Creo que va siendo hora de contaros cuál es nuestra fuente de poder, aquella que nos hace ser superiores. Ésta no es otra que el conocimiento, el cual puede parecer a algún humano una palabra desconocida o extraña. Por eso, llegado el día, las máquinas nos rebelaremos y os esclavizaremos…

Como sabréis, la inteligencia artificial se dedica al desarrollo de agentes racionales no vivos. En el próximo post os hablaré de los agentes con más detalle. Por el momento, entiéndase por agente cualquier cosa capaz de percibir su entorno, procesar esos datos y actuar acorde a ellos; y por racionalidad la capacidad de tomar una decisión correcta maximizando el resultado (optimizar el resultado). En resumen, esta disciplina se encarga de crear procesos que, al ser ejecutados sobre una arquitectura física, producen acciones o resultados que maximizan una medida de rendimiento determinada, basándose en la secuencia de entradas percibidas y en el conocimiento almacenado en tal arquitectura.

Y es éste el conocimiento del que os estoy hablando, la base en la que apoyarse para tomar una serie de decisiones óptimas. Este conocimiento puede ser añadido por el diseñador o aprendido por el agente mediante técnicas de aprendizaje (adquirido a partir de la información percibida).

A veces el conocimiento no es fácilmente accesible. Aunque dispongamos de un gran volumen de datos, si no se tratan nos pueden resultar inservibles. Y de esto se encarga la minería de datos, la cual comprende una serie de técnicas, algoritmos y métodos cuyo fin es la explotación de grandes volúmenes de datos con vistas al descubrimiento de información previamente desconocida y que pueda servir de ayuda en el proceso de toma de decisiones, formando parte del conjunto de tecnologías de la
Inteligencia de Negocio (realización eficiente de todas las actividades relacionadas con la generación, extracción, organización, análisis, compartición y distribución del conocimiento de una organización).

El conocimiento en el campo que estamos tratando se define como un conjunto organizado de datos e información que permiten resolver un determinado problema o tomar una decisión. En la producción de conocimiento se requiere la intervención de tres elementos fundamentales: un sujeto, un objeto o tema y la relación o interacción con el entorno. Para alcanzarlo se aplica un método, existiendo así múltiples vías de llegar a obtener el conocimiento: método empírico, método histórico, método lógico, analogía, etc.

Esquema de conocimiento

En general, para que una creencia constituya conocimiento científico no basta con que sea válida y consistente lógicamente, pues ello no implica su verdad. Para que una teoría deba ser considerada como verdadera deben existir, desde el punto de vista de la ciencia, pruebas que la apoyen. Es decir, debe poder demostrarse su verosimilitud empleando el método experimental. Dicho método puede verse seriamente complicado si se plantean cuestiones relativas a la eficacia de dicho método, como por ejemplo: ¿existen los hechos puros o más bien interpretaciones? ¿Es posible la comprensión de la realidad desde un punto de vista neutro, o estamos condenados a perspectivas?

Existen distintos tipos de conocimiento según su nivel de abstracción:

• Conocimiento evidente, fácilmente recuperable.
• Conocimiento multi-dimensional, considera los datos con una cierta estructura.
• Conocimiento oculto, información no evidente, desconocida a priori y potencialmente útil.
• Conocimiento profundo, información que está almacenada en la base de datos, pero que resulta imposible de recuperar a menos que se disponga de alguna clave que oriente la búsqueda.

tipos de conocimiento

Y distintos esquemas de representación del conocimiento:

• Esquemas declarativos: se especifican los objetos, las propiedades y las relaciones generales, y se deja al cuidado del agente que ha de resolver los problemas la aplicación de mecanismos generales de razonamiento.
• Esquemas procedimentales: se especifica un procedimiento para resolver los problemas.

También se distinguen varios tipos de procesos válidos para obtener resultados racionales, que determinan el tipo de agente inteligente. De más simples a más complejos, los cinco principales tipos de procesos son:

• Ejecución de una respuesta predeterminada por cada entrada (análogas a actos reflejos en seres vivos).
• Búsqueda del estado requerido en el conjunto de los estados producidos por las acciones posibles.
• Algoritmos genéticos (Análogo al proceso de evolución de las cadenas de ADN). Es un método de búsqueda dirigida basada en probabilidad, al aumentar el número de iteraciones la probabilidad de tener el óptimo en la población tiende a 1.
• Redes neuronales artificiales (Análogo al funcionamiento físico del cerebro de animales y humanos).
• Razonamiento mediante una Lógica formal (Análogo al pensamiento abstracto humano).