Un Sistema Experto Accionado Por Uncertainty
La comunidad de la inteligencia artificial intentó entender inteligencia humana por los programas de computadora constructivos, que exhibieron comportamiento inteligente. La inteligencia fue percibida de ser una capacidad el solucionar de problema. La mayoría de los problemas humanos aparecían haber razonado, más bien que matemático, soluciones. La diagnosis de una enfermedad podía ser calculada apenas. Si un paciente tenía un grupo de síntomas, después ella tenía una enfermedad particular. Pero, tal conocimiento anterior requerido razonamiento. ¿Los programas necesitaron tener el?knowledge? que la enfermedad exhibió un particular agrupe de síntomas. ¿Para la comunidad del AI, ese conocimiento vago que reside en las mentes de?Experts? era superior al conocimiento del libro de texto. Llamaron tan los programas, que solucionaron tales problemas, los sistemas expertos.
Los sistemas expertos manejaron tareas orientadas meta el solucionar de problema incluyendo diagnosis, el planeamiento, programar, la configuración y el diseño. Un método de representación del conocimiento estaba a través de?If, entonces...? las reglas. ¿Cuándo el?If? ¿la parte de una regla fue satisfecha, después?Then? la parte de la regla fue concluida. Éstos se convirtieron en sistemas expertos basados regla. Pero el conocimiento era a veces efectivo y en otras veces, vagas. El conocimiento efectivo tenía causa clara para efectuar las relaciones, donde las conclusiones claras se podrían dibujar de reglas concretas. El dolor era un síntoma de una enfermedad. Si la enfermedad exhibió siempre dolor, después el dolor señaló a la enfermedad. Pero el conocimiento vago y crítico fue llamado conocimiento heurístico. Era más de un arte. El síntoma del dolor no podría señalar mecánicamente a las enfermedades, que exhibieron de vez en cuando dolor. La incertidumbre no rindió respuestas concretas.
La comunidad del AI intentó solucionar este problema sugiriendo un análisis estadístico, o heurístico de la incertidumbre. Las posibilidades fueron representadas por números verdaderos o por los sistemas de vectores real-valued. ¿Los vectores fueron evaluados por medio de diverso?fuzzy? conceptos. Los componentes de las medidas fueron enumerados, dando la base de los valores numéricos. Las variaciones fueron combinadas, usando los métodos para computar la combinación de variaciones. ¿La incertidumbre combinada y sus componentes fueron expresados en la forma de desviaciones del?standard? La incertidumbre fue dada una expresión matemática, que era apenas útil en la diagnosis de una enfermedad.
La mente humana no computaba relaciones matemáticas para determinar incertidumbre. La mente sabía que un síntoma particular señaló a una posibilidad, porque utilizó la intuición, un proceso de la eliminación, para identificar inmediatamente patrones. La información vaga era de gran alcance útil a un proceso de la eliminación, puesto que eliminaron muchas otras posibilidades. Si el dolor carecido paciente, todas las enfermedades, que exhibieron siempre dolor, podría ser eliminado. Las enfermedades, que exhibieron a veces dolor fueron conservadas. Otros síntomas ayudaron a la identificación de una base de datos grandemente reducida. Una selección era más fácil de un grupo más pequeño. La incertidumbre podía ser de gran alcance útil para un proceso de la eliminación.
La intuición era un algoritmo, que evaluó la base de datos entera, eliminando cada contexto que no cupo. Este algoritmo ha accionado los sistemas expertos que actuaban rápido para reconocer una enfermedad, para identificar una jurisprudencia o para diagnosticar los problemas de una máquina compleja. Era inmediato, holístico, y lógico. Si varias respuestas paralelas podrían ser presentadas, como en los parámetros múltiples de una central eléctrica, el reconocimiento era inmediato. Para la mente, donde millones de parámetros fueron presentados simultáneamente, el reconocimiento de patrón en tiempo real era práctico. Y la eliminación era la llave, que podría manejar concluyente incertidumbre, sin recurso a los cálculos abstruse.
Sobre el autor:
Abraham Thomas es el autor del algoritmo intuitivo, un libro, que sugiere que la intuición sea un algoritmo del reconocimiento de patrón. La versión del ebook está disponible en el libro de http://www.intuition.co.in.The se puede comprar solamente en la India. El Web site, proporciona una película libre y una caminata a través para explicar las ideas.
Artículo Fuente: Messaggiamo.Com
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