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Inteligencia Artificial y Cibernética

Escrito por jozeluiz en artículo el junio 5th, 2010

Es un lugar común escuchar el uso del tér­mino “cibernética” como equiv­a­lente de “aquel hecho infor­mático en un entorno de com­puta­do­ras y robots”, por des­gra­cia esta aber­ración no es exclu­siva del hablar del ciu­dadano común y cor­ri­ente poco infor­mado, sino que ha alcan­zado un alar­mante uso gen­er­al­izado entre académi­cos y pro­fe­sion­ales de dis­ci­plinas rela­cionadas a ella.

Hace un tiempo escribi­mos un post sobre la defini­ción de Cibernética , ahora , a modo de ejem­plo y divul­gación quisiéramos referirnos al tema de la Inteligen­cia Arti­fi­cial y la Cibernética.

Para muchos estas dos dis­ci­plinas son muy afines, pero eso es sólo una apariencia,la uti­lización de algunos mecan­is­mos cibernéti­cos en la Inteligen­cia Arti­fi­cial de ningún modo la hacen Cibernética, pues ésta como dis­ci­plina tiene sus pro­pios fundamentos.

De hecho, a man­era de anéc­dota, cuando Hum­berto Mat­u­rana, respetado ciber­netista, co-creador junto a  Fran­cisco Varela del con­cepto de “Autopoiesis”, estuvo en los lab­o­ra­to­rios de Inteligen­cia Arti­fi­cial del MIT en los albores de esta dis­ci­plina, donde se aplic­a­ban y dis­cutían los pos­tu­la­dos fun­da­men­tales de la Inteligen­cia Arti­fi­cial, este salió bas­tante desilu­sion­ado por el mecani­cismo reinante, él, biól­ogo de for­ma­ción y ciber­netista en ciernes, notaba serias com­pli­ca­ciones para el éxito e la Inteligen­cia Arti­fi­cial fun­dada en dichos pos­tu­la­dos. Tiempo después la Inteligen­cia Arti­fi­cial tuvo un apo­geo muy grande (mucho más del que nunca ha tenido la Cibernética) pero even­tual­mente a fines de los 80 y comien­zos de los 90 se topo con­tra las dudas que ya había pre­visto, no sólo Hum­berto, sino muchos otros cibernetistas.

Para aclarar un poco el tema revise­mos un resumen de los pos­tu­la­dos prin­ci­pales de ambas disciplinas

© Paul Pan­garo 1990 — tra­duc­ción blogfiisuni

Podríamos inten­tar resumir diciendo que la Inteligen­cia Arti­fi­cial es más “real­ista” en el sen­tido en que cree en una real­i­dad obje­tiva, la cual tiene que des­cubrir, en cam­bio la Cibernética es más bien “con­struc­tivista”, pues co-construye la real­i­dad en una dinámica de relación y adap­ta­tivi­dad. Las impli­ca­ciones de estas difer­en­cias son muy grandes.

Teniendo en cuenta  lo antes men­cionado podríamos notar que la Teoría del Caos, por ejem­plo, se acopla mejor con un enfoque cibernético que con uno de inteligen­cia arti­fi­cial. Por otro lado se nota tam­bién el espec­tro gen­er­al­iz­able más amplio de la Cibernética, cuyos prin­ci­p­ios bien pueden ser apli­ca­dos, como de hecho lo es, a orga­ni­za­ciones sociales.

En ese con­texto mostramos 2 videos que ya pub­li­camos con anterioridad.

El primero con­tiene una expli­cación de la “cri­sis financiera mundial”

Este otro es de un robot lla­mado AMOS que fue con­stru­ido tomando en cuenta no los pos­tu­la­dos de la Inteligen­cia Arti­fi­cial sino los de la Teoría del Caos, este un robot que puede moverse como un insecto, ali­men­tado por un cir­cuito sen­cillo es capaz de generar muchos com­por­tamien­tos com­ple­jos. El cir­cuito emplea la idea del teoría del caos de que los sis­temas son muy sen­si­bles a pequeños cam­bios, los cuales pueden ráp­i­da­mente ser mag­nifi­ca­dos. EL robot puede usar su cir­cuito sim­ple para respon­der a la luz y el sonido, sacar el pie de un agu­jero,  o huir de obstácu­los lan­za­dos a su paso.


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Teoría del Caos y Robótica

Escrito por jozeluiz en artículo, internacional el enero 18th, 2010

Cien­tí­fi­cos han creado un robot que puede moverse como un insecto, ali­men­tado por un cir­cuito sen­cillo es capaz de generar muchos com­por­tamien­tos com­ple­jos. El cir­cuito emplea la idea del teoría del caos de que los sis­temas son muy sen­si­bles a pequeños cam­bios, los cuales pueden ráp­i­da­mente ser mag­nifi­ca­dos. EL robot, lla­mado AMOS, puede usar su cir­cuito sim­ple para respon­der a la luz y el sonido, sacar el pie de un agu­jero,  o huir de obstácu­los lan­za­dos a su paso.

Para leer la inves­ti­gación orig­i­nal (eng­lish)   Click Aquí


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Teoría de Caos y Ciencias Sociales

Escrito por jozeluiz en artículo el septiembre 24th, 2009

Mapa de bifur­cación 4-dimensional

Hace poco leí un ensayo muy intere­sante, escrito ya hace mucho, tit­u­lado “CHAOS THEORY AND POSTMODERN PHILOSOPHY OF SCIENCE,DE NOVUM ORGANUM,The New Body of Sci­en­tific Knowl­edge” , escrito por T.R. Young.

Hay todo un movimiento que tra­baja en las impli­ca­ciones de la Teoría del Caos en las Cien­cias Sociales, y está teniendo grandes avances…

Aquí un extracto de ese ensayo:

La Teoría del Caos es una man­era resum­ida de hablar sobre la dinámica no lin­eal de la may­oría de sis­temas nat­u­rales y sociales que encon­tramos en el mundo real. Algunos de los que tra­ba­jan en este campo hablan de cien­cia de la com­ple­ji­dad; otros hablan de teoría de la bifur­cación, frac­tales, o, sim­ple­mente, no lin­eal­i­dad. Todas ellas rela­cionadas con los patrones, las reg­u­lar­i­dades y las certezas que se encuen­tran en los mis­mos cam­pos de resul­ta­dos en los cuales se encuen­tran tam­bién el des­or­den, la incer­tidum­bre, y las trans­for­ma­ciones ines­per­adas. Se trata de un viaje difí­cil con muchas ver­dades sin des­cubrir y poco hechos inmuta­bles. La Teoría del Caos es el estu­dio de las rela­ciones cam­biantes entre el orden y el des­or­den. (Briggs and Peat, 1988; Gle­ick, 1988; Holden, 1986; Man­del­brot, 1977).

La Teoría del Caos motiva una cien­cia post­mod­erna que es impre­deci­ble, por lo tanto incognosci­ble para el grado de pre­cisión requerido por la cien­cia mod­erna. De hecho la esen­cia y la pres­en­cia de un fac­tor en un grado dado no puede uti­lizarce para pre­de­cir, lin­eal­mente, el com­por­tamiento de un sis­tema tales como aves, átomos, molécu­las, fotones, per­sonas, especies, o sociedades. Ya no podemos usar la teoría axiomática for­mal en cojun­ción con la lóg­ica bina­ria para mod­e­lar la real­i­dad, pre­de­cir, y, por lo tanto, con­tro­lar la dinámica del sis­tema. De hecho el con­trol en sí mismo se con­vierte en una víc­tima de la cien­cia post­mod­erna. En un ensayo sobre la inutil­i­dad de la insti­tu­ción cada vez mayor de con­troles en una sociedad se mues­tra como esta se bifurca en ricos y pobres, en los que tienen y los que no tienen. Si algo nos ha enseñado nue­stro sis­tema pen­i­ten­cia­rio es que el uso de la policía y un aumento del sis­tema de jus­ti­cia penal no ayuda con el prob­lema del orden.

Aún menos ser­e­mos capaces de usar gran teoría axiomática como un fun­da­mento sobre el cual pro­ducir una política social. Ya no podemos suponer que si algo existe entonces se puede medir con pre­cisión y pre­de­cir com­ple­ta­mente. Ahora debe­mos acep­tar que, en economía, política, cog­ni­ción humana, delin­cuen­cia, enfer­medades, y otros fenó­menos nat­u­rales, la causal­i­dad abre y cierra, viene y va, se desvanece y rea­parece como la son­risa del gato de Cheshire, en una cuenca de un frac­tal de even­tos. Hay un ensayo sobre Teoría de par­a­digma junto con fun­da­men­tos de cien­cia post­mod­erna los cuales se enfo­can mucho más sobre los pecu­liares saltos, giros, vueltas, y el deam­bu­lar que toman los hilos de causal­i­dad en la cien­cia postmoderna.

En el anverso de dicha capaci­dad está la inca­paci­dad de cono­cer con com­pleti­tud, per­fec­ción y pre­cisión; está es una imposi­bil­i­dad para “cul­pas” de lo más vari­adas, desde la per­fec­ción y predic­ción hasta prob­le­mas téc­ni­cos, duendes,fantasmas, demo­nios, genes, desvia­ciones, errores, peca­dos, agi­ta­dores exter­nos, o incom­pe­ten­cia humana. Las inter­ac­ciones no lin­eales y bifur­ca­ciones no lin­eales son atrib­u­tos comunes de los sis­temas sociales y nat­u­rales. Lo nor­mal, lo ideal y lo per­fecto son ves­ti­gios de deseos por cono­cer todo por parte de cien­tí­fi­cos, de con­tro­lar todo por parte de los admin­istradores, de los burócratas de plan­i­ficar todo, y de los con­ta­dores de cat­e­go­rizar todo. La cien­cia post­mod­erna basada en la Teoría del Caos no sirve en abso­luto a las políti­cas que bus­can pre­de­cir y con­tro­lar todo.

Revisar el ensayo ínte­gro (en inglés) <—


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La Ciencia de la Auto-organización y la Adaptación

Escrito por jozeluiz en artículo el agosto 18th, 2009


La Cien­cia de la Auto-organización y la Adaptación

La teoría de la auto-organización y la adaptación está surgiendo desde una var­iedad de dis­ci­plinas, que incluyen la ter­mod­inámica, cibernética y el mod­e­lamiento por com­puta­dora. El pre­sente artículo revisa sus más impor­tantes con­cep­tos y prin­ci­p­ios. Este comienza con una revisión intu­itiva, ilustrada con los ejem­p­los de mag­ne­ti­zación y con­vec­ción de Bénard, y con­cluye con las bases del mod­e­lamiento matemático. La auto-organización puede ser definida como la creación espon­tánea de patrones glob­al­mente coher­entes desde las inter­ac­ciones locales. Debido a su carác­ter dis­tribuido esta orga­ni­zación tiende a ser robusta, resistente a las per­tur­ba­ciones. La dinámica de los sis­temas auto-organizados es típi­ca­mente no lin­eal a causa de las rela­ciones cir­cu­lares o retroal­i­men­tadas entre sus com­po­nentes. Las retroal­i­menta­ciones pos­i­ti­vas lle­van a un crec­imiento explo­sivo el cual ter­mina cuando todos los com­po­nentes han sido absorbidos den­tro de una nueva con­fig­u­ración, dejando al sis­tema en un estado estable de retroal­i­mentación neg­a­tiva. Los sis­temas no lin­eales tienen en gen­eral muchos esta­dos esta­bles, y este número tiende a incre­men­tarse (bifur­carse) mien­tras un incre­mento de entrada de energía empuja al sis­tema más allá de su equi­lib­rio ter­mod­inámico. Para adap­tarse a los cam­bios del entorno el sis­tema nece­sita una var­iedad de esta­dos esta­bles que sean más que sufi­cientes para reac­cionar a todas las per­tur­ba­ciones, pero no tan­tas como para hacer su evolu­ción incon­tro­lable­mente caótica. Los esta­dos más ade­cua­dos son selec­ciona­dos de acuerdo a su per­ti­nen­cia, ya sea direc­ta­mente por el entorno o por los sub­sis­temas que tiene que adap­tarse al entorno en una fase pre­via. For­mal­mente el mecan­ismo básico sub­y­a­cente a la auto-organización es la variación (a menudo por­ta­dora de “ruido”) la cual explora difer­entes regiones en el espa­cio de esta­dos del sis­tema hasta que entre en un atrac­tor. Esto evita pos­te­ri­ores varia­ciones fuera del atrac­tor, esto es, restringe las posi­bil­i­dades de los com­po­nentes del sis­tema de com­por­tarse inde­pen­di­en­te­mente. Eso es equiv­a­lente al incre­mento de coheren­cia, o decre­mento de la entropía estadís­tica, que define la auto-organización.

Paper com­pleto
Tra­bajo Orig­i­nal:
Fran­cis Hey­lighen
down­load paper (eng­lish)
bajar paper (español — tra­duc­ción por este blog)

GLOSARIO:

Auto-organización: Emer­gen­cia espon­tánea de coheren­cia global a par­tir de las inter­ac­ciones locales.

Adaptación: Capaci­dad de un sis­tema para ajus­tarse a los cam­bios del entorno sin poner en peli­gro su orga­ni­zación esencial.

Entropía Estadís­tica: Medida matemática de la ausen­cia de restric­ciones o la falta de infor­ma­ción acerca del estado de un sis­tema, equiv­a­lente a la medida de la incer­tidum­bre de Shannon.

Entropía Ter­mod­inámica: Medida de la disi­pación de energía en calor. Equi­lib­rio Ter­mod­inámico: Estado estático de mín­ima energía donde no se pro­duce entropía.

Estado Esta­cionario: Estado que se car­ac­ter­iza por estar en activi­dad permanente.

Estruc­tura Disi­pa­tiva: Patrón orga­ni­zado de activi­dades sostenidas por la exportación de entropía de sis­temas lejos del equi­lib­rio.

Rollo de Bénard: Un tipo de estruc­tura disi­pa­tiva for­mada por con­vec­ción entre capas en un líquido calen­tado desde abajo.

Atrac­tor: Una región en el espa­cio de esta­dos en que un sis­tema puede entrar pero no salir.

Tamaño de cor­relación: La dis­tan­cia más larga sobre la cual los com­po­nentes de un sis­tema están correlacionados.

Bifur­cación: la ram­i­fi­cación de las solu­ciones esta­bles en los sis­temas de ecua­ciones que describen un sis­tema auto-organizado cuando el orden de parámet­ros crece.

Orden de parámet­ros: Una vari­able que describe la tran­si­ción entre los regímenes de orden y de desorden.

Límite del caos: Dominio de activi­dades dinámi­cas donde res­i­den por lo gen­eral los sis­temas adap­ta­tivos com­ple­jos, entre lo com­ple­ta­mente orde­nado, rég­i­men “con­ge­lado”, y lo com­ple­ta­mente des­or­de­nado, rég­i­men caótico.

Con­trol dis­tribuido: Lim­itación sobre toda la orga­ni­zación de un sis­tema que no está cen­tral­izada en un sub­sis­tema dis­tinto, sino que es real­izada colec­ti­va­mente por todos los componentes.

Condi­ciones de fron­tera: Los esta­dos del entorno en la fron­tera del sis­tema en la medida que estos influyen en la evolu­ción del sistema.


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