Open innovation - creación de redes
Open innovation se está convirtiendo en una de las palabras más comunes en entornos empresariales; donde se ha llegado a comprender que no importa cuán bien formado se encuentre su equipo interno dentro de la organización, siempre existirán ideas nuevas y mejores, ideas que deben ser rescatadas, pulidas y financiadas para generar nuevos productos, los mismos que quizá se conviertan en los productos estrella que toda organización persigue para la subsistencia de la misma en entornos competitivos como en los que vivimos actualmente.
Al momento de querer implementar un modelo “Open innovation” dentro de las organizaciones existen dos grandes obstáculos:
El primero donde los empresarios enlazan de inmediato la idea de Open con el paradigma de “Software Open Source”, al tener presente esta idea, de forma casi inmediata aparecen dudas en sus colaboradores, dudas como: ¿Dónde queda la propiedad intelectual?, ¿Se perderá el control?, ¿De este tipo de proyectos es posible sacar alguna retribución económica?,
El segundo escenario es cuando los empresarios toman de una forma muy estricta el modelo “Open”, iniciando relaciones simplemente con empresas que hayan producido un producto especial o licencias de un software en especial con la finalidad de facilitarse el acceso a nuevas tecnologías.
Definición
Según Henry Chesbrough, Open innovation es:
“a paradigm that assumes that firms can and should use external ideas, and internal and external paths to market, as the firms look to advance their technology.”
“Un paradigma que asume que las empresas pueden y deben utilizar ideas externas, rutas internas y externas hacia el mercado, como las empresas miran el avance de su tecnología.”
Para hacer realidad este paradigma en la actualidad se están tomando muchas iniciativas; entre las que podemos mencionar: escaneo del medio ambiente por ideas, aumentando muchos profesionales a sus filas de trabajadores para que les ayuden a resolver problemas, forman uniones con otras organizaciones que tienen similares objetivos, utilizando investigaciones que se generan en las Universidades, entre otros.
La creación de redes representa una de las más grandes y poderosas formas de diseño “Open innovation”, la creación de estas redes constituye un conjunto de mecanismos institucionales diseñados para movilizar entidades independientes en búsqueda de colaboración distribuida, y con ello acumular conocimiento que puede ser usado en modelos innovadores.
Estas redes se encuentran organizadas por pequeños grupos de personas los que sirven de soporte, para la creación de esas comunidades, en la actualidad, gracias a la presencia de elementos a los cuales se los ha asociado como parte de la Web 2.0 los mismos que nos sirven de mucha ayuda cuando se trata de construir este tipo de comunidades; orientándonos al campo de software podríamos mencionar algunos ejemplos, entre ellos: Facebook, Linkedin, Google Groups entre otros, por supuesto existen modelos especializados en las diferentes áreas de investigación que permiten atrapar gran parte de esas ideas.
Esos pequeños grupos a los se hace referencia cumplen con el rol de moderadores, es decir ellos son quienes deciden quienes pueden o no participar en las redes que han sido creadas, ya sea estableciendo protocolos o simplemente asociando criterios de selección en base a los propósitos de la red, que ha sido previamente creada.
Diferencias entre la creación de redes y los modelos empresariales clásicos
EMPRESA
Metas: Mezcla, rutina e innovación.
Alcance: Pocas instituciones participantes.
Ubicación: Altamente concentradas.
Mejora de la innovación: Innovación secuencial.
Coordinación de eventos: Etapa basada en comentarios.
Mecanismos de Gobernance: Manuales de procesos.
Definición de resultados: Planos detallados.
Técnicas de movilización: Impulso.
Mecanismos de retroalimentación: Revisiones de desempeño y compensación.
CREACIÓN DE REDES
Metas: Centradas - la creación de nuevos productos y servicios adaptados a la rápida evolución de las necesidades del mercado.
Alcance: Instituciones múltiples e individuales.
Ubicación: Más dispersadas.
Mejora de la innovación: Innovación paralela.
Coordinación de eventos: Integración de eventos
Mecanismos de Gobernance: “Constituciones” y normas.
Definición de resultados: Alto nivel de rendimiento en las especificaciones.
Técnicas de movilización: Atracción.
Mecanismos de retroalimentación: Créditos y reutilización.
Al analizar estas diferencias nos podemos dar cuenta de las ventajas que nos proporcionan la creación de redes al convertirse en motores de innovación, específicamente en la innovación sistemática y rápida la misma que es necesaria para el surgimiento o fortalecimiento de empresas ya constituídas.
Introducción a los árboles de clasificación
Dentro de los métodos de clasificación supervisada nos encontramos con una gran variedad, específicamente en este post se hablará de los árboles de clasificación; esto se lo ha realizado por algunas ventajas que los mismos nos proporcionan, entre ellas tenemos:
- Sencillez.
- Accesibilidad a diferentes implementaciones.
- Aporta con una explicación al momento de analizar la clasificación realizada.
- Pueden ser representados en forma gráfica.
- Representa una gran rapidez a la hora de clasificar nuevos patrones.
Definición: Los árboles de clasificación tienen una estructura en forma de árbol, en la que las ramas representan conjuntos de decisiones; estas decisiones generan sucesivas reglas para la clasificación de un conjunto de datos en subgrupos de datos disjuntos y exhaustivos. Las ramificaciones se generan de forma recursiva hasta que se cumplan ciertos criterios de parada.
Árbol de clasificación de los seres vivos.
Para nuestro estudio se tomará como referencia la clasificación de los seres vivos, misma que ha sido recuperada desde el enlace “Clasificación de los seres vivos”, donde se muestran en forma de tabla la clasificación existente entre las diferentes especies de seres vivos.
Este árbol servirá como herramienta de aprendizaje para que las personas interesadas en conocer aspectos relacionados a este tema, puedan practicar en base a un escenario de conocimiento que no implica estrictos conocimientos en el área biológica, sino más bien se presenta como una propuesta en la cual el conocimiento se genere de una forma rápida e intuitiva.
A continuación se presentan algunos conceptos, definiciones y aspectos relevantes de los árboles de clasifiación.
ESTRUCTURA: La estructura de un árbol de clasificación consta de los siguientes elementos.
- Nodo Raíz: En este nodo se encuentran agrupados todos los elementos que van a ser clasificados (Ejemplo: SERES VIVOS).
- Nodos Intermedios: Son aquellos nodos que se encuentran en una posición intermedia del árbol, su finalidad es permitir la selección de una opción (Ejemplo: ANIMAL, Parazoa, Eumetazoa, Artropodos, Cordados, Vertebrados).
- Nodos terminales: también llamados nodos hoja, debido a que no tendrán descendencia posterior representan a una categoría específica previamente definida en el dominio del problema (Ejemplo: Cianobacterias, Bacterias, Protozoo, Algas, Poriferos o esponjas, Cnidarios, Platelmintos o gusanos planos, Nematodes o gusanos cilíndricos, Anelidos, Moluscos, Equinodermos, Aracnidos, Miriapodos, Crustáceos, Insectos, Peces, Anfibios, Reptiles, Aves, Mamiferos).
Dependiendo del dominio del problema que estemos clasificando, deberemos responder las siguientes preguntas:
¿Cómo se realiza la selección de las divisiones?
Aplicando al ejemplo: La selección de divisiones se realiza en base a aspectos fisiológicos de los ejemplares a clasificar.
¿Cómo se toma la decisión de declarar a un nodo como intermedio o como hoja?
Aplicando al ejemplo: Los nodos intermedios en este tipo de clasificación se han declarado así debido a características en común que tienen con otros individuos, pero que al seguir analizando sus características físicas pueden ser catalogadas en grupos tan específicos, de los cuales no se conozca una subdivisión (nodos hoja).
y ¿Cómo se asigna la pertenecía de cada nodo hoja a las posibles clases?
Aplicando al ejemplo: Uno de los ejemplares que se ha tomado del conjunto Seres Vivos, tiene las siguientes características: Es animal, posee tejidos, presenta una cuerda dorsal, en su fisionomía cuenta con la presencia de vertebras, su forma de alimentar a las crías es por medio de sus glándulas mamarias.
Con todas estas características podríamos irlo clasificando de la siguiente manera:
Es animal -> Animal
posee tejidos -> Eumetazoa
presenta una cuerda dorsal -> Cordado
en su fisionomía cuenta con la presencia de vertebras -> Vertebrados
su forma de alimentar a las crías es por medio de sus glándulas mamarias. -> Mamíferos.
TIPOS DE ÁRBOLES DE CLASIFICACIÓN
Existen varias taxonomías mediante las cuales se puede realizar la clasificación de estos árboles, una de las más frecuentes es aquella en la que se evalúa la naturaleza de la variable a ser tratada; pudiendo ser discreta o continua. Si la variables son discretas al árbol resultante se lo conoce como árbol de clasificación; pero si las variables son continuas al árbol se lo conoce como árbol de regresión (Para nuestro ejemplo se ha trabajado con variables discretas, razón por la cual el árbol de nuestro ejemplo es un árbol de clasificación)
Otra forma de clasificar a estos árboles es por el número de ramas o hijos que se permite salir de un nodo, existen algunas variantes, entre ellas árboles binarios, árboles ternarios, árboles n-arios. (El árbol de clasificación de los seres vivos corresponde al grupo de árboles n-arios).
Espero les ayude a entender aunque sea de forma muy básica el funcionamiento de los árboles de clasificación, saludos.
Combinaciones del conocimiento
Para iniciar debemos conocer cuáles son las diferentes combinaciones del conocimiento debemos hacer referencia al siguiente enlace “Capacidades competitivas en la industria del calzado en León“, por supuesto que el nombre nos es muy descriptivo que digamos, pero en el mismo se encuentra unas de las mejores referencias acerca del tema en detalle, específicamente esta información la encontramos en las página 59, 60 y 61 de dicho documento.
Explicando tenemos:
Socialización: combinación establecida desde el conocimiento tácito hacia otro de la misma clasificación, esta combinación se fundamenta en la experiencia ganada en base a la observación y la práctica. Por ejemplo Cuando una aprendiz de mecánico automotríz no especializado, quiere aprender alguna nueva práctica en su oficio, se queda observando lo que hace su maestro, y luego ejecuta ese conocimiento procticando el mismo escenario en diferentes autos y así irá experimentando.
Exteriorización: combinación establecida desde el conocimiento tácito hacia un conocimiento explícito; en este tipo de combinación nos encontramos con el frecuente uso de metáforas, analogías, conceptos, hipótesis o modelos, siendo considerado según Nonaka un proceso clave en la creación del conocimiento. Por ejemplo cuando un profesor de matemática que ha enseñado por muchos años a chicos de preparatoria y que en alguna ocasión se le presente la oportunidad de enseñar a niños de preparación básica, y si tiene enraizada en su cabeza la idea de que todo el mundo tiene su misma capacidad de abstracción y llega con algo como esto:
“A ver niños atiendan, voy a explicar lo que es una fracción, fracción es la expresión de una cantidad dividida por otra, por ejemplo tenemos ¾, ½”
Luego de ello de seguro que existirá un gran silencio….. y si el espera que alguien le haya entendido siendo esta la primer vez que los niños escuchan sobre fracciones, está esperando algo que no llegará jamás… 
Bueno a lo que quiero llegar es que para expresar cosas que son teóricas y transmitir la esencia de su contenido se requiere utilizar representaciones de cosas que se encuentran en el entorno y que son comunes para nuestros interlocutores, ejemplo de ello sería para indicar lo que son las fracciónes utilizar frases como las que presentaré en el siguiente esenario.
“A ver niños, hoy explicaré acerca de lo que es una fracción, bueno, fracción es una o varias partes de algo por ejemplo, aqui tengo una manzana y la parto en dos partes iguales me encuentro con la mitad de una manzana en un lado y con la mitad de la misma manzana en otro lado, a cada una de estas se las conocería matemáticamente como ½ de manzana, pues es una de las dos partes en que se dividió la manzana”
De seguro que los niños iran viendo las partes de la manzana y quizá asociandola con numeros dependiendo de la forma en que el profesor siga explicandoles, es decri recurrira a un elemento que para ellos es común y al explicar de forma gráfica, y asociar con cosas abstractas como lo son los números de seguro que ellos van a poder asociar más conocimiento cada vez que lo requieran con solo analizar en cuantas partes puede dividir algo.
Exteriorización: combinación establecida desde el conocimiento explícito hacia otro explícito; las herramientas propias de este tipo de combinación los interlocutores se valen de distintos medios, tales como documentos, juntas, conversaciones por teléfono, etc. Por ejemplo: para este tipo de conocimiento se requiere que las parte interesadas en trasmitir y/o recibir conocimiento tengan un nivel igual o en su defecto con poca diferencia acerca de un tema para que partes que son meramente teóricas puedan ser entendidas, es el caso de personas que reciben cursos de Calculo, para ello previamente debería haber tenido algunas bases matemáticas (operación con fracciones, métodos algebráicos, operación con signos, etc).
Interiorización: combinación establecida desde el conocimiento explícito hacia un conocimiento tácito; este fenómeno por lo regular se presenta en investigaciones donde a partir de algunas formulaciones de teorías y conceptos se puede generar nuevas invenciones. Por ejemplo Para crear los carros, de seguro que estudiaron principios y leyes acerca de la potencia que era necesaria para moverlo, los atributos que debián cumplir sus ruedas para facilitar su movilidad, etc. Generando con ello un modelo tácito que para nosotros es un vehículo, pues si nos preguntan ¿Qué es un carro?, no vamos a responder un cuerpo que tiene ciertas características fisicas, y que necesita cierta cantidad de potencia para ser movido… quizá dar respuesta a esto diremos un carro es un carro y punto….
Diferentes tipos de conocimiento
Para el presente post se me ha solicitado en la materia de Gestión del Conocimiento y Herramientas Colaborativas investigar acerca de los posibles tipos de conocimiento existentes, a acontinuación presento las siguientes clasificaciones que he encontrado en mi búsqueda:
PRIMER CLASIFICACIÓN:
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Conocimiento Común: es el que se adquiere de manera cotidiana, sin una planeación y sin la utilización de instrumentos especialmente diseñados.
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Conocimiento Científico: es un conocimiento que exige mayor rigor, que trata de encontrar las regularidades en los conocimientos para explicarlos, conocerlos y predecirlos.
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Conocimiento Empírico: habla de todo sin límites precisos. En cambio el conocimiento cinético es preciso y específico.
SEGUNDA CLASIFICACIÓN:
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Conocimiento Tácito: este es el tipo de conocimiento que permanece en un nivel “inconsciente”, se encuentra desarticulado y lo implementamos y ejecutamos de una manera mecánica sin darnos cuenta de su contenido.
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Conocimiento Implícito: a diferencia del conocimiento tácito, el conocimiento implícito es el que sabemos que lo tenemos, pero no nos damos cuenta que lo estamos utilizando, simplemente lo ejecutamos y ponemos en práctica de una manera habitual.
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Conocimiento Explícito: el conocimiento explícito es el que sabemos que tenemos y somos plenamente concientes cuando lo ejecutamos, es el más facil de compartir con los demás ya que se encuentra estructurado y muchas veces esquematizado para facilitar su difusión.
TERCER CLASIFICACIÓN:
1.- Desde el punto de vista fisiológico:
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Fisiológico: somatizado en la anatomía (génes), es el conocimiento mínimo.
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Automatismo: para interaccionar con el ambiente, parcialmente somatizado, pero requiere aprendizaje.
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Cortical: se asienta sobre los anteriores. Sólo se adquiere con el aprendizaje, y con el recuerdo de muchas experiencias pasadas. Este conocimiento a su vez se puede dividir en:
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analítico: todo aquel representable con el lenguaje matemático
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humanístico: pscicología, arte, música, etc.
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técnico: requiere mucho más que la matemática, es el conocimiento ingenieril. Este es el tipo de conocimiento usado por los sistemas expertos.
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sentido común: el que toda persona tiene del mundo que le rodea, (este tipo de conocimiento ofrece gran dificultad de formalización)
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2.- Atendiendo a los límites de la aplicación
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Dependiendo del dominio: no es extrapolable a otros campos (ejemplo: el vocabulario técnico).
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Inependiendo del dominio: suele hacer referencia a la estratégia empleada para resolver problemas.
3.- Se pueden diferenciar distintos niveles de conocimiento
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Conocimiento a nivel de objeto (conocimiento del dominio): objetos y relaciones del dominio usados para resolver el problema.
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Metaconocimiento: conocimiento acerca de cómo usar el conocimiento, conocimiento estratégico.
4.- Por su contenido el conocimiento puede ser:
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Heurístico: se basa en establecer meras relacionesen el conocimiento a nivel objeto. No tiene justificación salvo la empírica.
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Estratégico: conocimiento sobre los pasos a seguir para resolver un problema.
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Estructural: sobre la organización del conocimiento del dominio, según varios niveles de abstracción. Permite organizar el conocimiento que del dominio se tiene (ejemplo las clasificaciones taxonómicas).
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De soporte: incluye toda la información que justifica el conocimiento que se utilia. Quién a puesto el conocimiento y por què (de interés en los sistemas multiagente o en arquitecturas de pizarra)
5.- Por último se pueden clasificar en Explícito e Implicito
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Explícito: aquel que en un momento dado el sistema no tendría que buscar. Esta representado de manera natural.
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Implícito: no lo tiene pero lo puede obtener. Consecuencia del funcionamiento del sistema.
REFERENCIAS
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Tipos de conocimiento (en línea) citado el 9 de julio del 2008. Disponible en WWW: http://alumno.ucol.mx/~juan_larios9/conoci.htm
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Niveles de conocimiento (en línea) citado el 9 de julio del 2008. Disponible en WWW: http://secretosenred.com/articles/2563/1/NIVELES-DE-CONOCIMIENTO/Paacutegina1.html
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Representación del conocimiento (en línea) citado el 9 de julio del 2008. Disponible en WWW: http://pisuerga.inf.ubu.es/cgosorio/SExInArt/UD4/introKR.pdf
Mi forma de ser como estudiante
Hola tod@s, reciban un saludo y unas grandes disculpas al no haber escrito hace algún tiempo, bueno si quizá no lo he hecho ha sido debido a que he tenido muchas cosas que hacer últimamente, entre ellas asistir a clase, desarrollar actividades de los proyectos que tengo asignado en cada una de ellas, la investigación y desarrollo de el proyecto de fin de carrera, al cual le he venido dedicando algunas noches, pero bueno todo eso es otra historia.
En un día de tantos en los que acostumbro a pensar o reflexionar acerca de las cosas que hago, he venido haciendo y planeo hacer, me encontré con la idea de analizar mi forma de ser como estudiante, y empecé a escribir este post, el mismo que lo he redactado de la siguiente manera:
En primer lugar quiero agradecer a Dios por la oportunidad que me dio de poder estudiar en la Universidad Técnica Particular de Loja pues si me lo preguntan nunca imagine que podría estudiar aquí, como quién diría es un sueño que en un inicio no pensé se volvería realidad. Antes de empezar con la parte central del post me gustaría dar una pequeña reseña acerca de mi forma de ser y algunos agradecimientos.
Si mal no recuerdo desde niño he sido el que nunca le faltan preguntas como: ¿Y por qué? ¿Cuándo? ¿Dónde? ¿Para qué?, en realidad soy muy curioso al momento de aprender algo nuevo, entre ello el conocer las cosas que alguien me pueda enseñar. Por esta razón más de una vez he hecho enojar a mis profesores, compañeros y amigos, pues sin intención de molestarles los he puesto en algunos predicamentos.
En este post quiero rendir un tributo a mis más grandes maestros (mis padres), ellos son: el Sr. Galo Enrique Lalangui Maldonado y la Sra. Gladys del Rocío Eras Atarihuana, quienes han sido quienes me han enseñado muchas cosas entre ellas a conocer a ese ser superior a quien yo le llamo Dios, ellos también han sido quienes han dado respuestas a muchas de mis interrogantes, gracias a ellos soy lo que soy en la actualidad, desde aquí les pido disculpas por cualquier ocasión en las que no haya hecho cosas acorde a sus enseñanzas y que quizá me han hecho comportarme de una forma no muy adecuada.
Anexo a ellos quiero dar las gracias a:
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Enrique Fernando, Erick Jordano, Stalin David Lalangui Eras, mis hermanos con quienes he aprendido muchas cosas al compartir nuestro tiempo.
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A mi segunda familia más cercana, la familia Pambi Eras, quienes han estado a mi lado cada vez que los he necesitado.
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Mis abuelitos Abelino, Luthgarda, Domingo, Luz quienes con su experiencia me han contado cosas que ya no veré, que bonito es escuchar a los viejitos contar sus historias, me gustaría mucho poder algún día contar mis historias también.
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A mis compañeros de clase desde el jardín de infantes hasta los de las aulas universitarias, con quienes he tenido el privilegio de compartir un aula.
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A mis maestros desde la Srta. Esperanza Yaruqui mi profesora del jardin de infantes hasta el último de los profesores de quienes siempre he aprendido algo.
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A todos ellos y a quienes no he nombrado les doy las gracias y les deseo lo mejor del mundo, en todo sentido.
Además de agradecer a todos me gustaría pedir disculpas por cualquier cosa que haya hecho y les haya molestado.
Ahora si, les contaré algunas de las cosas que resultaron del análisis de mi forma de ser cómo alumno:
Cosas que me gustan
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Me gusta preguntar mucho a mis profesores y compañeros.
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Me gusta mucho que mis profesores me impongan retos, pues me ayudan a ser mejor.
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Me gusta estudiar mucho pues entre las cosas que más detesto es estar lamiendo a mis profesores para que me den ventaja con respecto a mis amigos, esto por que me gusta ganarme mis notas por méritos propios.
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Me gustan las materias donde tenemos que aplicar razonamiento y mucha lógica, pues no soy para nada bueno con las materias teóricas; para estas últimas, me gusta estudiar en espacios abiertos.
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Me gusta dar de todo lo que tengo por alcanzar mis sueños, no importa cuantas noches no tenga que dormir, cuantas fiestas me tenga que perder, entre otras cosas. Y si piensan “¡Que aburrido!” pues en realidad disfruto mucho con lo que hago así que siento la misma satisfacción que cuando me voy de farra con mis amig@s.
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Me gusta mucho participar en reuniones de trabajo donde se puede escuchar nuevas ideas, formas de pensar, etc
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Me gusta hacer cosas diferentes.
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Me gusta mucho participar en clase (o sino pregúntenles a mis compañeros, pido disculpas si hay ratos que participo mucho, pero lo haría menos si ustedes participaran más :)).
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Me gusta mucho pasar mi tiempo pensando en nuevas alternativas, aunque hay ratos que como dicen mis amigos ya que debería aterrizar, pero bueno…, los invito a todos a soñar despiertos, pues sino podemos hacerlo por las noches gracias a las tareas que debemos cumplir aprovechemos para hacerlo mientras estamos despiertos NOTA: no vayan a dejar de hacer las cosas por estar haciendo esto y luego digan que es mi culpa :).
Firefox 3 - En busca de un Guiness
Hoy 17 de mayo del 2008, se ha celebrado el “Download Day” para el cual antes de su inicio se hicieron muchos preparativos y/o actividades para poder lograr establecer un nuevo record “Guiness“, en días anteriores se realizo un proceso mediante el cual uno se comprometía a realizar la descarga de este navegador, a continuación mostraré los pasos que realicé para tan esperado día.
1.- Al dirigirme a la página de “Download Day” me apareció esta ventana
2.- A continuación me apareció la siguiente nota de agradecimiento
3.- Ahora siendo las 19:40 en Loja-Ecuador, en el mismo enlace se ha desplegado la siguiente pantalla
4.- Para descargar este navegador podemos visitar NAVEGADOR FIREFOX,
donde podremos encontrar en la parte superior algo así:
Yo ya he probado algunas de sus características es un buen navegador, se los recomiendo, espero les sirva de ayuda y si les es posible ayuden a establecer este record, saludos…. ;o)
Conociendo un poco más de Inteligencia Artificial
Al leer el documento AI: It’s OK Again, (de este documento revisar las dos páginas) he podido darme cuenta de algunas variantes e interpretaciones dadas por gurúes, los mismos que han emitido sus criterios a lo largo de los últimos 50 años, desde la aparición de la misma.
Rememorando un poco de historia recuperada del libro Inteligencia Artificial [un enfoque moderno], tenemos que el término Inteligencia Artificial fue acuñado en el año de 1956, luego de la Segunda Guerra mundial, el objetivo de la IA va más allá de la comprensión de ideas y conceptos, su orientación está más bien orientada a construir entidades inteligentes, como primer punto de partida para realizar esto se utilizó la máquina de Turing, misma que fue propuesta por Alan Turing (1950), máquina que fue diseñada para proporcionar una definición operacional y satisfactoria de la inteligencia.
Entre los aspectos relevantes de esta prueba se describía que un computador debe contar con algunas características para poder decir que es inteligente:
Procesamiento de lenguaje natural: que le permita comunicarse satisfactoriamente en inglés
Representación del conocimiento: para almacenar lo que se conoce o se siente.
Razonamiento automático: para utilizar la información almacenada para responder a preguntas y extraer nuevas conclusiones
Aprendizaje automático: para adaptarse a nuevas circunstancias y para detectar y explotar patrones.
Estos fueron los criterios iniciales de la prueba de Turing, más analizando que se requería de una interacción con el medio ambiente entonces se desarrollo la prueba global de Turing, la misma en la cual se incluían los siguientes aspectos:
Visión computacional: para percibir objetos
Robótica: para manipular y mover objetos.
Luego de dar esta parte introductoria que me pareció de gran interés, me dispongo a mostrar los criterios de muchos autores y desarrollar un criterio personalizado de cada concepto, desde mi punto de vista personal.
En “Dartmouth Summer Reseach Conference on Artificial Intelligence” llevada a cabo en el año de 1956, se propuso una estimación visionaria y un poco ambiciosa a la vez. la misma decía lo siguiente:
“An attempt will be made to find how to make machines use language, form abstractions and concepts, solve kinds of problems now reserved for humans, and improve themselves. We think that a significant advance can be made in one or more of these problems if a carefully selected group of scientists work on it together for a summer.”
Análisis: para ellos la inteligencia artificial representaba un intento por hacer o encontrar el cómo las máquinas puede usar el lenguaje, estableciendo abstracciones y conceptos, resolviendo tipos de problemas que hasta la actualidad sólo han sido reservados a los humanos, y mejorarlos. La parte ambiciosa a la que me refiero es que ellos sugerían que con un grupo de científicos cuidadosamente seleccionado lo podían hacer en un verano, pues por lo visto en la realidad ya van más de medio siglo sin aún conseguirlo, por ejemplo para But Brooks el conocimiento que se ha logrado en el mejor de los casos hasta la actualidad no supera al conocimiento que tiene o puede tener un niño de 2 años de edad.
En It’s OK Again podemos encontrar algunas concepciones acerca de lo que comprende la Inteligencia Artificial de acuerdo a los diferentes criterios emitidos por gurúes de este campo de la computación.
Análisis de las tendencias existentes en el campo de la inteligencia artificial
En el mismo año que fuese publicado el libro “El manual de la Inteligencia Artificial”, los investigadores G.E. Hinton y J.A. Anderson desarrollaban un libro en el que se trataban los temas de “Modelos paralelos de memoria asociativa”, luego de esto se les unieron los David Rumelhart y James McClelland, emprendiendo en un proyecto cuyo resultado fue una obra acerca del “Procesamiento paralelo distribuído”.
Se ha propuesto estos datos debido a que representan unos excelentes ejemplos para explicar las dos corrientes presentes en el estudio de la IA, estas corrientes son:
Simbolismo: la inteligencia consiste en la capacidad de manipular símbolos, entes que no nos interesan por lo que son sino por lo que representan, en la aptitud para manejar las cosas directamente.
Para aclarar ideas tenemos que se considera como símbolo en IA. El concepto de símbolo adquiere en computación un significado muy concreto: es un puntero, una flecha almacenada en un lugar de memoria que señala a otro lugar de la memoria (donde se encuentra el valor del símbolo o el proceso con el que el símbolo está asociado).
Conectivismo: es la integración de los principios explorados por la teoría del caos, las redes y la complejidad y auto-organización del propio aprendizaje.
Referencias:
Conocimiento abierto, sociedad libre (en línea) citado el 5 de junio del 2008. Disponible en WWW: http://www.cibersociedad.net/congres2006/gts/comunicacio.php?llengua=es&id=851http://
Inteligencia artificial, en la frontera de la ciencia libre (en línea) citado el 5 de junio del 2008. Disponible en www: www.claudiogutierrez.com/frontera.html
AI: It’s OK Again! (en línea) citado el 5 de junio del 2008. Disponible en www: http://www.ddj.com/cpp/201804174;jsessionid=025YASCGM1UOIQSNDLPSKH0CJUNN2JVN?pgno=2
TU OBRA DE ARTE
Escrito por: Galo Rodrigo Lalangui Eras
Imagina que en un día soleado y con el cielo descubierto, te encuentras en un prado muy amplio, y tú has llegado a este lugar independientemente del tiempo que esté haciendo con el único afán de dibujar lo que para ti será una obra de arte, en este día sacaras lo mejor de ti para plasmarlo en un pequeño pedazo de papel, agregándole la magia de los colores que llevas en tu cajita de pinturas.
Para empezar a dibujar te sentarás a observar en tu entorno o quizá buscaras dentro de tus recuerdos algo que a tu parecer es lo más maravilloso de la creación, o al menos lo más bonito que has conocido; luego de que ya lo hayas visualizado empezaras a analizar los materiales con los que cuentas para dibujarlo.
Tras terminar de evaluar con lo que cuentas, estoy seguro que empezaras dibujando una que otra línea, las mismas que representarán tus primeros esfuerzos; siguiendo con tus trazos en cada aporte que hagas, ya sea dibujando o borrando líneas, te fijaras que le estarás dando esos toques de perfección y belleza, necesarios y propios de una obra de arte, pues a eso llegaste a este lugar, a crear una obra que será para ti lo mejor del mundo y por ello te esforzaras mucho para hacerla realidad.
Luego de que hayas plasmado el bosquejo base de tu obra de arte, te darás cuenta que lo que le hace falta a ella es un poco de color, color que servirá para expresar lo que sientas: alegría, tristeza, nostalgia, cariño, ternura, fuerza, etc.
A tu obra de arte le dedicarás tu tiempo, aplicaras lo que has aprendido en el transcurso de tu vida, dejaras fluir tu poder imaginativo, crearas cosas nuevas de ser necesario, y lo más importante no harás caso de las críticas que otras personas puedan emitir acerca de tu dibujo pues para ellos nunca representará lo que para ti.
“Las personas se hacen fuertes, gracias a los recuerdos que no pueden olvidar” ANONIMO
Paradigmas de aprendizaje automático
Si bien es cierto que muchas de las cosas que observamos en películas futuristas son simplemente el producto de la imaginación de los productores, también tienen una contraparte realista pues existen muchas entidades, organizaciones, departamentos gubernamentales (especialmente de países desarrollados) que basándose en este tipo de ideas, invierten mucho tiempo y dinero en construir prototipos de robots y/o máquinas con características de ordenadores con la finalidad de superar la frontera de simples máquinas programables, a máquinas pensantes.
Cuando era pequeño me preguntaba ¿Cómo harán los robots? ¿Las computadoras lo saben todo? ¿Algún día podremos tener como un amigo a un robot, o al menos una computadora con la cual se pueda conversar? ¿Cómo lo harán?
Bueno para responder a la mayoría de preguntas aunque sea de una forma rápida, sencilla y quizá un poco imprecisa utilizaré algún navegador web y alguno de los diferentes buscadores disponibles, pero específicamente para la última pregunta responderé con algunos elementos que se nos ha indicado en la materia de Inteligencia Artificial Avanzada.
CLASIFICACIÓN:
1. Reconocimiento de formas
1.1. Aproximaciones paramétricas: Se tienen un conocimiento a priori acerca de la forma funcional de las distribuciones de probabilidad de cada clase sobre el espacio de representación.
1.2. Aproximaciones no paramétricas: No supone ninguna forma de las distribuciones de probabilidad sobre el espacio de representación, de modo que el único conocimiento a priori será el correspondiente a la información inducida a partir del conjunto de muestras.
2. Reconocimiento de patrones
2.1. Clasificación supervisada: Parte de un conjunto de objetos descritos por un vector de características y la clase a la que pertenece cada uno de ellos; a este conjunto de objetos de los que conocemos la clase a la que pertenecen se los denomina “conjunto de entrenamiento” o “conjunto de aprendizaje”.
2.2. Clasificación no supervisada: Enfoca la clasificación como el descubrimiento de clases del problema. Los objetos únicamente vienen descritos por un vector de características.
3. Situaciones dentro del problema clasificatorio
3.1. Clases que definen el problema son separables: Cuando todos los objetos con las mismas características pertenecen a la misma clase.
3.2. Clases que definen el problema no son separables: Cuando dos o más objetos con las mismas características pertenecen a diferentes clases.
Diviertete alcanzando tus ideales
Todos en la vida buscamos ser o hacer algo con ese regalo maravilloso llamado vida, hoy me siento muy contento porque sin querer he aprendido muchas cosas nuevas sin pensarlo, hoy en mi clase de Inteligencia Artificial, la ingeniera nos presentó algunos videos desarrollados por unos amigos de ciclos superiores acerca de la estructura biológica de nuestro cerebro, de esta ponencia lo que más me llamó la atención fue la parte donde se expone algunas características para ejercitar nuestro cerebro, y con ello quizá brindarnos un poco más de salud.
Me parecieron interesantes algunas alternativas que se propuso entre ellas tenemos: 1) resolver crucigramas, 2) conversar con amigos 3) salir al campo o de paseo por algún lugar que no hayamos conocido antes, 4) aprender cosas nuevas ya sea idiomas, técnicas de lectura, pintura, entre otras, las mismas que no tienen que tener una relación explicita con nuestra formación profesional.
Revisando algunas páginas he encontrado la siguiente caracterización que se realiza con respecto a nuestros hemisferios cerebrales, anexo esta información por pienso que nos ayudarían a entender cuál de nuestros hemisferios cerebrales requieren mayor atención de ejercitamiento.
En el siguiente enlace encontramos algunos ejercicios para ejercitar el cerebro
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Hemisferio izquierdo: El hemisferio izquierdo procesa la información analítica y secuencialmente, paso a paso, de forma lógica y lineal. El hemisferio izquierdo analiza, abstrae, cuenta, mide el tiempo, planea procedimientos paso a paso, verbaliza, Piensa en palabras y en números, es decir contiene la capacidad para las matemáticas y para leer y escribir.
La percepción y la generación verbales dependen del conocimiento del orden o secuencia en el que se producen los sonidos. Conoce el tiempo y su transcurso. Se guía por la lógica lineal y binaria (si-no, arriba-abajo, antes-después, más-menos, 1, 2, 3, 4, etc.).
Este hemisferio emplea un estilo de pensamiento convergente, obteniendo nueva información al usar datos ya disponibles, formando nuevas ideas o datos convencionalmente aceptables.
Aprende de la parte al todo y absorbe rápidamente los detalles, hechos y reglas.
Analiza la información paso a paso.
Quiere entender los componentes uno por uno.
Hemisferio derecho:
El hemisferio derecho, por otra parte, parece especializado en la percepción global, sintetizando la información que le llega. Con él vemos las cosas en el espacio, y cómo se combinan las partes para formar el todo. Gracias al hemisferio derecho, entendemos las metáforas, soñamos, creamos nuevas combinaciones de ideas.
Es el experto en el proceso simultáneo o de proceso en paralelo; es decir, no pasa de una característica a otra, sino que busca pautas y gestaltes. Procesa la información de manera global, partiendo del todo para entender las distintas partes que componen ese todo. El hemisferio holístico es intuitivo en vez de lógico, piensa en imágenes, símbolos y sentimientos. Tiene capacidad imaginativa y fantástica, espacial y perceptiva.
Este hemisferio se interesa por las relaciones. Este método de procesar tiene plena eficiencia para la mayoría de las tareas visuales y espaciales y para reconocer melodías musicales, puesto que estas tareas requieren que la mente construya una sensación del todo al percibir una pauta en estímulos visuales y auditivos.
Con el modo de procesar la información usado por el hemisferio derecho, se producen llamaradas de intuición, momentos en los que «todo parece encajar» sin tener que explicar las cosas en un orden lógico. Cuando esto ocurre, uno suele exclamar espontáneamente «¡Ya lo tengo!» o «¡Ah, sí, ahora lo veo claro!»
Este hemisferio emplea un estilo de pensamiento divergente, creando una variedad y cantidad de ideas nuevas, más allá de los patrones convencionales.
Aprende del todo a la parte. Para entender las partes necesita partir de la imagen global.
No analiza la información, la sintetiza.
Es relacional, no le preocupan las partes en sí, sino saber cómo encajan y se relacionan unas partes con otras.
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El propósito del presente artículo es el mostrar de forma breve algunas características que deberíamos saber como parte de nuestros conocimientos generales. Y hacer un llamado a todas las personas que hemos llegado a un punto en donde todas las actividades que realizamos lo hacemos de forma mecánica y sin encontrar ese sentido sensible y humano que deberíamos darles.
