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jueves, 6 de noviembre de 2014

Agentes inteligentes de búsqueda

Autor:
PhD. Guillermo Choque Aspiazu
http://www.eldiario.net/
Publicado en:
Agosto 23 de 2010

La gran cantidad de información disponible en línea a través de Internet, puso de manifiesto la necesidad de proveer a los usuarios herramientas que faciliten la navegación y la consiguiente búsqueda en este vasto espacio de información. Las primeras soluciones en este sentido la constituyen los motores de búsqueda que ofrecen, mediante una interface simple basada generalmente en palabras clave, el acceso a un gran número de documentos Web. Sin embargo, esta simplicidad para expresar requerimientos de información usualmente conlleva pobres niveles de precisión en los resultados obtenidos a partir de ellos. Esto implica que el usuario debe dedicar una considerable cantidad de tiempo y esfuerzo en revisar o navegar a través de una lista ordenada de documentos, donde normalmente varios de ellos no son de su interés, antes de encontrar información verdaderamente relevante.

martes, 4 de noviembre de 2014

Sistemas expertos Bayesianos

Autor:
PhD. Guillermo Choque Aspiazu
http://www.eldiario.net/
Publicado en:
Agosto 16 de 2010

Es bastante común que los seres humanos tomen decisiones en condiciones de incertidumbre, es más la incertidumbre hace parte del diario vivir de las personas, un ejemplo tan cotidiano como el de ir tarde al trabajo y preguntarse si tomar bus o taxi, la persona decide con incertidumbre, porque no sabe si el bus se demore o no, o si estará lleno, por otro lado el taxi le costará más, pero debe tomar una decisión que lo lleve a su trabajo. Este tipo de decisiones se presenta a menudo tanto en la vida cotidiana, como en el ámbito científico o en el empresarial; aunque la incertidumbre esté presente en todos esos campos, el ser humano ha desarrollado técnicas y teorías, como la probabilidad y estadística, para enfrentar este tipo de decisiones, pero además de estos métodos, el rápido desarrollo de los sistemas ha permitido fusionar todo el conocimiento, en aplicaciones que permiten dar soluciones que aunque no son perfectas tienen un soporte teórico que le da mayor probabilidad de éxito, que a una decisión tomada al azar.

martes, 30 de septiembre de 2014

Sistemas neurodifusos

Autor:
PhD. Guillermo Choque Aspiazu
http://www.eldiario.net/
Publicado en:
Mayo 31 de 2010

Durante los últimos treinta a cuarenta años las investigaciones en redes neuronales y en sistemas difusos han sido independientes debido en gran parte a los diferentes orígenes y motivaciones de ambos paradigmas. Hoy es ampliamente conocido que la lógica difusa ofrece un marco muy poderoso para el razonamiento aproximado que intenta modelar el proceso de razonamiento humano en un nivel cognoscitivo. Los sistemas difusos adquieren el conocimiento gracias al dominio del experto el cual es codificado dentro del algoritmo en términos de un conjunto de reglas difusas “si-entonces”. Los sistemas difusos emplean este enfoque basado en reglas e interpolan el razonamiento para responder a entradas nuevas. En contraste, las redes neuronales ofrecen una arquitectura altamente estructurada, con capacidades de aprendizaje y generalización, que intenta imitar el mecanismo neurológico del cerebro. Una red neuronal almacena conocimiento de una manera distribuida dentro de sus pesos, los cuales han sido determinados por medio del entrenamiento, para el aprendizaje, con muestras conocidas. La habilidad de generalización para entradas nuevas está basada en la estructura algebraica inherente de la red neuronal. También se ha demostrado que ambas tecnologías combinadas tienen capacidades elevadas de aproximación universal.

jueves, 25 de septiembre de 2014

Agente omnisciente

Autor:
PhD. Guillermo Choque Aspiazu
http://www.eldiario.net/
Publicado en:
Mayo 24 de 2010

La omnisciencia, o el punto de vista omnisciente, es la capacidad de saberlo todo, o de saber todo lo que se necesite saber en un contexto determinado. Normalmente se utiliza en las religiones monoteístas como un atributo de Dios; aunque también tiene aplicaciones en la literatura. Omnisciente es un término formado por dos vocablos latinos que significa “que sabe todo”. Se trata de un adjetivo que permite nombrar al que tiene omnisciencia, es decir que tiene conocimiento de todas las cosas reales y posibles. La definición del concepto, en términos bastante abstractos, permite inferir que Dios es el único ser omnisciente. Los seres humanos no están en condiciones de conocer todas las cosas ya que dicho atributo excede a la propia condición humana. Por eso, cuando se dice que una persona es omnisciente, se hace referencia a que tiene conocimientos de muchas ciencias y materias.

martes, 23 de septiembre de 2014

Sistema experto de diagnóstico

Autor:
PhD. Guillermo Choque Aspiazu
http://www.eldiario.net/
Publicado en:
Mayo 17 de 2010

Un diagnóstico es aquello perteneciente o relativo a la diagnosis. Este término, a su vez, hace referencia a la acción y efecto de diagnosticar, que viene a ser equivalente a recoger y analizar datos para evaluar problemas de diversa naturaleza. En medicina, el diagnóstico o propedéutica clínica es el procedimiento por el cual se identifica una enfermedad, entidad nosológica, síndrome, o cualquier condición de salud-enfermedad, el "estado de salud" también se diagnostica. En psicología clínica, el diagnóstico se enmarca dentro de la evaluación psicológica, y supone el reconocimiento de una enfermedad o un trastorno a partir de la observación de sus signos y síntomas. En enfermería, constituye la segunda etapa del proceso de enfermería, donde se analizan los datos acerca del paciente para identificar los problemas que constituirán la base del plan de cuidados. Un diagnóstico de enfermería es un problema de salud real o potencial, aquel que los profesionales de enfermería, en virtud de su formación y experiencia, tienen capacidad y derecho legal de tratar.

jueves, 8 de mayo de 2014

Sistema experto basado en reglas

Autor:
PhD. Guillermo Choque Aspiazu
http://www.eldiario.net/
Publicado en:
Febrero 15 de 2010

Los sistemas expertos son sistemas computacionales que se derivan de la inteligencia artificial. La meta científica de la inteligencia artificial es construir sistemas computacionales que exhiban comportamiento inteligente. El término inteligencia cubre muchas habilidades cognoscitivas, incluyendo la capacidad de solucionar problemas, de aprender, y de entender un idioma; la inteligencia artificial trata acerca de los tópicos señalados. La mayoría del progreso hecho hasta la fecha en la inteligencia artificial radica en el área de solución de problemas, los conceptos y métodos para construir programas que razonan sobre problemas en vez de solamente calcular su solución. Los programas de inteligencia artificial que alcanzan capacidad un nivel de experto del área en la solución de problemas aplicando un cuerpo del conocimiento sobre tareas específicas se llaman sistemas basados en conocimiento o sistemas expertos.

martes, 1 de abril de 2014

Agentes distribuidos

Autor:
PhD. Guillermo Choque Aspiazu
http://www.eldiario.net/
Publicado en:
Diciembre 14 de 2009

Con el desarrollo que ha alcanzado Internet a nivel mundial, se han observado tres problemas principales que han generado preocupación para toda la comunidad de la red, y para los desarrolladores de aplicaciones, que son: la cantidad de información disponible en diferentes portales Web por todo el mundo, el tráfico de datos por la red y la poca experiencia computacional de muchos usuarios. Una posible solución para tales problemas consiste en el uso de agentes. Estos pueden desplazarse para la aplicación Web donde los datos se encuentran almacenados para seleccionar la información que el usuario requiere. Con esto, la cantidad total de datos de las diferentes fuentes no es transferida, lo que se refleja en un ahorro de ancho de banda, tiempo y dinero. Los agentes también colaboran con los usuarios que tienen poca experiencia computacional, actúan como interfaces “expertas” con el usuario para detectar y resolver problemas, así como aprender las preferencias y hábitos cotidianos del usuario, con el propósito de automatizarlas.

jueves, 5 de diciembre de 2013

Sistemas expertos conexionistas

Autor:
PhD. Guillermo Choque Aspiazu
http://www.eldiario.net/
Publicado en:
Diciembre 7 de 2009

En el ámbito de la inteligencia artificial, aun se dan confrontaciones entre dos tendencias, por una parte las tendencias simbólicas o simbolistas, entre las cuales se encuentran los sistemas expertos, y las tendencias no simbolistas o conexionistas, de las cuales forma parte las redes neuronales. Debido al carácter eminentemente tecnológico de la inteligencia artificial, donde el espíritu que predomina es el de resolver problemas, por sobre aquél de la búsqueda de verdades, es de esperar que en su quehacer emerjan soluciones eclécticas más fácilmente que en el dominio de las ciencias. En este dominio, por lo tanto, es de esperar que un proceso de selección, en búsqueda de los métodos más eficaces, dé lugar a soluciones híbridas, con aspectos simbólicos y no simbólicos. Tal el caso de la temática abordada, que se relaciona con un sistema experto que utiliza redes neuronales, mejor conocido como sistema experto conexionista.

jueves, 5 de septiembre de 2013

Lógica intuicionista

Autor:
PhD. Guillermo Choque Aspiazu
http://www.eldiario.net/
Publicado en:
Junio 15 de 2009

Las matemáticas difieren de las demás ciencias en que todas sus proposiciones deben ser demostradas. Cuál deba ser el contenido o la extensión de estas demostraciones es discutible, pero todos los matemáticos estarán de acuerdo en decir que el objetivo de la matemática es la demostración. Las únicas vías para cuestionar una demostración son: (1) discutir las presunciones sobre las que se basa o (2) discutir la validez de las inferencias que contiene. Si, después de reflexionar sobre ello, se aceptan las presunciones y las inferencias, se debe aceptar la demostración y afirmar que su conclusión es una verdad matemática: un teorema. La mayoría de las demostraciones matemáticas tienen como presunciones otros teoremas ya demostrados con anterioridad; pero si se insiste en discutir las presunciones, se llegará hasta determinados conceptos que simplemente se aceptan como verdaderos sin otra demostración.

martes, 3 de septiembre de 2013

Aprendizaje colaborativo

Autor:
PhD. Guillermo Choque Aspiazu
http://www.eldiario.net/
Publicado en:
Junio 8 de 2009

En la historia de la humanidad el trabajar y aprender juntos es algo bastamente difundido, pese a que recién a fines del siglo veinte surge el concepto de aprendizaje colaborativo, transformándose en un tema de estudio en el que se ha teorizado bastante. El constructivismo sociocultural ha servido como marco teórico para este enfoque del aprendizaje, el que afirma que todo aprendizaje es social y mediado. Se observan tres elementos que posiblemente pueden explicar la razón para que el aprendizaje colaborativo tenga hoy tanta importancia, no sólo en la teoría sino también en los procesos de aprendizaje y producción.

jueves, 29 de agosto de 2013

Sistema experto probabilístico

Autor:
PhD. Guillermo Choque Aspiazu
http://www.eldiario.net/
Publicado en:
Junio 1 de 2009

En el desarrollo de la ciencia de la computación es fundamental el análisis de la información, la incertidumbre e imprecisión asociada con los fenómenos reales y con la percepción, interpretación y modelado de la realidad. El adecuado tratamiento y modelado de la incertidumbre conduce a sistemas confiables, económicos y seguros. No existe, prácticamente, ningún problema en donde se tenga la información total sobre todas las variables y en donde esta información no tenga ningún grado de incertidumbre o imprecisión. Un problema con todos los datos y completamente determinístico no es un problema real. La principal dificultad en el tratamiento y modelado de la incertidumbre es precisamente la consideración de sus características inciertas. Todo intento de determinar estas características es reducir el nivel de incertidumbre. En general, se manejan situaciones en las cuales se cuenta con diferentes tipos o niveles de incertidumbre. Tradicionalmente, la incertidumbre ha sido modelada a través de la teoría de la probabilidad, sin embargo, debido a que la incertidumbre no es igual en todos los casos, se han formulado otras formas de manejar la incertidumbre de las variables, tales como la teoría de las posibilidades, la lógica difusa y la teoría de Dempster-Shafer, entre otras.

martes, 16 de julio de 2013

Agentes para recuperación de información

Autor:
PhD. Guillermo Choque Aspiazu
http://www.eldiario.net/
Publicado en:
Marzo 9 de 2009

La información reviste su carácter de “bien” sostenido en actividades de “servicio” porque es el medio a partir del cual las organizaciones adquieren un conocimiento como un “valor” que fácilmente se cataloga como valor económico en la medida en que se capitaliza, renta, ofrece, demanda, gasta y produce. De igual manera la información puntualiza el crecimiento de las organizaciones a un nivel de empoderamiento económico en la medida en que rescata el patrimonio histórico de las mismas, fortalece el posicionamiento de éstas en un mercado y por último asegura la viabilidad de su proyección a las oportunidades de negocio: la información es un bien económico, y se comporta como tal. “Cuesta dinero, vale dinero, y su gestión produce dinero”.

La recuperación de la información es una operación en la que se interpreta una necesidad de información de un usuario y se seleccionan los documentos más relevantes capaces de solucionarla. En el contexto de Internet, se puede definir el objetivo de la recuperación como la identificación de una o más referencias de aplicaciones Web que resulten relevantes para satisfacer una necesidad de información del usuario. La recuperación de información en la Web se realiza mediante los denominados motores de búsqueda. a los cuales se les ha denominado con otros términos sinónimos, tales como: buscadores, rastreadores, webcrawlers, agentes, índices y directorios. Los mayores motores de búsqueda apenas cubren un 25% de la Web, mientras que los principales índices es dudoso que lleguen a un 5%. La desventaja de este ingente volumen de información es que, por razones de celeridad en la respuesta, obliga a limitar las prestaciones de búsqueda de forma que suelen faltar ciertas capacidades avanzadas. Otros problemas importantes derivan de la diferente cobertura de la red, el elevado porcentaje de enlaces no activos y la desactualización de los recursos debido a la frecuencia de revisión muy baja o inadecuada.

jueves, 11 de julio de 2013

Sistemas expertos difusos

Autor:
PhD. Guillermo Choque Aspiazu
http://www.eldiario.net/
Publicado en:
Marzo 2 de 2009

La inteligencia artificial comenzó como resultado de la investigación en psicología cognitiva y lógica matemática. Se ha enfocado sobre la explicación del trabajo mental y la construcción de algoritmos de solución a problemas de propósito general. Punto de vista que favorece la abstracción y la generalidad. La inteligencia artificial es una combinación de la ciencia de las computadoras, la biología, la fisiología y la filosofía, tan general y amplio como eso, es que reúne varios campos, todos los cuales tienen en común la creación de máquinas que puedan “pensar”. La idea de construir una máquina que pueda ejecutar tareas percibidas como requerimientos de inteligencia humana es un atractivo. Las tareas que han sido estudiadas desde este punto de vista incluyen juegos, traducción de idiomas, comprensión de idiomas, diagnóstico de fallas, robótica, y principalmente el suministro de asesoría experta en diversos temas. Es así como los sistemas de administración de base de datos cada vez más sofisticados, la estructura de datos y el desarrollo de algoritmos de inserción, borrado y localización de datos, así como el intento de crear máquinas capaces de realizar tareas que son pensadas como típicas del ámbito de la inteligencia humana, acuñaron el término inteligencia artificial el año 1956.

jueves, 30 de mayo de 2013

Agentes Semánticos

Autor:
PhD. Guillermo Choque Aspiazu
http://www.eldiario.net/
Publicado en:
Diciembre 8 de 2008

Un agente es todo aquello que puede considerarse que percibe su ambiente mediante sensores y que responde o actúa en tal ambiente por medio de efectores. Los agentes humanos tienen ojos, oídos y otros órganos que le sirven de sensores, así como manos, piernas, boca y otras partes de su cuerpo que le sirven de efectores. En el caso de agentes robóticos, los sensores son sustituidos por cámaras infrarrojas y los efectores son reemplazados mediante motores. En el caso de un agente de software, sus percepciones y acciones vienen a ser una cadena de bits codificados. En este contexto, un agente inteligente es una entidad capaz de percibir su entorno, procesar tales percepciones y responder o actuar en su entorno de manera racional, es decir, de manera correcta y tendiendo a maximizar un resultado esperado. En este contexto la racionalidad es la característica que posee una elección de ser correcta, más específicamente, de tender a maximizar un resultado esperado. Este concepto de racionalidad es más general y por ello más adecuado que inteligencia, la cual sugiere entendimiento, para describir el comportamiento de los agentes inteligentes. Por este motivo es mayor el consenso en llamarlos agentes racionales. Un agente inteligente puede ser una entidad física o virtual. Si bien el término agente racional se refiere a agentes artificiales en el campo de la inteligencia artificial, también puede considerarse agentes racionales a los animales incluido el hombre.

martes, 28 de mayo de 2013

Programación de Sistemas Expertos

Autor:
PhD. Guillermo Choque Aspiazu
http://www.eldiario.net/
Publicado en:
Diciembre 1 de 2008

En informática la programación es un proceso por el cual se escribe el denominado código fuente en un lenguaje de programación, el mismo se prueba, se depura y se mantiene. Al interior de la informática, los programas son los elementos que, derivados de un algoritmo, forman el código fuente, que es el conjunto de las instrucciones que ejecuta el hardware de una computadora para realizar una tarea determinada. Para el desarrollo de programas de cierta envergadura o complejos, con ciertas garantías de calidad, es conveniente seguir alguno de los modelos de proceso del software, donde la programación es sólo una de las etapas para el desarrollo del software. Un algoritmo es una secuencia no ambigua, finita y ordenada de instrucciones que han de seguirse para resolver un problema. Un programa normalmente implementa un algoritmo. Debe considerarse que la secuencia de instrucciones en sí es la que debe ser finita, no el número de pasos realizados como la ejecución de ellas. Los programas suelen subdividirse en partes menores, llamadas módulos, de modo que la complejidad algorítmica de cada una de las partes sea menor que la del programa completo, lo cual ayuda al desarrollo del programa. Según el investigador Niklaus Wirth, un programa está formado por algoritmos y estructura de datos.