inteligencia artificial

2007-11-07T02:10:00.000-08:00

Metabolismo, comunicación y evolución en redes bacterianas y tecnológicas la biosfera a la tecnosfera,

un ensayo sobre la autonomía y la evolución de código abierto
Xabier Barandiaran
Lluis Guiu
Autonomía Situada
(independent research center)
http://sindominio.net/autonomiasituada
versión 0.5
1 Abril 2004

Resumen
La estructura microcósmica del metabolismo y la comunicación en la biosfera (especialmente
en relación a las redes bacterianas) ofrecen metáforas o herramientas conceptuales para
entender los procesos autoorganizativos de las redes cooperativas en la tecnosfera. Partimos
del análisis del origen y expresión mínima de la vida como fusión entre sistemas autónomos y
estructuras formales (template). Esta fusión entre un sistema dinámico automantenido
(autónomo) y estructuras moleculares recombinables da lugar al origen de la información en la
naturaleza: la información genética. Si entendemos por comunicación la transmisión de
información entre dos sistemas autónomos (capaces de interpretación), las redes bacterianas
de transferencia genética horizontal constituyen el primer ejemplo de una red de comunicación
global: un sistema de evolución abierta cooperativa responsable del mantenimiento de la
mayor parte del ecosistema planetario y de la mayor red de innovación biotecnológica que
conocemos. No es por tanto descabellado proyectar (de la biosfera a la tecnosfera) este marco
teórico para reconceptualizar el desarrollo tecnológico humano y redescubrir la autonomía
tecnológica, las comunidades de desarrollo de software libre y las redes electrónicas de
intercambio de información como fundamentos de autoorganización social cooperativa.

para ver ++ bajar aqui .pdf completo

2007-02-26T15:05:00.000-08:00

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Coordinacion flisol stgo 2007.
Mas info en : http://groups.google.com/group/flisol07-stgo?hl=es.
http://wiki.diinf.usach.cl/flisol2007/
http://www.installfest.info/
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documental sobre linux

2006-12-05T22:45:00.000-08:00

ver

maquina vs hombre

2006-12-05T22:05:00.000-08:00

Entrevista con Mathias Feist, programador de Fritz... Casi todos están a favor de Kramnik. A Deep Fritz 10 eso le da lo mismo: no tiene emociones y siempre está en forma. Sin embargo, el hombre que está detrás de la máquina, Mathias Feist, el programador de Fritz, sí que vive todas las sensaciones humanas y sufre cuando el programa quiere realizar jugadas que él mismo jamás elegiría. El Dr. René Gralla, del periódico "Neues Deutschland", habló con él sobre la fuerza de juego del ordenador, la inteligencia artificial y muchas cosas más.

leer entrevista

RedNeuronal.sci

2006-12-03T17:36:00.000-08:00

/////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
// INTERFAZ

// crea una red neuronal de varias capas
function r = red(varargin)
r = tlist(['red' 'capas' 'errf' 'W' 'gW' 'x'])
Ni = varargin(1)
k = 2;
capas = list()
while k< t =" varargin(k)" no =" varargin(k+1)" ni =" No" k =" k+2" t =" varargin(k)" t="=" w =" []" x =" list()" k="1:size(capas)" w =" [w,zeros(capas(k)('Rw'))]" y =" reval(r,x,l)" red =" r" l =" size(red('capas'));">red('capas')(1)('Ni')
error("evalRed: input no calza")
end
for k=1:l
x = evalCapa(red('capas')(k),x)
end
y = x

// calcula el error de la red r para cada entrada x y salida deseada d
function e = rerr(r,x,d)
global("red","N","D")
red = r
N = size(x,'c'); D = d
if size(x,'r')<>red('capas')(1)('Ni')
error("evalRed: input no calza")
end
if size(d,'r')<>red('capas')($)('No')
error("evalRed: output no calza")
end
if size(x,'c')<>size(d,'c')
error("evalRed: input no calza con output")
end
for c=red('capas')
x = evalCapa(c,x)
end
e = evalCapa(red('errf'),x)

// calcula el gradiente de la red r para entradas x y salidas deseadas d
function gw = grad(r,x,d)
global("red")
red = r
rgrad(x,d)
gw = red('gW')

// calcula el gradiente de la red r para entradas x y salidas deseadas d
// con diferencias finitas (se utiliza para verificar que la retropropagacion
// este bien implementada)
function gw = gradf(r,x,d)
delta = .0000001
w = r('W')
gw = zeros(w)
e0 = sum(rerr(r,x,d))
for i=1:size(w,'c')
v = w(i); w(i) = v+delta; r('W') = w; e = sum(rerr(r,x,d))
gw(i) = (e-e0)/delta
w(i) = v
end

// entrenamiento batch de red r con entradas x i salidas deseadas d
// f es el factor de entrenamiento, c la cantidad de ciclos de l epocas
// una epoca es una pasada sobre todos los ejemplos
// la variable global ERR contiene la secuencia de errores para cada ciclo
function r = batch(r,x,d,f,c,l)
global("red","ERR")
[lhs,rhs] = argn(0)
if rhs < l =" 1;" red =" r" err =" zeros(1,c+1)" k="1:c" e="1:l" r =" red" r =" batch(r,x,d,1,100,20);" r =" red(4,'afin',2,'tanh',2,'afin',4,'logit',4,'errEC')" x =" eye(4,4)" d =" x">

próximo sábado encuentro BSD

2006-12-02T08:36:00.000-08:00

Asistencia : Liberada previa confirmacion a bsdcon2006@bsd.cl
Fecha : Sabado 9 de Diciembre.
Horarios:13:00 -> 22:00 Horas.
Lugar: Salon Auditorium (Subterraneo) Facultad de Ingenieria - Universidad Diego Portales , Ejercito Libertador #441 Metro Estacion Toesca - Santiago Centro , Chile.

ejemplo reconocimiento sonoro //Scilab "voz.sci"

2006-11-29T15:11:00.000-08:00

function s = voz()
s = wavread(tk_getfile());

function x = xfft(s,M,d)
L = size(s,'c')
H = (.54-.46*cos(2*%pi*(0:M-1)/(M-1)))/1.82
//H = ((1:M)-(M+1)/2)/M*5; H = exp(-H.^2)
x = zeros(M,floor((L-M)/d)+1)
for i=1:size(x,'c')
//x(:,i) = log(abs(fft(s((1:M)+i*d-d).*H,-1)))'
x(:,i) = (abs(fft(s((1:M)+i*d-d).*H,-1)).^2)'
end

function mplt(m,v)
[lhs,rhs] = argn(0)
if rhs < 2 then v = [0 1]; end
[f,c] = size(m)
m = m - min(m)
m = floor(m/max(m)*31.9999)
m = m + 33
oldmap = xget("colormap")
if size(oldmap,'r')==32
cmap = graycolormap(32); cmap = cmap($:-1:1,:)
//cmap = hotcolormap(32)
xset("colormap",[oldmap;cmap])
end
//if c+1==600 then d1=3; d2=11; else d1=9; d2=ceil((c+1)/600)+1; end
//plot2d(0,0,rect=[0 0 c+1 1],nax=[d1 d2 0 1])
plot2d(0,0,rect=[0 v(1) c v(2)],axesflag=2)
Matplot1(m($:-1:1,:),[0.5 v(1) c+.5 v(2)])

function pruebaVoz()
s = voz()
x = xfft(s,512,225)
x = x(1:255,:)
mplt(log(x))
[s,x] = return(s,x)

//Prueba interfaz
-->getf voz.sci
-->pruebaVoz
-->xfft(s,1000,500);
-->mplt(log(x))
-->getf RedNeuronal.sci
-->sum(x,"r")
-->plot(sum(x,'r'))
-->e=sum(x,'r')
-->find(sum(x,'r')>2)
--> y=x(:,find(sum(x,'r')>2));
-->mplt(y)
-->mplt(log(y))
-->plot(log(y(:,5)))
-->plot(log(y(:,16)))
-->subplot(2,1,1);mplt(log(y))
-->subplot(2,1,1);plot(log(y(:,16)))
-->c=[];for v=log(y);c=[c,real(fft(v',-1))'];end
//comentarios: genera cepstrum, primer componente la energia, desde 2 es el timbre, los altos es el tono. (para graficar mostrar del 2 en adelante, esto es://
-->mplt(c(2:250,:))
//para la energia
-->plot(c(1,:))

Humanoid Robots

2006-11-24T11:42:00.000-08:00

El desarrollo de robots humanoides se inspira inicialmente en el trabajo de los filósofos George Lakoff y Mark Johnson. Ellos postulan que todo el entendimiento del mundo que poseemos está basado en las experiencias corporalizadas que adquirimos desde nuestra temprana infancia. De esta manera, el concepto de ‘afecto’ se asocia al ‘calor’ como una metáfora de la exposición al calor del cuerpo de nuestros padres cuando nos muestran afecto. De aquí, expresiones como “un caluroso saludo” o “una calurosa bienvenida”. Igualmente, se utiliza la ‘grandeza’ como metáfora de la ‘importancia’, lo que se reflejaría en expresiones como “mañana será un gran día” o “un gran escándalo de corrupción”, dado que nuestros padres son grandes, importantes, y dominan nuestra experiencia visual cuando somos niños. De manera más indirecta, pero respondiendo a la misma idea de corporalización, en relación al concepto de ‘tiempo’ se tiene “moverse/caminar/correr hacia adelante” cuando se hace referencia al futuro. El pasado queda “atrás”, y el presente se encuentra en el lugar en que nos encontramos, es decir “en el aquí”. En fin, ¡ojo con las metáforas!

La implementación real de esta ‘cognición corporalizada’ se puede apreciar en el diseño de máquinas inteligentes que, emulando mecanismos de locomoción y navegación propios de nivel de insectos, han logrado navegar, mapear, planear y operar en el mundo real. Este tipo de inteligencia se conoce como ‘inteligencia cambriana’ (en oposición a la ‘neolítica’ de orden superior y, hasta el momento, lograda solamente por el humano).

En el caso de las últimas versiones de los robots Cog y Kismet (ver vínculo al final), se ha logrado emular procesos visuales humanos tan complejos como el movimiento ocular sacádico, el denominado ‘smooth persuit’ (seguimiento fluido) y el reflejo vestibular-ocular .

Lo notable de estos proyectos es que exhiben una impresionante coherencia en sus comportamientos humanoides, a pesar de prescindir de un sistema de procesamiento central. ¿Cómo lo hacen? Nada menos que a través de un mecanismo atención visual. Este proceso determina lo que el robot está mirando, y lo que el robot está mirando determina lo que verán todos los demás procesos de percepción de nivel inferior. Así funciona la 'arquitectura de subsunción', reacción alternativa a la 'arquitectura simbólica serial clásica' que busca emular procesos típicos de la cognición neolítica, en base a la conjetura empírica de que los cerebro humanos almacenan un inventario detallado de representaciones del mundo externo, posibles de ser manipuladas algorítmicamente.

Kismet, en particular, también puede detectar una prosodia básica en la voz de las personas y clasificar el habla como "prohibiendo", "solicitando atención", o "alagando", entre otras opciones. La deteción de estas claves cambia el estado emocional de Kimset, permitiéndole esto manipular a las personas en ambientes sociales, del mismo modo que las perosnas lo hacen entre sí. Si alguien se acerca demasiado, por ejemplo, el robot lo interpreta como una amenaza, adoptando una postura más encogida. Sujetos humanos de prueba reaccionana del mismo modo frente a esta conducta del Kimset.

Según Rodney Brooks, éste es el verdadero desafío de la robótica humanoide: emular procesos cognitivos de nivel cambriano, que es donde –se asegura desafiantemente- descansa la cognición superior, tan propia, pero nunca exclusiva, de los primates que piensan que piensan.

Clic aquí para artículo principal

Weblog original de este comentario

Para imágenes y videos, hacer clic en el siguiente link:
Human-Robot Dynamic Social Interaction.

ejemplo red semantica prolog

2006-10-25T20:28:00.000-07:00

% casos conocidos:
isa(pajaro,animal).
isa(pinguino,pajaro).
isa(mamifero,animal).
isa(reptil,animal).
isa(arboles,vegetal).
isa(pinguinomagico,fantasia).
isa(pinguinomagico,pajaro).

% casos conocidos de tiene:
has(pajaro,volar).
hasnot(pinguino,volar).
has(pajaro,pluma).
has(reptil,ponehuevos).
has(pajaro,ponehuevos).

es(X,Y):-isa(X,Y).
es(X,Y):-isa(X,Z),es(Z,Y).

tiene(X,Y):-has(X,Y).
tiene(X,Y):-isa(X,Z),tiene(Z,Y),not(hasnot(X,Y)).

Los robots y la vida artificial

2006-10-18T13:21:00.000-07:00

La siguiente es una traducción de la introducción del capítulo 6 de:

Clark, Andy. 2001. Mindware: an introducton to the philosophy of cognitive science. New York :Oxford University

________________________________

El trabajo de la robótica se caracteriza por tres temáticas distintas, pero interrelacionadas:

Un interés por sistemas completos pero de nivel inferior (organismos artificiales completos, relativamente autónomos que deben sentir y actuar en ambientes realistas)
Un reconocimiento de la compleja contribución del cuerpo, la acción y el contexto medioambiental a la conducta adaptativa
Una atención especial a los asuntos que tienen que ver con la emergencia y los efectos colectivos

En este esbozo, presento estos temas usando dos ejemplos concretos: la fonotaxis del grillo y la construcción del nido de termitas.

El interés por sistemas completos pero de nivel inferior ha sido ilustrado célebremente con el trabajo de Rodney Brooks en el diseño de robots móviles (mobots), y con robots como Herbert [diseñado para recolectar tarros de bebida dispersos en un laboratorio donde hay muchas personas]. Pero la idea de la construcción de este tipo de organismos se remonta al inicio de los años 1950, cuando W. Grey Walter creó un par de tortugas cibernéticas llamadas Elmer y Elsie. En 1978, el filósofo Daniel Dennett publicó una breve pieza llamada “¿Y Por Qué No Toda la Iguana?” que argumentaba del mismo modo a favor de sistemas simples completos que desplegaran acción integrada, sensación, y rutinas de planeamiento (compárese esto con el énfasis en aspectos aislados de la cognición avanzada como el juego de ajedrez, la comprensión de relatos, y el diagnóstico médico propios de la inteligencia artificial clásica). Una razón poderosa detrás de este cambio es que las soluciones biológicas para estos problemas más avanzados pueden estar profundamente moldeadas por soluciones preexistentes para problemas más básicos de movimiento, sensación, y selección de la acción. Además, la idea de que es ventajoso separar las funciones básicas como la visión, el planeamiento, y las acciones es dudosa en sí misma: estas funciones parecen estar íntimamente interrelacionadas en los sistemas inteligentes naturales. Como un ejemplo del enfoque de sistema completo, consideremos (para variar ya que los robots de Brooks son, aunque apropiados, un ejemplo sobre-usado) el reciente trabajo de Barbara Webb en fonotaxis de grillo.

Los grillos hembras pueden identificar a un macho de la misma especie por su canto, y pueden usar el canto detectado como una señal que permite a la hembra encontrar al macho. El término “fonotaxis” designa esta capacidad de detectar una señal o sonido específico y moverse hacia este de manera confiable. El canto del grillo macho se produce al friccionar las alas entre sí y consiste en una frecuencia de transmisión (un tono simple) y un ritmo (la manera en que el tono es transmitido en ráfagas discretas), separadas por silencios, en la medida que las alas se abren y cierran). El patrón de las repeticiones de las ráfagas (o las “sílabas”) es un indicador importante de especie, en tanto que la fuerza o volumen del canto puede ayudar a elegir el macho más deseable de un grupo. El grillo hembra entonces debe

Oír e identificar el canto de su propia especie
Localizar la fuente del canto, y
Trasladarse hacia él.

Sin embargo, esta manera de describir el problema puede ser inadecuada, debido a razones cada vez más conocidas. La rutina de oír-localizar-trasladarse constituye un nítido trabajo de descomposición e identifica una secuencia de sub-tareas que resolverían el problema expeditamente. Pero esta rutina está sujeta a una visión no biológica de funcionalidad uniforme y flujo secuencial. Webb, fuertemente inspirado en lo que se conoce de la anatomía y la neurofisiología reales del grillo, el siguiente escenario alternativo, que fue exitosamente implementado en un grillo robot.

Los oídos del grillo están en sus patas delanteras y se unen por un tubo traqueal interno que también se abre al mundo externo en otros dos puntos -spiracles- del cuerpo. De esta manera, los sonidos externos llegan a cada oído a través de dos vías: La ruta externa directa (de la fuente sonido al oído) y una ruta interna indirecta (a través del otro oído, los spiracles, y el tubo traqueal). El tiempo que toma viajar por el tubo altera la fase de la “ruta interna” del sonido relativa a la “ruta externa” del sonido en el costado (oído) más cercano a la fuente de sonido (ya que el sonido que llega al oído más cercano de la fuente externa habrá viajado una distancia mucho más corta que el sonido que llga al mismo oído a través de la ruta interna). Como resultado, una circuitería neural o electrónica simple puede ser utilizada para sumar las ondas sonoras fuera de fase, causando una vibración de mayor amplitud (escuchada como un sonido más fuerte) en el oído más cercano a la fuente del sonido. La orientación en la dirección del macho está directamente controlada por este efecto. Cada una de las dos interneuronas (una conectada a cada oído) gatilla cuando el input (amplitud de la vibración) alcanza un nivel crítico. Pero aquella conectada al oído que esté más próximo a la fuente de sonido es la que alcanzará este umbral primero. El sistema nervioso del grillo está robustamente construido para hacer girar al grillo hacia el costado en que la correspondiente interneurona gatilla primero. Como resultado de esto, el insecto responde, al inicio de cada chirriada del canto del macho, girando y moviéndose en dirección del sonido (esta es la importancia de la repetición de sílabas cuando se atrae a la pareja). Nótese, finalmente, que en esta historia las particularidades del tubo traqueal son especialmente cruciales para tener éxito. Como señala Webbs:

Uno de los principios fundamentales de este sistema es que el tubo traqueal del grillo transmite sonidos en la frecuencia deseada del canto, y los cambios de fase en esta transmisión son apropiados para esa longitud de onda particular. (Webbs, 1996, p. 64)

El resultado es que el grillo robot no posee un mecanismo general para identificar la dirección de los sonidos, ni tampoco necesita discriminar activamente el canto de su propia especie de otros cantos. Debido a que otros sonidos son estructuralmente incapaces de generar una respuesta direccional. El grillo robot no tiene éxito tratando de adaptar capacidades de propósito general (como el reconocimiento de patrones y la ubicación de sonidos) al caso especial de la detección de pareja: en vez de eso, lo que hace es explotar estrategias altamente eficientes pero de (en realidad debido a) propósitos específicos. El robot no construye un modelo sofisticado de su ambiente y luego aplica un sistema de inferencia lógico-deductivo para generar planes de acción. Ni siquiera posee un depósito central de información sensorial capaz de integrar un input de multimodelos.

En consecuencia, no es del todo obvio que el grillo robot utilice algo posible de ser entendido como representaciones internas. Ciertamente, diversos estados internos corresponden a parámetros externos, y ciertas variables internas a respuestas motoras. Pero Webbs argumenta que:

No es necesario usar estas interpretaciones simbólicas para explicar cómo funciona el sistema: las variables sirven a una función mecánica al conectar elementos sensoriales y motores, un rol epistemológicamente comparable a la función de los engranajes que conectan el motor a las ruedas. (Webbs, 1994, p. 53)

De hecho, entender el comportamiento del grillo robot requiere atención en los detalles que (desde el punto de vista de la ciencia cognitiva clásica) parecen más bien descripciones de implementación y contexto ambiental que rasgos sustantivos de un sistema de control interno inteligente. Entre los factores claves se incluyen, como se ha dicho, la traquea de longitud fija y la discontinuidad y repetición del canto del macho. La explicación de la fonotaxis del grillo real, si es que hay algo correcto en el modelo de Webbs, involucra una interacción compleja entre el cerebro, el cuerpo y el mundo, sin un solo componente que sufra la carga de la resolución de problemas.

Una vertiente principal de la vida artificial acentúa entonces la importancia de la actividad en mundo real y tiempo real, y la distribución de los aportes de la resolución de problemas a través del cuerpo, el cerebro, y el ambiente local. Otra vertiente, a la que nos adentramos ahora, acentúa asuntos relacionados a la emergencia y efectos colectivos en grandes ensambles. Para captar la idea, consideremos el innovador trabajo de Craig Reynolds acerca de las bandadas. Reynolds (1987) mostró que el comportamiento fluido y elegante de los aves y otros animales en bandadas podía ser replicado (en animación computacional) usando un grupo de agentes simulados (boids) cada uno de los cuales seguía sólo tres reglas locales simples.

A groso modo, las reglas eran tratar de permanecer cerca de un conjunto de otros boids, igualar la velocidad de los vecinos, y tratar de evitar acercarse demasiado a cualquiera de los vecinos. Cuando cada boid seguía estas reglas, se presentaban patrones de actividad en pantalla que se asemejaban bastante al comportamiento de aves reales en bandadas, peces en cardúmenes, y otros animales. Los boids que se espaciaban demasiado volvían inmediatamente a cerrar filas, para luego producir un movimiento de grupo en el que cada boid hacía sutiles ajustes de velocidad y posición según fuera necesario. Luego, inesperadamente, cuando la bandada móvil se topaba con un obstáculo, simplemente se disgregaba, para bordearlo y ¡volver elegantemente a al formación al otro lado!

<>
(To be continued)

Redes Semánticas

2006-10-10T05:48:00.000-07:00

4.3.2 Esquemas de redes semánticas

ISSN: 1139-8736
Depósito Legal: B-35510-2000
Copyright © 2000 Antonio Moreno Ortiz

Los responsables de los primeros esquemas de representación formalizados fueron Quillian (1968) y Shapiro & Woddmansee (1971). Los esquemas de redes semánticas tienen una fundamentación psicológica muy sólida, tal y como apuntábamos en el Capítulo 2, por lo que se han realizado numerosos esfuerzos por llevar a cabo implementaciones importantes basadas en ellas.

Las redes semánticas han sido muy utilizadas en IA para representar el conocimiento y por tanto ha existido una gran diversificación de técnicas. Los elementos básicos que encontramos en todos los esquemas de redes son:

Estructuras de datos en nodos, que representan conceptos, unidas por arcos que representan las relaciones entre los conceptos.

Un conjunto de procedimientos de inferencia que operan sobre las estructuras de datos.

Básicamente, podemos distinguir tres categorías de redes semánticas:

Redes IS-A, en las que los enlaces entre nodos están etiquetados.

Grafos conceptuales: en los que existen dos tipos de nodos: de conceptos y de relaciones

Redes de marcos: en los que los puntos de unión de los enlaces son parte de la etiqueta del nodo.

En general, cuando se habla de "redes semánticas" se suele hacer referencia a uno de estos esquemas, normalmente a las redes IS-A o a los esquemas basados en marcos, que comparten ciertas características fundamentales. De entre estas características compartidas destacamos la herencia por defecto (default inheritance). En una red semántica, los conceptos (o estructuras, clases, marcos, dependiendo del esquema concreto) están organizados en una red en la que existe un nodo superior (top: T) al que se le asigna uno o varios nodos hijos, que a su vez tienen otros conceptos hijos y así sucesivamente hasta que se alcanza el final (bottom: ), cuyos nodos ya no son conceptos sino instancias.

A continuación estudiamos los tres tipos de esquemas de redes semánticas que han tenido una mayor repercusión. De los tres, el esquema basado en marcos es el que permite una mayor flexibilidad, y el que ha recibido mayor atención por parte de los investigadores de ciencia cognitiva y lingüística.

+++++++++

logica de predicados+++ wikipedia

2006-09-27T22:34:00.000-07:00

Lógica de predicados

La lógica de predicados es un Lenguaje formal donde las sentencias bien formadas son producidas por las reglas enunciadas a continuación.

Lenguajes y estructuras de primer orden

Un lenguaje de primer orden' es una colección de distintos símbolos clasificados como sigue:

El símbolo de igualdad' ; las conectivas , ; el cuantificador universal y el paréntesis , .
Un conjunto contable de símbolos de variable .
Un conjunto de símbolos de constante .
Un conjunto de símbolos de función .
Un conjunto de símbolos de relación .

Así, para especificar un orden, generalmente sólo hace falta especificar la colección de símbolos constantes, símbolos de función y símbolos relacionales, dado que el primer conjunto de símbolos es estándar. Los paréntesis tienen como único propósito de agrupar símbolos y no forman parte de la estructura de las funciones y relaciones.

Los símbolos carecen de significado por sí solos. Sin embargo, a este lenguaje podemos dotarlo de una semántica apropiada.

Una -estructura sobre el lenguaje , es una tupla consistente en un conjunto no vacío , el universo del discurso, junto a:

Para cada símbolo constante de , tenemos un elemento .
Para cada símbolo de function -aria de , una function -aria .
Para cada símbolo de relación -aria de , una relación -aria sobre , esto es, un subconjunto .

A menudo, usaremos la palabra modelo para denotar esta estructura.

La lógica de primer orden

La lógica de primer orden (LPO) o cálculo de predicados de primer orden es un sistema de la lógica matemática que extiende la lógica proposicional y a su vez es extendida por la lógica de segundo orden.

Tabla de contenidos

lógica de segundo orden...

Molecular Computer DNA

2006-09-16T07:36:00.000-07:00

Se ha publicado el resultado de las investigaciones llevadas a cabo por el profesor Ehud Shapiro y su equipo del Weizmann Institute of Science, en Rehevot, Israel; las cuales, hablan acerca de lo que ya es la creación del primer computador molecular autónomo programable.

Esta maravilla utiliza las moleculas de ADN para los procesos computacionales, obteniendo una singular velocidad de proceso, debido a la naturaleza de dichas moléculas. Teniendo en cuenta que para ganar potencia, debemos conseguir componentes de menor tamaño, resulta obvio imaginar lo valiosos que pueden llegar a ser estos "bio-componentes" de escasos nanómetros (1nm=10E-9m), en un futuro muy presente, especialmente cuando llegue el momento de que los circuitos integrados no acepten más transistores, por razones obvias de espacio.

VER ++

ver papper

Cómo Empezar con la Inteligencia Artificial

2006-09-14T21:05:00.000-07:00

Cómo Empezar con la Inteligencia Artificial
By James Matthews // Traducido por Year of the Dragon

Una de las preguntas más frecuentes que me pregunta la gente es, "¡¿Por dónde empiezo?!". De echo, ¿por dónde debe empezar un principiante en la IA? Simple - encuentra un campo de la IA que te interese y lee sobre él. La IA es tan amplia que intentar mirar todo lo relacionado con la IA de una sola vez hará atascarse hasta a las personas más entusiastas.
Este ensayo mirará diferentes áreas de la IA e intentará dar pistas sobre que es interesante y que es más pedestre. Las áreas que tocaremos serán juegos, redes neuronales, algoritmos genéticos y programación evolutiva, robótica, y vida artificial.

VER ++

Colossus - The Forbin Project

2006-09-11T14:06:00.000-07:00

a proposito de cibernética una pelicula clásica sobre computadores inteligentes ambientada en el contexto de la guerra fria, "Colossus The Forbin Project" (1970) Joseph Sargent

links: wikipedia cibercinema +

articulo citado de antroposmoderno

2006-09-09T21:33:00.000-07:00

articulo citado de: http://www.antroposmoderno.com/antro-articulo.php?id_articulo=703

La relación conocimiento y lenguaje en la cibernética de segundo orden

¨...dentro de pocos años, si queda todavía algún filósofo no familiarizado con los principales avances de la inteligencia artificial, será justo acusarlo de incompetencia profesional: y que dictar cursos de filosofía de la mente, de epistemología, sin examinar los aspectos vinculados con la inteligencia artificial será tan irresponsable como dictar cursos de física que no incluyen la teoría cuántica¨.

Aron Sloman

Introducción:
El problema del lenguaje es asunto del siglo XX. De hecho, se ha llamado a esta la filosofía del "giro lingüístico". Habida cuenta -como lo decía Parménides en su "Poema"- de lo "trillado de ese camino", no se quiere insistir aquí "sobre lo mismo". "Lo mismo" en este caso es reconstruir la historia del "problema del lenguaje" del Cratilo a Rorty, pasando por Occam, Frege , Wittgenstein , y los muy importantes aportes en este sentido de Husserl y Heidegger . "Lo otro", lo que se propone aquí, reconociendo todos esos antecedentes es: comprender el lenguaje como fundado-fundador de la cultura, por el sujeto que lo juega, en el despliegue de la autonomía de la significación.
Se quiere, pues, ir directamente a la tesis según la cual hay una "cibernética de segundo orden". Ésta, sin más, es el "juego de lenguaje" que "crea mundo" cuando "el sujeto juega el lenguaje en el mundo". No hay otra esfera o campo para ese juego que la cultura.
En su momento Wittgenstein pensó que ¨cada forma de lenguaje es una forma de vida¨ (Wittgenstein, L.;1988:§22). La "cibernética de segundo orden" es la teoría del conocimiento (corriente y científico, gnoseología y epistemología) que, en nuestro entender, lleva la precitada tesis a sus consecuencias.
§ 1. Estado del Arte:
Nos adentramos aquí, en aquello que consideramos las fuentes más inmediatas de la cibernética de segundo orden:
Austin , Searle y Strawson: la performatividad en el lenguaje (J. F. Lyotard ) Aquí el centro de la reflexión gira en torno de los actos de habla, y dentro de estos actos, sobre su aspecto pragmático. Si el lenguaje se redujera a la estructura sujeto-predicado o se aceptara que todo predicado tiene que hacer relación a hechos del mundo: cómo se explicaría predicados como ruegos, órdenes, súplicas. En concreto, cuando se dice ?¡Salte del salón!? De hecho, no hay, en rigor, referente ostensible. El problema, pues, es que el referente no es el único criterio para establecer la significatividad del lenguaje. Sobre Los juegos del lenguaje, Lyotard hace tres observaciones: primera, las reglas no tiene su legitimación en ellas mismas, forman parte de un contrato o no entre los jugadores. La segunda, que a falta de reglas no hay juego, que un cambio en una de ellas modifica el juego, que una jugada o un enunciado no cumpla con las reglas esta fuera del juego. La tercera, todo enunciado debe ser considerado como una jugada hecha en un juego. Llegando a un primer principio del método a seguir: que hablar es combatir, en el sentido de jugar, y que los actos del lenguaje se derivan de una agonística general (Lyotard, J. F.; 1989: 27).
Desde esta perspectiva la investigación se legitima desde la performatividad. La investigación en nuestros tiempos se halla determinada por ¨enriquecimiento de las argumentaciones y la complicación de la administración de pruebas¨ (Lyotard, J. F.; 1989:79). La investigación científica no usa lenguajes denotativos, si lo hace, lo hace desde una condición pragmática, la de formular sus propias reglas y pedir al destinatario que las acepte. Define por lo tanto una axiomática, la comprensión de los símbolos que serán empleados en el lenguaje propuesto, la forma de respetar las expresiones que fueron aceptadas y sus operaciones. Ello es evidente, a propósito de nuestro ensayo, en los sistemas computacionales y cibernéticos. La axiomática se constituye como un metalenguaje que determina las condiciones formales de la misma, ese metalenguaje es la lógica. Una lógica que requiere las propiedades de un sistema formal: la consistencia, la completud sintáctica, la decidibilidad y la independencia de axiomas unos de otros (Lyotard, J. F.; 1989:80).
En cuanto a la administración de la prueba, que en principio es aceptada como una parte de la argumentación destinada al asentimiento de los destinatarios, pasa al control de otros juego del lenguaje, donde lo que se ventila no es la verdad, sino la performatividad, es decir la mejor relación input/output. La performatividad al aumentar la capacidad de administrar la prueba, aumenta la de tener razón y la de una mayor justicia. La relación entre ciencia y técnica se invierte, la complejidad de las argumentaciones obliga a sofisticar los medios de probar, beneficiándose con ello la performatividad.
La transmisión del conocimiento se ve afectado por la performatividad. ¨Cuando el criterio de pertinencia es la performatividad del sistema social admitido, es decir, cuando se adopta la perspectiva de la teoría de sistemas, se hace de la enseñanza superior un subsistema del sistema social, y se aplica al mismo criterio de performatividad a la solución de cada uno de esos problemas¨ (Lyotard, J. F.; 1989: 89).
La neurociencia (neurobiología , neuropsicología ). Con la célula entramos en lo que conocemos con el nombre de vida: un sistema de autoconservación, de autoduplicación y consumidor de energía. La ventaja de los organismos pruricelulares es que las células individuales pueden especializarse, ellas permitieron la formación de un sistema nervioso, requerimiento fundamental de la inteligencia significativa (Churchland, P.;1992:182). Nos encontramos con el funcionamiento del sistema nervioso constituido por células que llevan impulsos llamadas neuronas. Su interconexión, llamada sinapsis se realiza por medio de una sustancia química llamada neurotransmisor. Las neuronas si se comparan con las compuertas lógicas en la UCP de un ordenador, una compuerta lógica recibe información de no más de dos fuentes, mientras que una neurona recibe información de más de mil. Una compuerta lógica emite salidas a una frecuencia metronómica, 106 Hertz, por ejemplo; una neurona varía entre 0 y 102 hertz. La salida de la compuerta lógica está y debe estar temporalmente coordinada con la de todas las demás compuertas; las salidas neuronales no están así coordinadas. La función de una compuerta lógica es la transformación de información binaria en otra información binaria; la función de una neurona, si podemos incluso hablar en singular, parece ser la transformación de conjuntos de frecuencias ondulatorias en otras frecuencias ondulatorias. Por último, las propiedades funcionales de una compuerta lógica son fijas, la de una neurona son plásticas, por el surgimiento de nuevas conexiones sinápticas o el degeneramiento de las viejas. Pero en la confrontación inteligencia natural e inteligencia artificial se van logrando acercamientos, es Shannon quien demuestra como los circuitos que aparecen en un aparato electrónico, se pueden expresar mediante ecuaciones semejantes a las de Boole, vale decir que un sistema dual de verdadero y falso, es equivalente a los estados ?abierto? y ?cerrado? de un circuito. (Shannon, C.;1938:1-11).Comienza así la fabricación de máquinas capaces de ejecutar operaciones de verdad lógica y da la pauta para la programación de los computadores como un problema de lógica formal, es decir como un lenguaje.
La ?Epistemología experimental¨: McCulloch, Bateson , y Bertalanffy. La epistemología ha
salido del campo de la filosofía y se ha adentrado en el de la biología a través de los biólogos experimentales contemporáneos (Keeney, B.;1987:27).
Fue el propio McCulloch quien le dió el título genérico de epistemología experimental y Bateson la considera como una rama de la ciencia combinada con una rama de la filosofía. Como ciencia, la epistemología es el estudio de cómo los organismos particulares o agregados de organismos conocen, piensan y deciden. Como filosofía, la epistemología es el estudio de los límites necesarios y otras características de los procesos del conocer, pensar y decidir (Bateson, G.;1993a:242). Desde este punto de vista la epistemología se ubica bajo la perspectiva de cómo conocen los que conocen, es decir en las propiedades del observador y no en las propiedades del objeto, aquello que se conoce. Afirma Bateson, ¨toda experiencia es subjetiva. Son nuestros cerebros los que fabrican las imágenes que creemos percibir¨ (Bateson, G.;1993a:42).
La Teoría General de Sistemas nos aporta a esta concepción a través de Bertalanffy, quien propone encontrar las correspondencias o isomorfismos entre sistemas de todo tipo, un Modelo de Sistema General que sea compatible con otros modelos de distintas disciplinas, es decir que tenga las mismas características, aun cuando las disciplinas sean diferentes. La teoría General de Sistemas propone cómo construir modelos, y en tanto considera que en el mundo conceptual los modelos no pueden ser isomórficos a la realidad, sino solo entre sí; ya que son creados por nuestra mente. A Korzybski le debemos el concepto ¨el mapa no es el territorio¨. Todos los intentos humanos por explicar la realidad son y han sido construcciones, representaciones, modelos de la realidad, mapas de territorios. Toda conceptualización parte de una percepción, limitada por nuestra propia estructura humana. Bertalanffy propone a través de la Teoría General de Sistemas buscar ¨principios y leyes aplicables a sistemas generalizados, o a sus subclases, sin importar su particular género, la naturaleza de sus elementos componentes y las relaciones o ?fuerzas? que imperen entre ellos¨ (Bertalanffy, L.;1976:32). Define los Sistemas, ¨como complejos de elementos de interacción¨, distingue entre sistemas abiertos y sistemas cerrados, considerando que todos los sistemas vivos son abiertos al intercambio de materia, energía e información con el entorno. Toma de Cannon el concepto de homeostasis o equilibrio dinámico entre entradas y salidas, lo que le permite al sistema cambios continuos al mismo tiempo que predominan condiciones relativamente uniformes. Afirma que en los sistemas cerrados hay una tendencia hacia la desorganización y destrucción del orden, en contraposición con los sistemas vivientes que tienden hacia la mayor heterogeneidad y organización, con lo cual hace desaparecer la aparente contradicción entre entropía y evolución (Bertalanffy, L.;1976:41). Recoge de la Teoría de la Comunicación el concepto de información como entropía negativa, medida que favorece el orden y la organización. Considera el comportamiento teleológico de los sistemas vivos como algo definible en términos científicos, gracias a las nociones de adaptabilidad, intencionalidad y persecución de metas. Propone el principio de equifinalidad y lo define como ¨la tendencia a un estado final característico a partir de diferentes estados iniciales y por diferentes caminos, fundada en la interacción dinámica en un sistema abierto que alcanza un estado uniforme¨ (Bertalanffy, L.;1976:46). Según este principio, a partir de diferentes condiciones iniciales y por diferentes caminos se puede alcanzar el mismo estado final, y como consecuencia los sistemas vivientes, no pueden ser explicados en términos de causalidad, dado que las circunstancias iniciales no los determinan. Finalmente, toma de la cibernética la noción de retroalimentación y sus mecanismos de control que corrigen la desviación, manteniendo el sistema dentro de un equilibrio dinámico. Para Bertalanffy ¨la relación entre lenguaje y visión del mundo no es unidireccional sino recíproca... La estructura del lenguaje parece determinar que rasgos de la realidad serán abstraídos, y con ello qué forma adaptarán las categorías del pensamiento. Por otro lado, el cómo sea visto el mundo determina y forma el lenguaje¨ (Bertalanffy, L.; 1976:250).
Bateson, G. Fundador de una nueva perspectiva epistemológica. Uno de los conceptos fundamentales es la pauta que conecta. Cuál es la pauta que conecta a todas las criaturas vivientes, cuáles son las configuraciones, las formas y las relaciones que pueden ser observadas en todos los fenómenos, para construir una concepción totalizadora de la mente. Propone la noción de contexto como elemento fundamental de toda comunicación y significación, no se debe aislar el fenómeno de su contexto, pues cada fenómeno tiene sentido y significado dentro del contexto que se produce. Tomo de Jung, el concepto de pleroma, para referirse al mundo de la física y de los objetos materiales, el concepto de creatura para designar el mundo de los seres vivos, que no puede ser explicado desde una causalidad unidireccional. Se necesita un nuevo lenguaje que permita describir la recursividad de todos los elementos que se mueven conjuntamente en un proceso, para ello son fundamentales las nociones de información y relación.
Bateson propone una concepción totalizadora sobre la naturaleza del orden y la organización en los sistemas humanos . La mente individual es inmanente pero no sólo en el cuerpo. ¨El concepto de mente surgió, para mí, como un reflejo de partes más amplias y múltiples partes del mundo natural afuera del ser pensante¨ (Bateson, G.; 1976:449). Es inmanente también en los caminos y mensajes fuera del cuerpo; y hay una mente más amplia de la cual la mente individual es solo un subsistema..., pero es también inmanente en el sistema social totalmente interconectado y la ecología planetaria¨ (Brockman, J., Bateson G.; 1977:5).
Teoría de la comunicación: Shannon y Weaver y el grupo de ¨Universidad invisible¨ . Ante la pregunta formulada por Lasswell: Quién le dice que, a quién, y con qué efecto. Se consideraron seis elementos: fuente, encodificador, mensaje, canal, decodificador y receptor. Shannon agrega un nuevo elemento en un primer momento, como fuente de ruido con relación a la interferencia o perturbación en la calidad de la transmisión de la información. El concepto de ruido fue asociado a la noción de entropía propuesta por la segunda ley de la termodinámica. La redundancia que evita la distorsión y el fracaso de la transmisión de información, es considerada como entropía negativa, siendo un elemento indispensable para eliminar los efectos distorsionantes del ruido y favorecer una comunicación efectiva. El modelo Shannon y Weaver ofrece una lectura lineal y diádica de la comunicación, al incorporar el concepto de retroalimentación de la Cibernética se obtiene una mayor comprensión de las complejas comunicaciones interpersonales y se pasa de la concepción lineal a la circular. Esta teoría influye en Jacobson, proponiendo aquello que Winkin llama Modelo Telegráfico de la Comunicación (Winkin, Y.; 1984:18).
La cibernética y sus tres niveles de complejidad. Cibernética significa el arte de gobernar, ¨la cibernética pertenece a la ciencia de la pauta y la organización¨ (Keeney, B.;1987:77). Según Foerster, la historia de la cibernética se puede observar como un proceso que se desarrolla entre niveles de complejidad: una cibernética de 0 orden , implícita; una cibernética de 1er orden y una cibernética de 2do orden; esta última, es una reflexión sobre la reflexión de la cibernética, imposible de acceder a un nivel más superior, se cierra la argumentación produciéndose una clausura organizacional, que sólo puede trascenderse a sí misma dentro de sí misma (Maturana, H. Von Foerster, H.; 1988).
Cibernética de 2do orden. Fue Maruyama quien inventó el término (Hoffman, L.; 1981:49). Consideró que todo sistema viviente depende para su supervivencia de dos procesos: morfostasis y morfogénesis. El primero se refiere al mantenimiento de la constancia de un sistema a través de mecanismos de retroalimentación negativa. El segundo, a la desviación, variabilidad del sistema a través de mecanismos de retroalimentación positiva.
Con los trabajos de Prigogine sobre Orden a partir de la fluctuación (Prigogine, I. Stengers I.; 1990: Cap.VI). Se empieza a considerar que la desviación y los procesos que promueven el desorden y la desorganización, no necesariamente son destructivos. Las desviaciones o fluctuaciones, si se mantienen y no son contrarrestadas por mecanismos correctores, producen una bifurcación que genera un salto cualitativo hacia una nueva organización. Aquí la ampliación de la desviación y los mecanismos de retroalimentación positiva, procesos favorecedores del cambio son considerados fundamentales para la evolución de los sistemas vivientes.
Los desarrollos de la física quántica, los aportes de Wittgenstein, de McCulloch, de Foerster, Maturana y Varela constituyen los pilares de esta cibernética de segundo orden o cibernética de los sistemas observantes, diferenciándola de la cibernética de los Sistemas observados. Para Foerster la reintroducción del observador, la pérdida de la neutralidad y de la objetividad, son requisitos fundamentales para una epistemología de los seres vivientes. La respuesta a la pregunta: ¨¿Las leyes de la naturaleza, los objetos, una fórmula matemática, los números, las leyes, son descubrimientos o invenciones? Define la posición epistemológica del observador, ya que considere la realidad como trascendente a ser descubierta, o se defina como inventor o constructor de la realidad observada.

§ 2. La relación conocimiento y lenguaje en la cibernética de segundo orden

La cibernética de segundo orden, o Cibernética de la cibernética, como la denominó Von Foerster, es el Manifiesto Constructivista. Emerge aquí una teoría del observador, que tiene que ser una teoría social y lingüística, cuya noción central es información-organización. Para el ¨cibernetista¨, la noción de organización se encarna tanto en las interacciones químicas cerebrales como en las interacciones lingüísticas. Se habla de un constructivismo biológico y de un constructivismo social o construccionismo. En el constructivismo biológico tenemos: el constructivismo de von Foerster, el ¨traer a la mano¨ de Maturana y el constructivismo radical de von Glasersfeld.
La epistemología tradicional plantea que los datos son incorporados a través del sistema sensorial y luego procesados por el cerebro para generar una acción. La descripción objetiva del mundo entra en crisis y se plantea la teoría del observador: ¨El observador existe como ser vivo en un espacio de coherencia operacional con su circunstancia, en acoplamiento estructural. Por lo tanto no pasa cualquier cosa, sólo pasa lo que puede pasar de acuerdo a la dinámica estructural del sistema y de la circunstancia¨ (Maturana, H.;1990c:22). El conocimiento no es recibido pasivamente, sino que es construido por un sujeto cognoscente y, la función de la cognición es adaptativa y sirve para la organización del mundo experiencial, no para el descubrimiento de una realidad objetiva ontológica. El conocimiento no es una representación de la realidad.
La cibernética de segundo se orden se caracteriza por:
1-Foerster señala, que el sistema nervioso posee una cualidad inherente: todas las señales enviadas desde los elementos sensoriales a la corteza cerebral son iguales, la llamó la Codificación indiferenciada. No existe entre ellas ninguna distinción cualitativa; su frecuencia y amplitud son variables, pero no existe ningún indicio cualitativo.
2-Glasersfeld anota, que si uno habla una determinada lengua ve el mundo de determinada manera, el lenguaje construye la realidad.
3-Retoman de los escépticos , la idea de que no tenemos manera de llegar al mundo externo si no es a través de nuestra experiencia de él, por más que lo viéramos correctamente, no tendríamos modos de saber que nuestra visión es correcta.
4-El organismo tiene una forma física y una modalidad de comportamiento que encaja en el ambiente en que le toca vivir. En cuanto al conocimiento muchas de estas circunstancias son puramente lógicas. Todo nuevo pensamiento debe adaptarse al esquema previo de estructuras conceptuales de un modo que no provoque contradicciones (Piaget, J.;1979:12). El conocimiento no nos brinda una representación de un mundo independiente, sino un mapa de lo que puede hacerse en el ambiente en el que uno tuvo experiencias.
5-La autorregulación y la autoorganización de los organismos, nos permite entender el conocimiento como el resultado de una autorregulación. Todo lo que llamamos conocimiento, se crea o se construye a partir de un material que ya le es accesible al sujeto que conoce. Sólo podemos conocer lo que hemos creado. Desde la cibernética, los sistemas autorregulados son sistemas cerrados desde el punto de vista de la información. Shannon plantea: a-El significado no se traslada del emisor al receptor; lo único que se trasladan son las señales; b-Las señales sólo son señales en tanto en cuanto alguien puede decodificarlas, y para decodificarlas hay que conocer el significado (Shannon, C.;1948:379-423 y 623-656). Lo único que podemos es contemplar las señales desde adentro, desde el receptor.
Esta posición teórica es un modo de pensar y no una descripción del mundo. No se propone describir ninguna realidad absoluta, sino sólo los fenómenos de nuestra experiencia. La bisociación que plantea von Foerster es la que hay entre el observador y lo observado. La comprensión de esta interdependencia de observador y mundo observado, va más allá de la teoría de la relatividad de Einstein, según la cual las observaciones no son absolutas, sino relativas al punto de vista de un observador (por ejemplo, su sistema de coordenadas: Einstein) y el postulado de la relación borrosa de Heisenberg, según la cual las observaciones afectan a lo observado de modo tal que impiden toda esperanza del observador en cuanto a poder predecir (por ejemplo, su incerteza es absoluta: Heisenberg) (Foerster, von H.;1991:63). La descripción (del universo) implica a aquel que describe (que lo observa); Shrödinger lo había formulado ya así: ¨Toda imagen del mundo es y sigue siendo una construcción de su propia mente; su existencia no puede ser probada de otra manera¨ (Schrödinger, E.;1985:18).
La cibernética de segundo orden no sólo tiene, sino que es una epistemología, que lleva la atención desde los ?sistemas observados? hasta ?los sistemas que observan?, al entender a toda noción cibernética (a toda noción en general) como dependiente del observador. ¿Cómo conocemos?, es una pregunta que va más por los procesos, por la generación del problema estudiado, que por su sustancia. La pregunta ya no es ¿qué es lo que conocemos?, sino ¿Cómo es que conocemos?
G. Spencer Brown considera que el punto de partida de todo conocer implica trazar una distinción, ¨un universo se engendra cuando se separa o aparta un espacio y los límites pueden trazarse en cualquier lugar que nos plazca¨ (Spencer Brown, G.;1973:v). Maturana dirá: ¨todo acto de conocer trae un mundo a la mano¨ (Maturana, H.; 1986:13). Con ello se refiere a las operaciones de distinción del observador que traen a la mano lo distinguido. La operación de distinción especifica lo distinguido, y lo distinguido surge de la nada con la operación que lo distingue y lo configura. Para el observador lo distinguido surge como si hubiese existido antes de la distinción y como si fuese a existir siempre después de ella. Es en la explicación de la experiencia de la distinción que surge el problema de la realidad. La realidad aparece como lo que es, un argumento explicativo. Lo que el observador explica es su experiencia; y, la experiencia es lo que el observador distingue que le pasa, en circunstancias tales que el explicar es también una experiencia a explicar. Las habilidades del observador surgen en su operar como ser vivo en el lenguaje.
Foerster bautiza la expresión de Maturana: ¨Todo lo dicho es dicho por un observador¨ como el teorema número 1 de Maturana y él le añade aquello que denomina el corolario número 1 de von Foerster: ¨Todo lo dicho es dicho a un observador¨. De esta forma conecta tres conceptos: primero, el concepto de un observador caracterizado por ser capaz de hacer descripciones. Y esto a causa del teorema número 1, porque evidentemente lo que un observador dice es una descripción. El segundo concepto es el del lenguaje. El teorema número 1 y el corolario número 1 conectan a dos observadores a través del lenguaje. El tercer concepto es el de la sociedad, esos dos observadores constituyen el núcleo de una sociedad. Los observadores usan un lenguaje que forman la sociedad al usar el lenguaje. Los pilares de una teoría del observador ya están construidos, uno es el cálculo de las recursiones infinitas y el otro es el cálculo de la autorreferencia (Foerster, von H.;1991:90).
Para la concepción constructivista se considera que hay efectivamente un continuo proceso circular y repetitivo en el que la epistemología determinan lo que vemos; esto establece lo que hacemos; a la vez nuestras acciones organizan lo que sucede en nuestro mundo, que luego determina nuestra epistemología. El conocimiento es la computación de descripciones de una realidad. Foerster utiliza este término en el sentido amplio como ¨toda operación por medio de la cual se transforma, modifica, rearregla, ordena, y demás, entidades físicas observadas (?objetos?) o sus representaciones (?símbolos?) (Watzlawick, p.;1988:43). Toda descripción se sustenta en otras descripciones que son también cómputos, proponiendo definir el conocimiento como procesos ilimitadamente recursivos de cálculo, es decir, la computación de la computación de la computación, etc. En su análisis del lenguaje von Foerster plantea que éste, se lo puede considerar desde dos puntos de vista diferentes: el lenguaje en su apariencia, que se refiere a las cosas como son, o el lenguaje en su función, que se refiere a las nociones que cada uno tiene de las cosas. Desde la primera posición, uno es un observador independiente, separado del universo y el lenguaje es monológico, denotativo, descriptivo, sintáctico; dice como eso es. Desde la segunda posición, uno es un actor participante en mutua interacción con los otros y el lenguaje es dialógico, connotativo, constructivo, semántico, participativo, es como uno dice. ¨Cuando pronuncio algo, no me estoy refiriendo a algo allí afuera. Más bien, genero en ud., toco, por decir ?como un violinista pulsando una cuerda, lo toca a ud. con su música ?toda una resonancia de correlatos¨ (Segal, L.; 1986; 148). Lo que sucede es que nuestras lenguas están ideadas sobre el verbo ser, que al mismo tiempo que conecta las palabras, desde siempre ha estado ligado a la existencia ontológica. El constructivismo no niega la realidad, lo que hace es sostener que uno no puede conocer una realidad independiente; no formula declaraciones ontológicas.
Una vez argumentada esta posición, von Foerster presenta una hipótesis fundamental: todas estas nociones tienen que ver con una actividad computante por parte de un observador-operador, el cual genera las distinciones que configuran un orden; o fracasa en generarlas, siendo el desorden la manifestación de dicho fracaso; o genera más orden en este dominio y menos en aquél; o compara ordenes diferentes que permiten decir que aquí hay más complejidad que allí. La emergencia de estas nociones son dependientes del lenguaje usado por el observador, que en realidad no es ¨un¨ observador, sino una comunidad de observadores en interacción. Es ese lenguaje el que da el marco de referencia que permite crear distinciones donde no las había. El lenguaje no es un instrumento que describe lo que sucede en un mundo independiente, sino el nombre de un contexto que construye lo que sucede, y es una elección en el dominio cognitivo. Einstein hablando con Heisenberg le dice: ¨En una teoría es imposible aceptar solo magnitudes observables. Es más bien la que decide lo que se puede observar¨ (Watzlawick, P.; 1988:87).
Para concluir, podríamos afirmar que los principios que determinan la relación entre conocimiento y lenguaje en la cibernética de segundo orden, se podrían formular parodiando dos principios de la física contemporánea:
Principio de indeterminación. Dado que la posición y la velocidad de un objeto no pueden ser medidas al mismo tiempo, el momento de un observable cambia con respecto al observador, por lo tanto la medida exacta de un objeto es incierta. El observador está siempre incluido en lo observado.
Principio de Complementariedad. Extensión del Principio de Indeterminación. Considera que los distintos lenguajes posibles y los distintos puntos de vista sobre el sistema son complementarios. No existe la posibilidad de un único punto de vista, no existe un universo sino un multiverso, construido a partir de lenguajes.

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links de interes

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http://es.wikipedia.org/wiki/Inteligencia_artificial

departamento IA universidad a distancia españa

Artificial Intelligence Research Institute

Asociación española de inteligencia artificial

Simulation neuronal networks using C*

blog: programacion lógica

Red cientifica: intro redes neuronales

http://www.redcientifica.com/gaia/

red cientifica: definición IA

procesamiento computacional del lenguaje natural

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