LOS NIVELES DEL SISTEMA INFORMÁTICO

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Dos aspectos destacan entre los resultados más interesantes de la investigación en la década de los 90 en el campo de la ingeniería del conocimiento. Por un lado, se ha profundizado en el conocimiento sobre cómo las personas resuelven problemas.

Esto se ha logrado por la vía empírica mediante un trabajo científico de observación, experimentación por medios computacionales y generalización, llevado a cabo de la siguiente forma:

- Observación de la forma de resolución de problemas de un profesional en un determinado campo (diagnóstico médico, diseño mecánico, prospección de yacimientos minerales, etc.).

- Construcción de un simulador informático que emula a la persona en su actividad profesional, lo que da lugar a un modelo computacional de resolución de un problema concreto.

- Observación, comparación de sistemas similares y propuesta de un modelo general, no universal, aplicable a una determinada clase de problemas.

Entre los investigadores principales que han desarrollado estas tareas cabe citar como más importantes los trabajos sobre las tareas genéricas de Chandrasekaran, los métodos role-limiting de John McDermott y las estructuras de inferencia de John Clancey. Los tres autores, por separado, constatan la existencia de aspectos comunes observados en sistemas que simulan el razonamiento humano cuya identificación y generalización puede servir de base para una mejor comprensión de la forma de resolver problemas. Como resultado de esta línea, actualmente se dispone de un primer conjunto de modelos formales, los llamados problem-solving methods (PSM), muy útiles en el campo de la ingeniería informática como plantillas de diseño que guían la construcción de nuevos sistemas. Este trabajo de recopilación de métodos, no obstante, en la fecha actual todavía no se ha dado por terminado, sino que sigue abierto para la inclusión de nuevos métodos, revisión de la existente y nueva clasificación de los mismos.

Por otro lado, como logro adicional en este campo de investigación, se ha creado un nuevo lenguaje descriptivo como complemento a las formas de representación tradicionales. Dicho lenguaje, que ha sido aceptado por un amplio número de autores, se sitúa en un mayor nivel de abstracción y permite la formulación de arquitecturas más complejas de sistemas basados en el conocimiento. Como autores que más han contribuido en este aspecto se pueden citar: Luc Steels que propuso los denominados componentes de la experiencia como forma de unificación de trabajos previos en este campo, Bob Wielinga, Guus Schreiber y Jost Breuker en el campo de metodologías de ingeniería del conocimiento y el equipo de Mark Musen respecto a herramientas. Dicho lenguaje descriptivo ha supuesto además el planteamiento de una nueva generación de herramientas software de ayuda a los técnicos desarrolladores para construcción de este tipo de sistemas.

Las contribuciones al nivel de conocimiento respecto al nivel de símbolo

Al distinguir claramente entre el nivel de conocimientos y el nivel de los símbolos de la teoría implica una distinción clara entre igualmente los conocimientos necesarios para resolver un problema y el procesamiento necesario para llevar ese conocimiento para tener en tiempo real y el espacio real. Las contribuciones a la IA pueden ser de cualquier sabor, es decir, ya sea al nivel de conocimientos o al nivel de símbolo. Ambos aspectos siempre se producen en particular estudios, debido a la experimentación siempre ocurre en el total de los sistemas de IA. Pero al mirar a la importante contribución a la ciencia, por lo general es hacia uno u otro polo; sólo en raras ocasiones es un trabajo de investigación lo suficientemente innovadores para hacer que los dos tipos de contribuciones. Por ejemplo, la idea central de la obra de MYCIN era fundamentalmente al nivel de conocimientos en la captura de los conocimientos utilizados por los expertos médicos. El procesamiento, una adaptación de las nociones bien entendidos de encadenamiento hacia atrás, jugó un papel mucho más pequeño. Del mismo modo, el procedimiento utilizado por SNAC Berliner para mejorar radicalmente su programa de Backgammon era principalmente una contribución a nuestra comprensión del nivel del símbolo, ya que descubrió (y mejorado) los efectos de las discontinuidades en las funciones de evaluación globales parcheado juntos desde muchos los locales. No añadir a nuestra formulación de nuestro conocimiento sobre Backgammon. Esta separación propuesta recuerda inmediatamente a la conocida distinción de John McCarthy y Pat Hayes entre la adecuación epistemológica y la adecuación heurística. De hecho, ellos parecen probabilidades de ser partidarios firmes de la teoría presentada aquí, tal vez incluso afirman que gran parte de ser como máximo un refinamiento de su propia posición. No estoy totalmente en contra de esta interpretación, porque yo no encuentro un mérito considerable en su posición. De hecho, un reciente ensayo por McCarthy en atribuir cualidades mentales a las máquinas hace muchos puntos similares a los del presente trabajo.

Sin embargo, no todo es tan simple. Una vez puesto públicamente a John McCarthy la proposición de que el papel de la lógica era como una herramienta para el análisis de los conocimientos, no para el razonamiento por agentes inteligentes, y lo negó de plano. El asunto es que vale la pena explorar brevemente. Parece ser un tablón en el primer programa de investigación de McCarthy que la representación adecuada de los conocimientos es de una lógica. El uso de otras formas juega un papel muy pequeño en sus análisis. Por lo tanto, la cuestión fundamental de la adecuación epistemológica, es decir, si existe una representación explícita adecuada de un cierto conocimiento, se combinó con la forma de representar el conocimiento en una lógica. Como se observó anteriormente, existen muchas otras formas en que el conocimiento se puede representar, incluso ajuste por completo a una formas secundarios cuya semántica aún no están lo suficientemente claro científicamente, como el lenguaje natural y las imágenes visuales. Consideremos un ejemplo sencillo se muestra a continuación, uno de los varios que McCarthy ha utilizado para personificar diversos problemas en la representación dentro de la lógica. Éste está construido para mostrar dificultades en la transparencia de referencia. En las formulaciones obvias, después de haber identificado los números de teléfono de Mike y María, es difícil mantener la distinción entre lo que Pat conoce y lo que es cierto de hecho. Sin embargo, la dificultad simplemente no existe si la situación está

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