16. PENSAMIENTO SOLUCIONADOR GENERAL DE PROBLEMAS E INTELIGENCIA ARTIFICIAL

PENSAMIENTO

SOLUCIONADOR GENERAL DE PROBLEMAS

E INTELIGENCIA ARTIFICIAL

Palabras claves:

• Problema: Vía bloqueada hacia una meta deseada.

• Pensamiento: Solución de problemas.

• Inteligencia artificial: Solución a problemas  humanos.

• IA-Humanos: Son máquinas de procesamiento de información.

• Percepción: Proceso cognoscitivo fundamental.

• Acertijo: Tareas de difícil solución.

• Gestalt: Organización perceptual. Enfoque del procesamiento de la información.

• SP: Reestructuración perceptual del problema (discernimiento).

• Discernimiento y Reestructuración: Demostraciones perceptuales y dinamismo de la creatividad humana.

• Problemas contrarios: Implican dos o más personas que oponen sus ingenios uno contra otro, (ajedrez) El problema consiste en encontrar una estrategia para ganar o el mejor movimiento en el momento. Cada uno tiene información completa acerca de la situación.

• Problemas no contrarios: Sólo se incluye a otra persona que tiene la función de aplicar el problema. (LA Torre de Hanoi). 

• GSP: Programa de computadora  diseñado para simular el rango completo de SP humano. Primeros modelos de computadora acerca de los fenómenos psicológicos (Simon y Newell 1964).

• Análisis de protocolo: Registro de los las personas pensaban cuando realizaban algunas tareas experimentales. Se le pedía a la gente que informara  verbalmente como comprendía el problema que trataba de solucionar. (Contribuyen a la solución del  problema)

• Teórico lógico: Se diseñó para probar teoremas en cálculo proposicional.

• Heurística: Procedimientos que pueden emplearse para resolver teoremas, o solucionar problemas, pero que no pueden garantizar que se encuentre la solución, aún si existe alguna. Los procedimiento heurísticos, son métodos prácticos, pautas para seleccionar acciones que están en mayor probabilidad de conducir a un solucionador  hacia una meta, pero que no siempre lo logran (Greene,1987). El fin principal es reducir el problema a proporciones manejables incrementando la selectividad del programa en la elección de operaciones a realizar.

• Una estrategia heurística general incorpora pruebas de progreso, lo que indica si el solucionador se acerca a la meta.

• Algoritmos: Son procedimientos que ofrece tal  garantía.

• AMF: Análisis de medios-fines: Implica la selección de operaciones que reducirán la distancia entre la situación actual y la meta actual. La heurística de medios-fines, proporciona un método para evaluar la pertinencia de las acciones de acuerdo a su utilidad para el logro de una meta actual(Greene, 1987).
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• AMF descompone la meta principal en subtemas (o un problema en subproblema).

• AMF, búsqueda de solución de problemas: Representación de la reducción del problema, (Torre de Hanoi).

• Las reglas: estrategias de control.

• La reducción del problema: divide y vencerás: enfoque poderoso.

• Teoría Estado- Espacio: Representaciones estado-espacio: operadores que cambian un estado del mundo en otro.

• Problemas- acertijos: son problemas pocos familiares, e solucionador tiene poco conocimiento, Este conocimiento  se denomina conocimiento heurístico de propósito general   o de esfera independiente. El conocimiento se encuentra en el planteamiento del problema.

• Problemas cotidianos requieren considerables cantidades de conocimiento específico de la esfera.

• Limitaciones en la capacidad de la memoria funcional  (MF)  evitan que los seres humanos apliquen el AMF.

• La pericia: Su ventaja es que coloca menos tensión en la MF. Entre más se sabe, menos tiene que pensarse. La pericia llega con la experiencia.

• Sistemas inteligentes: Dependen en gran medida del almacenamiento de patrones cuando enfrentan una tarea familiar.
• Sistemas expertos (SE): Son la primera aplicación principal de la investigación en IA.
• La meta es: Hacer sistemas que sean lo suficientemente  baratos y confiables como para aumentar (o en ciertos casos, reemplazar) la pericia humana.

• Los SE y sistema inteligente: basado en el conocimiento se encuentra entre los términos más comunes de la IA.

• Ingeniería del conocimiento: es un nuevo término para diseñar un SE.

• Tipos de problemas que resuelven los SE: 

• DENDRAL:  Ayudan a los químicos orgánicos a establecer  la estructura de moléculas complejas.

• XCON: Deciden cómo deben colocarse juntas las partes de costosos ordenadores en sistemas de computación.

• MYCIN y CADUCEUS: Se encuentran implicados en el diagnóstico médico.

• INTELIGENCIA ARTIFICIAL: IA. Es la ciencia de las máquinas pensantes.

• Un enfoque para comprender la conducta: Se basa en la suposición de que la inteligencia puede analizarse de la menor manera  intentando reproducirla.

• La IA es parte de la ciencia de la computación. La simulación por computadora de la conducta humana, y la meta de la simulación por computadora consistía en proporcionar un modelo del funcionamiento cognoscitivo humano.

• La IA, como la ciencia de hacer que las máquinas hagan el tipo de cosas que hacen las mentes humanas.

• La IA es el estudio de la inteligencia en pensamiento y acción.El software, la computadora como un dispositivo de procesamiento de información.