miradelgado2007a-paradigma-conexionista

7/25/2019 MiraDelgado2007a-Paradigma-Conexionista

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ELPARADIGMACONEXIONISTAENLAIA:

ASPECTOSMETODOLGICOSJ. Mira Mira y A.E. Delgado Garca

Dpto. de Inteligencia Artificial

ETS de Ingeniera Informtica. UNED

{jmira,adelgado}@dia.uned.es

2007

ResumenPresentamos en este trabajo una descripcin general de las distintas aproximaciones

metodolgicas usadas al abordar el problema de la Inteligencia Artificial (IA), conocidas usualmente

como paradigmas. En esencia slo hay dos aproximaciones diferentes al tema de la formulacin

computacional de la inteligencia, la ue se basa en representar el conocimiento mediante

descripciones expl!citas y declarati"as en lenguaje natural, usando sustanti"os (#conceptos#) y

"erbos inferenciales (#comparar#, #seleccionar#, #clasificar#...) (aproximacin simblica) y la ue se

basa en mecanismos neuronales (aproximacin conexionista). A su "e$, la aproximacin

conexionista tiene dos ramas% (&) las llamadas #'edes de euronas Artificiales# ('As), en las ue

se usa una aruitectura fija (multicapa) y se sustituye a las neuronas por elementos sencillos de

clculo no lineal (sumas ponderadas seguidas por funciones de decisin ue acotan el rango

dinmico de las salidas) y (*) las 'edes +ioinspiradas ue se basan en modelos dinmicos ms

complejos y en la conecti"idad espec!fica de los circuitos neuronales reales.

Palabras clave: Inteligencia como adaptacin cone!ioni"mo mecani"mo" ne#ronale"

1. Inr!"ucc#$n

Entendemo" el concepto de paradigma en el "entido de $#n% &'( como #na apro!imacin

metodolgica a la Inteligencia Artificial )IA* y a la Ingeniera del +onocimiento )I+* ,#e %a "ido

con"en"#ada entre #n amplio gr#po de profe"ionale" del campo ,#e la con"ideran como la forma

normal de %acer ciencia o ingeniera. E"te con"en"o en #n paradigma concreto "#pone ,#e "e e"t

de ac#erdo "o-re c#ale" "on lo" o-eti/o" y la forma de alcan0arlo". E" decir "o-re cmo plantear

la" c#e"tione" y lo" e!perimento" "o-re lo" m1todo" para re"ol/er lo" pro-lema" y "o-re lo"mecani"mo" de e!plicacin y la" %ipte"i" ,#e no" /an a dear "ati"fec%o". 2aradigma e" "innimo

de forma de a-ordar la "ol#cin de #n pro-lema.

2ara entender con m" preci"in la idea de paradigma en IA e I+ con/iene recordar ,#e la"

tarea" -"ica" en c#al,#ier rama de la comp#tacin "on3

'* E"pecificar el prop"ito de la tarea )el pro-lema* ,#e ,#eremo" re"ol/er.

4* Modelar el conocimiento y lo" dato" de lo" ,#e di"ponemo" para re"ol/er la tarea.

5* 6ormali0ar la" entidade" y la" relacione" del modelo.

7* 2rogramar lo" modelo" formale" y8o con"tr#ir lo" mecani"mo" del "i"tema f"ico ,#e /a a

"oportar el clc#lo )comp#tador ro-ot 62GA ...*.

1

MiraDelgado499:;2aradigma;+one!ioni"ta )/er"in 49'';9';47*


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El 2aradigma +one!ioni"ta en la IA J. Mira y A.E. Delgado

2or con"ig#iente %a-lar de paradigma" o apro!imacione" metodolgica" a la "ol#cin de #npro-lema e" e,#i/alente a tomar po"icin acerca de cmo /amo" a modelar formali$ar programar

y8o construirlo" modelo" de dato" y conocimiento. A" a#n,#e /eremo" a lo largo de e"te tra-ao ,#e

"lo %ay do" tipo" de paradigma" )fig#ra '* lo" -a"ado" en representacionesy lo" -a"ado" en

mecanismos e" #"#al di"ting#ir c#atro paradigma" -"ico"3 )'* Sim-lico o repre"entacional )4*

"it#ado o reacti/o )5* cone!ioni"ta y )7* %-rido" ),#e incl#yen toda" la" com-inacione" de lo" tre"

anteriore" en f#ncin del -alance entre lo" dato" y el conocimiento di"poni-le" en cada aplicacin y

en cada fa"e del proce"o )modelado formali0acin y programacin*.


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nat#ral e" "#ficiente y "e de"compone e"a de"cripcin en t1rmino" de entidade" )"#"tanti/o"* y/er-o" inferenciale" )>seleccionar?? abstraer? >comparar? ...* y de lo" condicionale" de control.

E"te paradigma %a "ido el dominante en IA de"de 'BC %a"ta 'C y en "# e/ol#cin "e

o-"er/a #na tendencia progre"i/a a "eparar lo" a"pecto" gen1rico" )tarea" m1todo" inferencia" y

role"* de lo" conocimiento" e"pecfico" de cada dominio de aplicacin )medicina ro-tica ed#cacin

e-...*. =a meta e" apro!imar la I+ a la" otra" ingeniera" en partic#lar a la ingeniera electrnica

donde nadie di"c#te la #tilidad de di"poner de -#eno" almacene" de componente" re#tili0a-le"

)contadore" A=U" memoria"...* y de procedimiento" "i"temtico" de "nte"i" a partir de e"to"

componente" y de #n >modelo e"tr#ct#ral de la tarea?. +ada tarea "e corre"ponde con #n patrn de

ra0onamiento en general dema"iado amplio como para di"poner de #n >almac1n de tarea" re"#elta"?

por lo ,#e a cada tarea "e a"ocia #n con#nto de m-todos)>e"ta-lece y refina? >propn;critica;

modifica? >a-"trae;compara;refina? ...* ,#e la de"componen en subtareasy e"pecifican el control. Elproce"o de descomposicintermina c#ando "e alcan0a el ni/el de inferenciasprimiti/a" llamada" a"

por,#e "e corre"ponden con proce"o" elementale" de ra0onamiento ,#e no nece"itan m"

de"compo"icione" ya ,#e "e p#eden operacionali0ar #"ando "lo el conocimiento e"pecfico de cada

dominio de aplicacin. =a" entidade" del dominio repre"entan role" de entrada y8o "alida en la"

di"tinta" inferencia" tal como "e il#"tra en la fig#ra 4. =a" inferencia" c#mplen #n papel anlogo al de

lo" circ#ito" integrado" en electrnica en lo" ,#e ya no tenemo" ,#e preoc#parno" de "# e"tr#ct#ra

interna "ino "lo de "# de"cripcin f#ncional e!terna.

((II)) ,,eerrbb!!ss IInn--eerreenncc##aalleess:: pprroocceessooss eelleemmeennttaalleess ddee rreepprreesseennttaacciinn ddeellrraa$$oonnaammiieennttoouueeppuueeddeesseerrffoorrmmaallii$$aaddoouussaannddoossllooeellccoonnoocciimmiieennttooeessppeecc!!ffiiccooddeell

ddoommiinniiooddeeaapplliiccaacciinn

pala-ra";concepto )>nom-re"?*pala-ra";relacin

((IIII)) EEnn##""aa""eess ""eell DD!!mm##nn##!!::ppaallaabbrraassccoonncceeppttoo uuee jjuueeggaann rroolleess ddee

eennttrraaddaayy..oossaalliiddaappaarraaiinntteerrccoonneeccttaarreessttooss""eerrbboossiinnffeerreenncciiaalleess

bus

R!l "e sal#"a&i.

R!l "e enra"a&j

Re+la "e #n-erenc#a

R!l "e sal#"a&j.

R!l "e enra"a&iIn-erenc#aj

In-erenc#a iR!l "e enra"a&i

6ig.43 E",#ema" inferenciale" del paradigma "im-lico tra" de"componer #na tarea por #n m1todo

concreto.

F-"1r/e"e ,#e "#-yacente a e"ta apro!imacin f#ncional al paradigma "im-lico e"t la idea de

circ#ito electrnico. =a tarea )>contar?* "e de"compone por el m1todo )"ncrono* %a"ta llegar al ni/el

de inferencia" )-ie"ta-le"* de forma ,#e el e",#ema inferencial del ra0onamiento e" el circ#ito del

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contador "ncrono ,#e "e o-tiene con #n determinado e",#ema de conecti/idad entre /ario"-ie"ta-le".

F-"1r/e"e tam-i1n ,#e el concepto de role "e aclara con la analoga electrnica. Una "eal

c#mple el rol de relo por eemplo por,#e entra en #n terminal tal ,#e la e"tr#ct#ra interna del circ#ito

le o-liga a "ati"facer e"a f#ncin. =o mi"mo pa"a con el rol de >o-"er/a-le? o >%ipte"i" diagn"tica?

en #na determinada inferencia )>a-"traer?*. E" decir la e"tr#ct#ra interna de la" regla" ,#e

operacionali0an #na inferencia definen el rol ,#e /an a c#mplir la" entidade" de #n dominio de

aplicacin ,#e act@en como entrada" o "alida" de e"a inferencia.

Adem" de la /ertiente f#ncional ,#e %emo" de"crito el paradigma "im-lico e" #"ado tam-i1n

por la programacin orientada a o-eto" y por la orientacin a agente" y a "i"tema" m#ltiagente

dentro de la IA di"tri-#ida. =a fig#ra 5 re"#me la ar,#itect#ra de #n agente "im-lico. =a" c#atro

tarea" -"ica" "on3 )'* con"tr#ir #na repre"entacin "im-lica de lo" dato" de entrada )4* con"tr#ir

#na >-a"e de conocimiento? con la" regla" de manip#lacin de lo" "m-olo" y lo" mecani"mo" de

inferencia para prod#cir n#e/o" "m-olo" )5* recodificar lo" re"#ltado" del clc#lo "im-lico en

t1rmino" de la" /aria-le" del medio e!terno y )7* proporcionar alg@n mecani"mo de aprendi0ae para

act#ali0ar la >-a"e de conocimiento"? )el modelo del medio* En todo" lo" ca"o" la apro!imacin

"im-lica e" adec#ada para toda" a,#ella" aplicacione" en la" ,#e di"ponemo" de conocimiento

"#ficiente para e"pecificar la" regla" inferenciale" y en a,#ello" proce"o" de aprendi0ae ind#cti/o en

lo" ,#e tam-i1n di"ponemo" de conocimiento para e"pecificar la" meta;regla".

M!"el! "el Me"#!)>Ha"e de +onocimiento?*

Mecan#sm!s "eIn-erenc#a

Acual#/ac#$n "el M!"el!)Aprendi0a.e*

Re'resenac#$n

S#mb$l#ca enPe0ue1a Escala

Rec!"#-#cac#$n

"e l!s S2mb!l!sIn-er#"!s

Me"#! E3ern!

6ig. 5. Ar,#itect#ra de #n agente "im-lico -a"ada en la prop#e"ta inicial de +rai &4(.

4. El 'ara"#+ma s#ua"!

El paradigma "it#ado llamado tam-i1n reacti/o o >-a"ado en cond#cta"? enfati0a el %ec%o de

,#e toda percepcin y toda accin e"tn e"tr#ct#ralmente acoplada" a tra/1" de "en"ore" y

efectore" concreto" a #n medio e!terno e interno tam-i1n concreto". A" la" componente" de

modelado del conocimiento no "on a%ora concepto" cogniti/o" de alto ni/el "emntico )>%ipte"i"?

>o-"er/a-le"? >diagn"tico"? ...* "ino elemento" m" "encillo" claramente di"ting#i-le" por #n

o-"er/ador e!terno ,#e /e cmo #n agente f"ico )#n ro-ot por eemplo* interact@a con "# medio tal

como oc#rre en la etologa. F-"er/amo" ,#e #n ro-ot >e"t ,#ieto? >"e m#e/e? >gira a la derec%a?

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>e/ita #n o-"tc#lo? >acerca #n manip#lador a #n o-eto? >lo coge? >lo tran"porta? >lo "#elta? etc.E"ta" "on la" cond#cta" elementale" ,#e ,#eremo" mimeti0ar.

E"ta apro!imacin a"cendente al pro-lema de la inteligencia tiene "#" race" en la ci-ern1tica

)recordemo" ,#e el tt#lo de la o-ra de .S. Mc+#lloc% e" >Em-odiment" of Mind? &5(* y %a "ido

promo/ida en la IA en la d1cada de lo" 9 por in/e"tigadore" procedente" del campo de la ro-tica

&7BC( la p"icologa &:( y la -iologa &'9(. =o" nom-re de Hroo" +lancey y deli-erando? como oc#rra en el paradigma "im-lico. A e"to" e",#ema" de entrada "e le"

"#ele llamar >percepciones? a-#"ando de la nomenclat#ra cogniti/a como e" #"#al en IA.

De forma e"pec#lar c#ando el agente decide la accin o "ec#encia de accione" ,#e de-e de

eec#tar -a"ta con ,#e la" "eleccione y acti/e por,#e e"to" patrone" e"pacio;temporale" de accin

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tam-i1n e"tn precalc#lado" y permiten #na cone!in directa condicionada o "ec#encial con la"percepcione".

6inalmente la funcin de decisindel agente )la inferencia y "# control* e" e"encialmente #n

e",#ema de a"ociacin )#na ta-la* o #n a#tmata finito ,#e ante cada config#racin de percepcione"

acti/ada" y cada e"tado interno di"para la config#racin de accione" corre"pondiente". E" decir el

paradigma reacti/o "#"tit#ye la repre"entacin de la parte de condicin de la" regla" inferenciale" del

paradigma "im-lico por e",#ema" precalc#lado" y "#"tit#ye el proce"o inferencial en t1rmino" de

encadenamiento de regla" y de %erencia en la repre"entacin por marco" por #n a#tmata finito ,#e

controla la" tran"icione" de e"tado" y la prod#ccin de "alida" a partir de la" entrada" y e"tado"

act#ale". =a parte de accin de la" regla" tam-i1n e"t a,# precalc#lada y o -ien coincide con la

f#ncin de prod#ccin de "alida" del a#tmata o -ien "e o-tiene a partir de e"ta #"ando tran"d#ctore"

comp#tacionalmente "encillo" )motore" manip#ladore" ...*.

E"ta /i"in e!terna y f#ncional de la cond#cta de #n agente f"ico no "iempre e"t comprometida

con lo" mecani"mo" "#-yacente" de lo" ,#e emerge con lo ,#e termina "iendo tan de"cripti/a y

>repre"entacional? como la "im-lica. =a ta-la de la fig#ra B m#e"tra la e,#i/alencia entre la"

nomenclat#ra" en am-o" paradigma". Kay #na "eg#nda /ertiente del paradigma "it#ado ,#e e"t

m" cerca de la fi"iologa la electrnica y la ingeniera electromecnica ,#e "e caracteri0a por

e"pecificar a ni/el f"ico lo" mecanismos concretos#"ado" para "inteti0ar lo" detectore" de lo"

e",#ema" percept#ale" lo" generadore" de lo" e",#ema" motore" y el a#tmata a"ociado. =a lgica

del agente depende de la" coordinacione" e"pacio;temporale" entre lo" e"tado" de acti/idad de e"to"

do" gr#po" de mecani"mo"3 =o" percept#ale" y lo" motore".


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9. El 'ara"#+ma c!ne3#!n#sa: Mecan#sm!s a"a'#v!s c!m! alerna#va a lasman#'ulac#!nes "e s2mb!l!s

El paradigma conexionista trata de re"ol/er el con#nto de tarea" y m1todo" re"pon"a-le" del

comportamiento inteligente de #n agente en t1rmino" del con#nto de mecani"mo" de lo" ,#e emerge

e"e comportamiento. E" decir -#"ca #na de"cripcin e"tr#ct#ral interna y pr!ima a la" ingeniera"

electro;mecnica y electrnica del %ardLare de lo" agente". Tal como /imo" en la fig#ra ' %ay do"

rama" del cone!ioni"mo. =a primera conocida como rede" de ne#rona" artificiale" )NA"* e"t

-a"ada en el #"o de cla"ificadore" n#m1rico" adapti/o" en lo" ,#e la f#ncin "e termina de a#"tar

mediante proce"o" de aprendi0ae entendido como la modificacin del /alor de #n con#nto de

parmetro".

=a "eg#nda rama del cone!ioni"mo e"t m" pr!ima a la -iologa y e"t#dia lo" circ#ito"

ne#ronale" re"pon"a-le" de la percepcin la deci"in y el control de la accin motora entendido"

como >circuitos de propsito especial? y no como circ#ito" m#lticapa de prop"ito general de

ar,#itect#ra @nica como oc#rra en el ca"o de la" NA".

=a /i"in de la inteligencia en e"ta apro!imacin e" m" mode"ta y e"t m" pr!ima a la"

aplicacione" en /i"in artificial y en ro-tica. =a inteligencia "e entiende como cond#cta adapti/a y

parcialmente a#tnoma "in referencia a lo" concepto" cogniti/o" de alto ni/el )prop"ito intencin

conciencia...*. E"to no ,#iere decir ,#e el cone!ioni"mo el#da e"to" concepto" "ino ,#e cree

nece"ario entender primero otro" concepto" m" -"ico" pre"ente" en todo" lo" animale" ante" de

a-ordar la repre"entacin comp#tacional de la inteligencia tal como e"ta "e entiende en %#mano". A

ni/el comp#tacional e"ta "eg#nda rama del cone!ioni"mo "e caracteri0a por el 1nfa"i" en e",#ema"

de conecti/idad concreto" y por el #"o de modelo" de clc#lo local dinmico" en lo" ,#e inter/iene eltiempo.

9.1. Las re"es "e neur!nas ar#-#c#ales (RNAs)

En la" NA" el pro-lema de la repre"entacin de lo" datos de entrada a la red y de la"

respuestas de la red "e re"#el/e #"ando lnea" n#m1rica" eti,#etada" )eti,#eta /alor n#m1rico

acotado* y el pro-lema de la inferencia "e re"#el/e #"ando a la red como #n clasificador num-rico

a#"ta-le en el ,#e el /alor de lo" parmetro" )lo" >pe"o" "inptico" de la" ne#rona"?* "e a#"ta

mediante #n proce"o de aprendi0ae "#per/i"ado o no "#per/i"ado.

El modelo formal "#-yacente a la" NA" e" #n grafo paralelo y dirigido )fig#ra C.a* en el ,#e lo"

nodo" e"tn oc#pado" por proce"adore" elementale" )>ne#rona"?* y lo" arco" repre"entan la"

intercone!ione" entre e"to" proce"adore" elementale". =a >f#er0a de cada #na de e"ta" cone!ione"

)>la eficacia "inptica?* e" #n parmetro n#m1rico a#"ta-le d#rante la fa"e de entrenamiento de la red

mediante algoritmo" de aprendi0ae "#per/i"ado )minimi0acin del error c#adrtico medio entre el

/alor de"eado a la "alida y el real* y no "#per/i"ado )reg#laridad e"tad"tica de lo" dato" no

eti,#etado" y algoritmo" de a#toorgani0acin*.

=a" caracter"tica" di"tinti/a" de e"ta forma de modelar conocimiento de operacionali0arlo y

finalmente de programarlo "on la" "ig#iente"3

)'* Todo" lo" pro-lema" re"#elto" con NA" tienen la" caracter"tica" de #n cla"ificador n#m1rico

adapti/o ,#e a"ocia lo" /alore" de #n con#nto de o-"er/a-le" )repre"entado" mediante lnea"

n#m1rica" eti,#etada"* con lo" /alore" de otro con#nto m" red#cido de cla"e" repre"entada"

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tam-i1n por la" "alida" de la" ne#rona" de la @ltima capa ,#e a "# /e0 "on tam-i1n lnea"n#m1rica" eti,#etada".

)4* Una parte importante del conocimiento di"poni-le "e corre"ponde con la fa"e de anli"i" de lo"

dato" en la ,#e "omo" no"otro" ,#iene" decidimo" c#le" /an a "er la" /aria-le" de entrada y

"alida ,#1 tipo de clc#lo local e" el m" adec#ado c#l e" el n@mero de capa" y #nidade" por

capa m" adec#ado cmo "e de-en iniciali0ar lo" pe"o" etc.

)5* E" importante conocer el -alance entre dato" y conocimiento di"poni-le y la nat#rale0a de e"o"

dato" ,#e p#eden "er eti,#etado" o no eti,#etado". =o" dato" eti,#etado" )de lo" ,#e "e

conoce la re"p#e"ta de la red* "e #"an en aprendi0ae "#per/i"ado y en la" fa"e" finale" de

/alidar y e/al#ar la red. =o" dato" no eti,#etado" "e #"an para #n preproce"o y para el

aprendi0ae a#toorgani0ati/o en dnde la red trata de %acer e!plcito todo el conocimiento

"#-yacente a la reg#laridad e"tad"tica de e"o" dato".

j&

ji

x/

xi

x&

j/

yj

yj0

yj0

i j

yj

xi

)a* )-*

yj

6ig. C. )a* Modelo formal )grafo* "#-yacente a la" NA". )-* +lc#lo local en cada nodo.

=a fig#ra : m#e"tra la ar,#itect#ra m#lticapa -"ica de la" NA" ,#e con"ta de do" capa". Tra"

la o-tencin de la" lnea" n#m1rica" de entrada la primera capa con"tr#ye #na -a"e f#ncional

{ kx } y la "eg#nda capa con"tr#ye la" f#ncione" de "alida y j x como com-inacin lineal ono lineal de la repre"entacin de la entrada x en t1rmino" de e"a -a"e f#ncional

yj x =k=1

n

wjktkx [1.1]

6inalmente la" "ol#cione" n#m1rica" de la NA la" "alida" de la" #nidade" de la @ltima capa"e interpretan en t1rmino" de la" eti,#eta" a"ociada" a la" cla"e".

E" importante no ol/idar el carcter n#m1rico e"tricto del paradigma cone!ioni"ta. =a red "lo

a"ocia n@mero" en t1rmino" de la nat#rale0a de la" f#ncione" #"ada" en la primera y en la "eg#nda

capa. E"ta" f#ncione" p#eden "er lineales)6o#rier a#to/alore" anli"i" de componente" principale"*

o no lineales)f#ncione" de -a"e radial polinomio" o de"arrollo" de iener;


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,ar#ables

Numer#cas

)l!neas etiutadas*

a-"traccin

S!luc#!nes

Numer#cas

)l!neas etiutadas*

de"cripcinling"tica

Clases

Asociador Numerico

x

xi

xm

!

!j

!m

k

(parametrico)

( ) ( ) ( )=

=n

&1

1j1j xt2xy

1

n

Observables

6ig. :. Ar,#itect#ra general de la" NA" como a"ociadore" param1trico" a#"ta-le" entre do"

repre"entacione" n#m1rica".

"3#x

Algoritmo deAprendi0a.e

"(t4t)$ 56"(t),x,!7

x !

"(t4t)

6ig. . Aprendi0ae en NA" entendido como a#"te en lo" /alore" de la matri0 de pe"o" ".

F-"1r/e"e ,#e en cada momento la red calc#la con #na matri0 de pe"o" ")t* pero a la /e0 en

paralelo "e e"t calc#lando tam-i1n la n#e/a matri0 "(t4t) con la ,#e la red operar en el

"ig#iente inter/alo de tiempo. Inicialmente podemo" di"ting#ir tre" tipo" de m1todo" de aprendi0ae3

'. /-todos no 8uper"isados)reglas correlacionales* en la" ,#e el a#"te de lo" parmetro" O2ji(t

)P,"e %ace depender de la correlacin e"pacio;temporal de e"tado" de acti/idad en la" entrada"

xi(t) y en la" "alida" de lo" elemento" de la redyj(t).4. /-todos 8uper"isados donde "e conoce la "alida de"eada para #n cierto "#-con#nto de

entrada" y donde "e #"an f#ncione" ,#e minimi0an el error c#adrtico medio entre la re"p#e"ta

act#al de la redyj(t) y la de"eada dj(t) para la mi"ma entradaxi(t).

5. /-todos de Aprendi$aje por refuer$o ,#e minimi0an #na medida glo-al "o-re la re"p#e"ta

por,#e no "e conocen lo" /alore" )xi,yj9dj* para #n con#nto de entrenamiento "#ficiente amplio

"ino "lo el carcter po"iti/o o negati/o de la cond#cta glo-al de la red. S#elen #"ar"e en

general a"ociado" a form#lacione" pro-a-il"tica" de la f#ncin local tal como mencionamo" al

final del tema anterior.

=a forma m" elemental de la" regla" Ke--iana" o correlacionalese"3

9


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2ji(t4t) : 2ji(t) 4 ;&7

y "e modifican lo" pe"o" 2ji(t) en el "entido ,#e minimi0a e"e error. En otra" oca"ione" no "e intentaminimi0ar directamente el error "ino #na f#ncin del mi"mo. En general e"ta f#ncin e" el error

c#adrtico medio para #n con#nto de Ppare" de entrenamiento ?xi,dj@3

E=1

2j=1

P

djnyjn2 [1.4]

Entre lo" di"tinto" procedimiento" de minimi0ar e"ta f#ncin dominan lo" m1todo" iterati/o"

-a"ado" en el de"cen"o del gradiente de la f#ncin de error en lo" ,#e en cada iteracin el n#e/o

/alor de la matri0 de pe"o" ,"e o-tiene a partir del /alor antig#o dando #n pa"o en la direccin

op#e"ta al gradiente

(nue"o) : (antiguo) < grad2E(2)

[1.5]

-#"cando alcan0ar #n mnimo local en la f#ncin del error.

Tal como coment-amo" en la introd#ccin %ay do" /ertiente" del cone!ioni"mo. =a primera la"

NA" e" la ,#e %emo" pre"entado de forma re"#mida en e"te apartado. S# caracter"tica di"tinti/a

e" ,#e la ar,#itect#ra m#lticapa e" fia "lo /ara el /alor de la" cone!ione" y la f#ncin tam-i1n e"

la mi"ma para toda" la" ne#rona" de #na capa. Kay otra apro!imacin cone!ioni"ta del pro-lema de

la inteligencia a la ,#e %emo" llamado bioinspiraday ,#e e"t -a"ada en mecani"mo" ne#ronale"

concreto" con conecti/idad y f#ncin local tam-i1n e"pecfica". De ella %a-laremo" en el "ig#iente

apartado.

9.*. Mecan#sm!s neur!nales

Deca .S. Mc+#lloc% ,#e lo" pro-lema" de la inteligencia y del conocimiento en "i"tema"-iolgico" de-en de "er planteado" y re"#elto" en t1rmino" de la anatoma y la fi"iologa de la" rede"

ne#ronale" e"pecfica" de la" ,#e emerge e"a inteligencia y e"e conocimiento. E"to no" lle/a a

apro!imarno" a la IA mirando m" de cerca al "i"tema ner/io"o de lo" animale" y a "# forma de

interact#ar con el medio. En t1rmino" comp#tacionale" "#pone pen"ar en lo" mecani"mo" nece"ario"

para reali0ar #n clc#lo en la ar,#itect#ra del comp#tador. A" "e pen"a-a en la etapa f#ndacional de

la +i-ern1tica con"tr#yendo el concepto de inteligencia >de a-ao %acia arri-a?. Empe0ando con

"i"tema" dinmico" "encillo" /iendo ,#1 mecani"mo" "on nece"ario" para repre"entar #n medio

cmo p#ede controlar"e #na accin cmo "e adapta el animal a e"e medio cmo empie0a a "er

a#tnomo etc. En e"ta apro!imacin a la inteligencia creemo" nece"ario conte"tar primero a e"ta"

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c#e"tione" )dinami"mo repre"entacin control adaptacin y a#tonoma* ante" de intentar modelarlo" proce"o" cogniti/o" de lo" %#mano".

E"to no "ignifica ,#e neg#emo" la e!i"tencia de concepto" tale" como intencin prop"ito

emocin o conciencia "ino ,#e afirmamo" ,#e e"to" concepto" "e apoyan "o-re a,#ello" ,#e la

inteligencia "e apoya "o-re la capacidad de adaptaciny "o-re la autonom!a "o-re la interaccin

entre "i"tema" dinmico".

Alg#na" de e"ta" crtica" "o-re la" limitacione" de e"ta apro!imacin -a"ada en mecani"mo" a

campo" tale" como la ro-tica donde el >"i"tema inteligente? tiene ,#e tener #n c#erpo con "en"ore"

y efectore" "e di"ipan al con"iderar la capacidad de clc#lo de e"to" mecani"mo" c#ando "# f#ncin

"e interpreta a ni/el de conocimiento.


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=a fig#ra '9 m#e"tra #n con#nto de mecani"mo" ne#ronale" ,#e "e repiten a di"tinto" ni/ele"de integracin y en todo" lo" "i"tema" ner/io"o". Son elemento" e"tr#ct#rale" ,#e para terminar de

e"pecificar "# f#ncin nece"itan "#"tit#ir lo" arco" y lo" nodo" del grafo por f#ncione" analtica" o por

algoritmo" concreto". =a e"pecificacin de lo" arco" "e reali0a en el p#nto de contacto con el nodo

receptor en la" >sinapsis? ,#e p#eden "er e!citadora" o in%i-idora" m#ltiplicati/a" o di/i"i/a"

integradora" y con cierta capacidad de memoria local. Anlogamente la f#ncin de lo" nodos "e

e"pecifica a partir de la acti/idad de "#" receptore" "inptico" )"#" >entrada"?* y de la e!pre"in

analtica lgico;"ec#encial o algortmica del clc#lo local. 6inalmente la "alida de cada nodo e" #n

potencial lento o #n tren de e"piga" ,#e "e di"tri-#ye por todo" lo" arco" ,#e arrancan de e"e nodo.

Gran parte de lo" parmetro" ,#e caracteri0an la f#ncin ne#ronal y en partic#lar la eficacia "inptica

)#na conductanciaen el modelo analgico de "inap"i"* "e p#eden modificar mediante proce"o" de

aprendi0ae.

Bateral inhibition 'eflex arch

/ultiple C nested loops8ingle loop

D8uper"isedE learning Febbian learning

t t

/odulated transmision Gelayed transmision

;on"ergence Gi"ergence

6ig. '9. elacin de alg#no" mecani"mo" ne#ronale" -"ico" )tran"mi"in mod#lada retardo"

proce"o" con/ergente" y di/ergente" la0o" de realimentacin "imple y m@ltiple aprendi0ae

"#per/i"ado y Ke--iano in%i-icin lateral y arco" refleo"*. Adaptada de &'B(.

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Todo" e"to" mecani"mo" tienen #na e"tr#ct#ra rec#r"i/a y "e p#eden dar entre grande" gr#po"ne#ronale" entre col#mna" y8o capa" entre ne#rona" o en la red de contacto" dendro;dendrtico" de

#na @nica #nidad ne#ronal tal como "e il#"tra en la fig#ra ''.

6ig. ''. ec#r"i/idad de lo" grafo" #"ado" para de"cri-ir lo" mecani"mo" ne#ronale" )tomada de

&'B(*.

. Ar0u#ecura -unc#!nal

=a ar,#itect#ra de #n "i"tema adapti/o -a"ado en mecani"mo" parte de la idea de Mat#rana de

acoplo e"tr#ct#ral y dinmico entre el medioy el sistema al ,#e "e aade la fig#ra del obser"ador

externo ,#e de"cri-e la" interaccione" )lo" la0o" de realimentacin* entre el "i"tema y "# medio

)fig#ra '4*. A "# /e0 Mat#rana con"idera ,#e el "i"tema )c#erpo m" "i"tema ner/io"o ro-ot m"programa" ...* act@a como #n todo y reacciona a la" pert#r-acione" del medio compen"ndolo"

mediante #n con#nto de mecani"mo" enla0ado" y anidado". +ada #no de e"to" mecani"mo" %ace lo

@nico ,#e p#ede %acer y ,#e e"t determinado por "# e"tr#ct#ra "iendo la organi0acin glo-al del

"i"tema la re"pon"a-le de la cond#cta ,#e emerge de e"a interaccin entre medio y "i"tema. Sin

em-argo para facilitar la de"cripcin del calc#lo lle/ado a ca-o por lo" mecani"mo" del "i"tema el

o-"er/ador e!terno anali0a y "inteti0a la f#ncin glo-al a tra/1" de "# de"compo"icin en #n con#nto

de f#ncione" m" >elementales? a la" ,#e llamamo"3 )'* sensacinpercepcin )4*planificacin y

controlde la accin motora )5* asociacindecisin y (H) aprendi$aje. E"ta de"compo"icin coincide

con la prop#e"ta por =#ria &'4'5( para e!plicar la prod#ccin de acto" motore" /ol#ntario" con la

prop#e"ta por NeLell y Simon en ':7 &'7( como modelo de >agente inteligente? y con la #"#al en

6i"iologa y o-tica.

Un "i"tema adapti/o interact@a con "# c#erpo )medio interno* y con el medio e!terno a tra/1" de

#n con#nto e"pecfico de "en"ore" )/i"#ale" tctile" olfati/o" "onoro" ...* y efectore" )pie"

mano" ...* cerrando m@ltiple" la0o" de realimentacin entre lo" ,#e "e di"ting#en tre" tipo". =o" la0o"

tipo (I)"on a,#ello" ,#e "e cierran dentro de cada "i"tema f#ncional )"en"or motor ...* y entre do" o

m" "e e"o" "i"tema" f#ncionale" pero "in "alir del cere-ro. =o" la0o" tipo (II)"on lo" ,#e "e cierran

a tra/1" del re"to del c#erpo y lo" del tipo (III)"on lo" ,#e "e cierran a tra/1" del medio e!terno

#"ando lo" "en"ore" y efectore" ,#e cada animal %a de"arrollado para acoplar"e a "# medio.

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MEDIO SISTEMA

OBSERVADOR

EXTERNO

6ig. '4.a. Acoplo e"tr#ct#ral y dinmico entre #n "i"tema y "# medio incl#yendo la fig#ra del

o-"er/ador e!terno.

Adaptation & Learning FS

External Environment

Ao!iation & "e!iion

A"FS#$emor%SFS#$emor% $FS#$emor%

eneral 'one&

(a)e*+lne ,eg+lator

-nternal Environment .,et o* t/e 0od%1

$otorSenor%

CNS

loop - loop -

loop -loop - loop - loop -

t%pe -- *eed2a!) loop

t%pe --- *eed2a!) loop

6ig. '4.-. Ar,#itect#ra de lo" di"tinto" "i"tema" f#ncionale" prop#e"to" por =#ria para e!plicar la

prod#ccin de acto" motore" /ol#ntario" de #n animal en "# medio. =o" di"tinto" tipo" de

la0o" de realimentacin incl#ido" f#eron prop#e"to" por S Mc+#lloc% &7(. 6ig#ra tomadade &''(.

=o" la0o"tipo I son lo" re"pon"a-le" de lo" mecani"mo" a lo" ,#e e"tn a"ociada" la" f#ncione"

,#e #n o-"er/ador e!terno de"cri-e como3 de memoria local tempori0acin percepcin;accin y

generacin de patrone" de cond#cta motora.

=o" la0o" tipo II e"tn a"ociado" con todo" lo" proce"o" de homeostasis )reg#lacin de la"

/aria-le" del medio interno* y con lo" arcos reflejos ,#e prod#cen #na re"p#e"ta directa "in

deli-eracin intermedia ante cada patrn e"pecfico de e"tim#lacin. 6inalmente lo" la0o" tipo III

tienen ,#e /er con toda la cond#cta e!terna /ol#ntaria incl#yendo el control de lo" acto" motore"

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/ol#ntario" lo" mecani"mo" de atencin "electi/a en percepcin lo" prop"ito" y la" intencione". Dela integracin del gran n@mero de la0o" tipo I II y III emerge el comportamiento adapti/o.

;. Iner'reac#$n "e l!s mecan#sm!s neur!nales a n#vel "e c!n!c#m#en!

+#ando anali0amo" lo" mecani"mo" ne#ronale" de forma ai"lada f#era del "i"tema ner/io"o y del

c#erpo ,#e "oporta a e"e "i"tema ner/io"o no no" da la impre"in de ,#e "# f#ncin "ea tan

importante como c#ando aparece integrada en la ma,#inaria glo-al. 2or eemplo decir ,#e la do-le

realimentacin de lo" circ#ito" de in%i-icin lateral lo ,#e %ace e" >detectar contra"te" e"paciale" y

temporale" entre do" "eale" o ,#e lo" refleo" condicionado" "on #n mecani"mo de aprendi0ae

por,#e ac#m#lan y decrementan la coincidencia o la "#ce"in temporal de do" tipo" de "#ce"o" no

pone de manifie"to de forma inmediata el poder adapti/o de e"to" circ#ito". Kace falta la

interpretacin de e"ta" f#ncione" integrada" en #na ar,#itect#ra y p#e"ta" a interact#ar de forma

dinmica con #n medio para entender "# "ignificado. Kace falta en definiti/a la interpretacin ,#e #n

o-"er/ador e!terno reali0a a ni/el de conocimiento y #"ando el leng#ae nat#ral de e"o"

mecani"mo". Deca Hraiten-erg ,#e la" cond#cta" de lo" "i"tema" -iolgico" "iempre parecen m"

complea" ,#e lo" circ#ito" ne#ronale" de lo" ,#e emergen. El pl#" de compleidad lo" ponemo"

no"otro" lo" o-"er/adore" de e"a" cond#cta" ,#e lo" interpretamo" en n#e"tro leng#ae nat#ral

#"ando n#e"tro" proce"o" cogniti/o".

2#ede aclarar e"te p#nto el recordar ,#e en comp#tacin oc#rre lo mi"mo. Tampoco parece

e"pecialmente importante la f#ncin de #n regi"tro de de"pla0amiento o de #n contador tal como lo"

e"t#dia la Electrnica Digital. El pl#" de "ignificado "e lo da la ar,#itect#ra del comp#tador el

leng#ae m,#ina lo" compiladore" lo" "i"tema" operati/o" y lo" leng#ae" de programacin"#perp#e"to". R#1 pa"ara "i %ici1ramo" lo mi"mo con lo" mecani"mo" ne#ronale". E" decir R,#1

oc#rre "i "#perponemo" el "ignificado propio del ni/el de lo" "m-olo" )programa"* y del ni/el de

conocimiento )modelo" y algoritmo"* a lo" mecani"mo" ne#ronale" del ni/el f"ico.

El prop"ito de e"te apartado del tra-ao e" proponer #n procedimiento de interpretar lo"

circ#ito" ne#ronale" en t1rmino" de e",#ema" inferenciale" y algoritmo" m" all del "ignificado

inmediato ,#e a ni/el fi"iolgico tiene todo circ#ito ne#ronal como >proce"ador de "eale"

)potenciale" lento" o e"piga"* f#ncin del tiempo?. =an0amo" la prop#e"ta para el ca"o de la

in%i-icin lateral pero "# e!ten"in a otro" circ#ito" e" inmediata &''(. Empe0amo" con la de"cripcin

anatmica del circ#ito )do" #nidade" ne#ronale" con entrada" propia" y de la" >/ecina"? con

realimentacin y con el campo recepti/o di/idido en do" 0ona" central y perif1rica* y "#"tit#imo" la"

ne#rona" por inferencia" y la" entrada" y "alida" por role" dinmico". A" la f#ncin local dea dee"tar limitada a #na "#ma ponderada y "e con/ierte en #na inferencia >e"aluate? ,#e e/al@a el /alor

de #na e!pre"in ,#e p#ede incl#ir c#al,#ier com-inacin de operadore" lgico;relacionale" de #n

leng#ae de programacin. =o" dato" de entrada "e m#e"trean de memoria" 6I6F ,#e di"ting#en

entre >datos centrales? a cada #nidad de >datos perif-ricos? propio" de la" #nidade" /ecina"

conectada". =o mi"mo oc#rre con lo" dato" de "alida donde tam-i1n "e di"ting#e entre la > secuencia

temporal de respuestas de cada unidad? y la >secuencia temporal de respuestas de las unidades

"ecinas?. E" decir de la" ne#ronale" conectada" en lo" la0o" de realimentacin. =a f#ncin de

e!citacin8in%i-icin ,#e en el circ#ito prod#ca la re"ta de la" "eale" in%i-idora" del /alor de la"

e!citadora" "e tran"forma a%ora en la" inferencia" >match? )compare* en la /a directa y>dialogue? y

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>e"aluate? en la /a de realimentacin. =a fig#ra '5 m#e"tra e"ta tran"formacin de #n mecani"mo en#n algoritmo.

Data in ;

2reliminaryre"#lt" in +

Data in P

2reliminaryre"#lt" in 2

to dialogue

e%a&uate e%a&uate

+riteria

dia&o'ue

+on"en"#ed

re"#lt"

e%a&uate +riteria

matc(

2reliminaryre"#lt" in +U

2reliminaryre"#lt" in 2U

Dialog#ere"#lt"

y

x

$

t

t

6ig. '5. Interpretacin a ni/el inferencial de la f#ncin reali0ada por #n circ#ito ne#ronal de in%i-icin

lateral. 6ig#ra adaptada de &''(.


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dominante la apro!imacin repre"entacional o "im-lica al pro-lema de la inteligencia ol/idndo"e#na parte importante de lo" in/e"tigadore" del campo de ,#e lo" >agente" inteligente"? tienen #n

c#erpo y #no" mecani"mo" f"ico" -"ico" "o-re lo" ,#e nece"ariamente tienen ,#e apoyar"e la

inteligencia.

Tra" B9 ao" de tra-ao %oy e" e/idente la #tilidad de la apro!imacin "im-lica para re"ol/er #n

amplio e"pectro de pro-lema" t1cnico" a partir de descripciones en leng#ae nat#ral del m1todo

%#mano de "ol#cin de e"o" pro-lema". E" decir la apro!imacin "im-lica a la IA "e dedica a

de"arrollar algoritmo" y programa" a partir de de"cripcione" "in preoc#par"e de lo" mecani"mo"

ne#ronale" del %#mano ,#e re"#el/e e"o" mi"mo" pro-lema". Sin em-argo la dimen"in cientfica

del t1rmino inteligencia "ig#e "in a/an0ar y el "#eo inicial de >"inteti0ar inteligencia en m,#ina"? no

"e %a alcan0ado.

=a apro!imacin a la inteligencia -a"ada en mecani"mo" y en la aceptacin de ,#e el "i"tema

inteligente tiene ,#e tener #n c#erpo con "en"ore" y efectore" )no -a"ta con #n %#mano ante #na

pantalla y #n teclado* no" alea del concepto a-"tracto pre;cientfico poco preci"o y e!ce"i/amente

amplio de inteligencia y no" apro!ima al concepto m" reali"ta y >"it#ado? de con"iderar al

comportamiento inteligente como el re"#ltado de la cooperacin y la competicin de #n gran n@mero

de mecanismos adapti"os.

A+ra"ec#m#en!

Agradecemo" el "oporte econmico a tra/1" de lo" proyecto" TIN4997;9:CC';+94;9' y TIN499:;

9:BC;+94;9'.

Re-erenc#as

)'* &$#%n :'( $#%n T.S. =a E"tr#ct#ra de la" e/ol#cione" +ientfica". 6ondo de +#lt#ra Econmica. M1!ico)':'*

)4* &+rai 75( +rai $.3 T%e Nat#re of E!planation. +am-ridge Uni/er"ity 2re"" +am-ridge )'75*.

)5* &Mc+#lloc% CB( Mc+#lloc% .S.3 Em-odiment" of Mind T%e MIT 2re"". +am-ridge Ma"" )'CB*.

)7* &Hroo" '( Hroo" .A.3 Intelligence Lit%o#t ea"on. MIT A.I. Memo NV. '45 )''*.

)B* &Arin ( Arin .+.3 He%a/ior;-a"ed o-otic". T%e MIT 2re"" )'*.

)C* &M#rp%y 94( M#rp%y ..3 Introd#ction to AI o-otic". MIT 2re"" +om-. Ma"". )4994*.

):* &+lancey :( +lancey .J.3 Sit#ated +ognition. Fn K#man $noLledge and +omp#ter epre"entation". Uni/.2re"" +am-ridge )':*.

)* &+lancey ( +lancey .J.3 +oncept#al +oordination. =aLrence Erl-a#m A""ociate" 2#-. Ma%La% NeL

Jer"ey )'*.)* &

miradelgado2007a-paradigma-conexionista

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