Conocimientos - La divisa del nuevo milenio - ¿Qué es el Aprendizaje? Desde la Inteligencia Artificial

Una de las críticas que se oyen más a menudo respecto a la Inteligencia Artificial, es que las máquinas no se pueden considerar inteligentes hasta que no sean capaces de aprender a hacer cosas nuevas y a adaptarse a las nuevas situaciones, en lugar de limitarse a hacer aquellas actividades para las que han sido programadas.

Pero se puede plantear una pequeña cuestión acerca, de si la capacidad de adaptarse a entornos nuevos para solucionar nuevos problemas realmente es una de las características importantes de las entidades inteligentes. A menudo nos preguntamos si una computadora es capaz de ”aprender”, resulta mucho más clarificador intentar describir a qué actividades nos referimos exactamente cuando decimos “aprender” y qué mecanismos se pueden utilizar que nos permitan llevar acabo dichas actividades.

En uno de los extremos del espectro se encuentra el perfeccionamiento de la habilidad. Esto es que en general las personas mejoran la ejecución de determinadas tareas por el sólo hecho de practicarlas, por ejemplo: cuánto más se practique algún deporte ó actividad, cada vez lo harás mejor. En el otro extremo del espectro se encuentra la adquisición de conocimiento. Como ya se ha visto, la mayoría de los programas de Inteligencia Artificial confía principalmente al Conocimiento como fuente de recursos. El Conocimiento se adquiere a través de la experiencia.

La adquisición de Conocimiento en sí misma incluye muchas actividades diferentes. El simple almacenamiento de información computada, también conocido como Aprendizaje memorístico, constituye la actividad de aprendizaje más básica. Muchos programas de computadoras como por ejemplo, los sistemas de bases de datos, se pueden decir que son capaces de “Aprender” en este sentido, aunque la mayoría de la gente a este sencillo aprendizaje por almacenamiento. Sin embargo muchos programas de Inteligencia Artificial son capaces de mejorar su rendimiento substancialmente a través de técnicas de aprendizaje memorístico.

Otra forma de aprender es pidiendo el consejo de otros. El aprendizaje a través de consejos es similar al aprendizaje memorístico, sólo que los consejos de alto nivel pueden no resultar lo suficientemente sencillos como para un programa los utilice directamente en la resolución de problemas.

También es posible aprender a partir de nuestra propia experiencia adquirida en la resolución de problemas. Después de resolver un problema complicado, siempre se recuerda la estructura del problema y del os métodos que se utilizaron para resolverlo. En la siguiente ocasión que se presente el mismo problema podremos solucionarlo de un modo más eficiente, y lo que es más, se puede generalizar a partir de la propia experiencia en la resolución de problemas normalmente no da lugar a una acumulación de nuevo conocimiento que anteriormente no estaba disponible para el programa de aprendizaje.

A nivel práctico, el aprendizaje puede representar la diferencia entre la resolución rápida de un problema y la imposibilidad de resolverlo. Además, los programas que aprenden de la propia experiencia en la resolución de problemas, pueden llegar a ser capaces de dar con mejores soluciones en el futuro. Además los programas que aprenden de la propia experiencia en la resolución de problemas, pueden llegar a ser capaces de dar con mejores resoluciones en el futuro.

Otra forma de aprendizaje basada en estímulos provenientes del exterior es el Aprendizaje a partir de ejemplos. Algunas veces se aprende a clasificar las cosas sin haber recibido reglas explícitas. El aprendizaje a partir de ejemplos normalmente requiere un profesor que nos ayude a clasificar las cosas corrigiéndonos cuando nos equivocamos. Algunas veces un programa puede descubrir cosas sin la ayuda de un profesor.

Los investigadores en Inteligencia Artificial han propuesto numerosos mecanismos para llevar a cabo el tipo de aprendizaje anteriormente propuesto.