribuído”.

Se ha propuesto estos datos debido a que representan unos excelentes ejemplos para explicar las dos corrientes presentes en el estudio de la IA, estas corrientes son:

Simbolismo: la inteligencia consiste en la capacidad de manipular símbolos, entes que no nos interesan por lo que son sino por lo que representan, en la aptitud para manejar las cosas directamente.

Para aclarar ideas tenemos que se considera como símbolo en IA. El concepto de símbolo adquiere en computación un significado muy concreto: es un puntero, una flecha almacenada en un lugar de memoria que señala a otro lugar de la memoria (donde se encuentra el valor del símbolo o el proceso con el que el símbolo está asociado).

Conectivismo: es la integración de los principios explorados por la teoría del caos, las redes y la complejidad y auto-organización del propio aprendizaje.

Referencias:

Conocimiento abierto, sociedad libre (en línea) citado el 5 de junio del 2008. Disponible en WWW: http://www.cibersociedad.net/congres2006/gts/comunicacio.php?llengua=es&id=851http://

Inteligencia artificial, en la frontera de la ciencia libre (en línea) citado el 5 de junio del 2008. Disponible en www: www.claudiogutierrez.com/frontera.html

AI: It’s OK Again! (en línea) citado el 5 de junio del 2008. Disponible en www: http://www.ddj.com/cpp/201804174;jsessionid=025YASCGM1UOIQSNDLPSKH0CJUNN2JVN?pgno=2

Galo Rodrigo Lalangui Eras (en línea) citado el 6 de junio del 2008. Disponible en www: http://galopriva.wordpress.com

Tecnologia Caching

La tecnología caching permite recuperar datos con más frecuencia e incrementar los tiempos de respuesta.

Los cachés son equipos que conectados a la red que atienden las peticiones destinadas al servidor web. El caché comprueba los datos existentes y su actualización. En el caso de que los datos no existan los pide al servidor web y mantiene una copia en su memoria. Puede incrementar el total de datos suministrados a los usuarios en un 40% y rentabilizar el ancho de banda entre un 30 y un 50%. De esta forma, los gestores de red sirven más datos a través de la red manteniendo el mismo ancho de banda adquirido al proveedor de servicios de internet
Ventajas de la tecnología Caching
La incorporación de cachés aumenta la cantidad de información tratada, al tiempo que lograría mejoras en el tiempo de respuesta al usuario y reducciones en la carga de los accesos internacionales.

Además, a través de la incorporación de cachés a la infraestructura de red, se abastece y entregan los contenidos requeridos desde los cachés situados cerca del usuario y se consigue que el tráfico se descargue en las líneas caras y de larga distancia, por lo que los usuarios incrementan su rendimiento.
En relación a la seguridad, los equipos de caché permiten reforzar las políticas de seguridad de las compañías, controlando que el material e información que sea inapropiado no acceda a la red.
Permite tener copias de datos localmente, así como el envío de los mismos tantas veces como se quiera o a tantos usuarios como se necesite realizar el reenvío.

Para enviar datos a los usuarios emplea del ancho

La Web Semántica

Puntos claves tomados del artículo titulado The Semantic Web, de la Revista Científica Americana.
Para leer mas ir al siguiente link: http://www.robpau007.wordpress.com

La Web Semántica

Puntos claves tomados del documento The Semantic Web de la Revista Científica Americana.

Para leer más ir: http://www.robpau007.wordpress.com

Un mapa conceptual con las ideas principales tomadas del paper del Dr. Dobbs acerca de la Conferencia de Verano de Investigación e Inteligencia Artificial.

Para ver completo: http://techi322.wordpress.com/2008/06/04/conferencia-de-verano-de-investigacion-e-inteligencia-artificial/