En sus primeros años la Inteligencia Artificial (IA) pretendía lograr un algoritmo general que fuese capaz de resolver cualquier tipo de problema, el famoso solucionador general de problemas, a través de métodos heurísticos. Se creía que todos los problemas se podían resolver recorriendo un árbol de objetivos y la solución del problema, consistía en encontrar el camino correcto, desechando todas aquellas vías poco fértiles. La dificultad estaba en cómo desechar esas ramas o caminos improductivos, quién podría garantizar que ese camino después no fuese el mas adecuado, hasta qué profundidad había que recorrer el árbol para estar seguro de que esa vía era errónea, cómo evitar, qué producto de la ramificación creciente del árbol, un exceso de combinaciones incalculables (explosión combinatoria). Con el tiempo estos resolvedores generales fueron abandonados y se trató de darle solución a problemas más específicos, problemas que dependían de un dominio de aplicación y los cuales se solucionaban a través de los conocimientos que se poseían sobre ese dominio, lo que dio lugar a la explosión de los sistemas basados en conocimientos mas conocidos como sistemas expertos, los cuales debido a la estrechez de su dominio en la solución de los problemas, no cumplían con las expectativas de los usuarios. Esto, entre otras cosas, trajo como consecuencia la crisis del paradigma simbolista dentro de la IA lo que originó nuevos paradigmas siendo los más importantes los basados en el conexionismo y los basados en la cooperación y es sobre estos últimos donde haremos hincapié dada su relación con la distribución inteligente de la información y la cooperación entre agentes inteligentes los cuales se ajustan a las necesidades de una sociedad basada en el conocimiento.
Por otra parte se pretendía comprender los estados mentales a través de "mundos de juguetes", ya que no se conocía lo suficiente sobre la naturaleza de la inteligencia y, por otro lado, existía aquello de que lo aprendido en esos dominios de juguete se podría extender sin dificultades a problemas más complejos.
La IA abandona los sistemas autistas (encerrados en si mismos) para dar lugar a sistemas abiertos que comparten información de forma inteligente, a la vez que permite la combinación de diferentes paradigmas de representación del conocimiento como los basados en reglas, los marcos (frames), los guiones, etc.
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