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Sin ser ningún experto en esta área permítanme señalar algunas hipótesis:

- Para poder desarrollar una máquina capaz de aprender, es necesario que ésta posea un eficaz sistema de reconocimiento de patrones.

- Para reconocer patrones es necesario un motor que compare los datos en memoria (conocimientos previos) con los datos de entradas (inputs), y extraer el resultado que más se asemeje. En el significado de estas últimas palabras es donde radica la dificultad para obtener un eficiente sistema de reconocimiento informático de patrones.

- En las etapas intermedias del reconocimiento de un objeto debe existir una sucesiva retroalimentación entre la memoria y el input antes de tomar la decisión final (Out) , es decir las distintas partes del objeto deben ser reconocidas con apoyo de los datos de memoria en distintas etapas o niveles para luego llegar al último nivel , el objeto.

- El procesamiento interno de la información debe ser independiente al tipo de elemento de información (imagen , sonido , etc ..) obtenidos a través de los sensores-captadores.

- El motor comparador siempre elegirá el mejor resultado entre los datos de memoria pero teniendo en cuenta el contexto en el que esté inmerso. Todos los datos pueden ser variables a tener en cuenta para la comparación, primero parcial y luego total, es decir tenemos la variables propias de forma, color, olor, sabor, tipo de superficie, etc. del objeto , pero también podemos considerar como variables lugar de ubicación, objetos que le rodean, luz ambiental … incluso objetos reconocidos en instantes anteriores, es decir, incluir el tiempo como una variable más en la comparación de los patrones.

- A partir de conseguir un efectivo sistema de reconocimiento podemos proponer un simplificado diagrama:

Por JJGG

Si observamos las siguientes máquinas creadas por el hombre podemos

 rob_arana2rob_muneca2rob2

 

 

 

 

pensar que en un futuro no muy lejano estas serán las máquinas capaz de demostrar inteligencia , desenvolverse en entornos complejos y evitar cada obstáculo que se interponga en su camino , pero .. ¿esto es tan fácil como parece? , ¿en qué estado se encuentra este objetivo de conseguir máquinas capaces de aprender por sí solas?,

Actualmente , neurocientíficos  , informáticos , físicos , ingenieros y otros , pretenden descubrir como es capaz el cerebro humano de tomar decisiones tan rápidamente ante una serie de estímulos a través de los sentidos , como es capaz de reconocer un objeto con un porcentaje mínimo de información visual o como es capaz de reducir el gasto de energía tras un breve entrenamiento para un determinado aprendizaje.

Parece ser que la clave está en el procesamiento jerárquico de la información . La red neuronal que posee el cerebro está jerarquizada , esto permite que cada capa en la jerarquía tome decisiones y entregue a la capa superior el resultado , así , entre las capas inferiores se moverá información básica de forma que al aumentar los niveles se hará más compleja consiguiendo el nivel de abstracción.

Pero realmente es tan sencillo … por qué no reproducirlo en un sistema informático?  . La dificultad radica en ese conjunto de toma de decisiones desde un menor a un mayor nivel , siempre afectado por un umbral , y  el cual , fijará el resultado en la decisión .

Por JJGG