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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 $#n% &'( como #na apro!imacin
metodolgica a la Inteligencia Artificial )IA* y a la Ingeniera del +onocimiento )I+* ,#e %a "ido
con"en"#ada entre #n amplio gr#po de profe"ionale" del campo ,#e la con"ideran como la forma
normal de %acer ciencia o ingeniera. E"te con"en"o en #n paradigma concreto "#pone ,#e "e e"t
de ac#erdo "o-re c#ale" "on lo" o-eti/o" y la forma de alcan0arlo". E" decir "o-re cmo plantear
la" c#e"tione" y lo" e!perimento" "o-re lo" m1todo" para re"ol/er lo" pro-lema" y "o-re lo"mecani"mo" de e!plicacin y la" %ipte"i" ,#e no" /an a dear "ati"fec%o". 2aradigma e" "innimo
de forma de a-ordar la "ol#cin de #n pro-lema.
2ara entender con m" preci"in la idea de paradigma en IA e I+ con/iene recordar ,#e la"
tarea" -"ica" en c#al,#ier rama de la comp#tacin "on3
'* E"pecificar el prop"ito de la tarea )el pro-lema* ,#e ,#eremo" re"ol/er.
4* Modelar el conocimiento y lo" dato" de lo" ,#e di"ponemo" para re"ol/er la tarea.
5* 6ormali0ar la" entidade" y la" relacione" del modelo.
7* 2rogramar lo" modelo" formale" y8o con"tr#ir lo" mecani"mo" del "i"tema f"ico ,#e /a a
"oportar el clc#lo )comp#tador ro-ot 62GA ...*.
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MiraDelgado499:;2aradigma;+one!ioni"ta )/er"in 49'';9';47*
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El 2aradigma +one!ioni"ta en la IA J. Mira y A.E. Delgado
2or con"ig#iente %a-lar de paradigma" o apro!imacione" metodolgica" a la "ol#cin de #npro-lema e" e,#i/alente a tomar po"icin acerca de cmo /amo" a modelar formali$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
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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 )'*.)* &