La capacidad de aprendizaje es una de las habilidades que algunos observadores niegan a los sistemas informáticos. Tal vez, sin embargo, una de las contribuciones más sorprendentes de la investigación en inteligencia sintética sea la demostración de que los ordenadores pueden aprender de muy diferentes modos. Se han hecho varios intentos de categorización de los tipos de aprendizaje utilizados por los seres humanos y otros animales. La clasificación más simple divide el aprendizaje en “saber que…”(aprendizaje de los hechos) y “saber cómo…” (aprendizaje de habilidades). Rafael (1976) identifica cuatro clases de aprendizaje: rutinario, paramétrico, metódico, y conceptual.
En el aprendizaje rutinario, típico de los sistemas informáticos, la información se transmite a la memoria principal del sistema donde queda disponible para cualquier necesidad. En las aplicaciones más ordinarias dicha información puede ser la lista de empleados, un inventario, los artículos en existencia, o un programa a compilar. Samuel introdujo ciertas innovaciones en el aprendizaje rutinario implícito en su programa del juego de damas. Cuando se llegaba a una nueva posición, el programa registraba su descripción con una evaluación, v. g.: cuál era el jugador en posición ventajosa. El programa prevé jugadas futuras y hace una estimación aproximada de las posiciones. En una partida posterior el programa puede advertir, antes de evaluar la situación, que la posición actual corresponde a una de las ya memorizadas. Esta información es más precisa que la obtenida por una nueva evaluación, porque incluye los resultados de anteriores previsiones. Por tanto, los valores aprendidos rutinariamente ayudan al programa a mejorar su rendimiento partida tras partida.
El aprendizaje paramétrico tiene su mejor expresión en la clasificación de patrones en ordenadores. Las categorías se definen mediante patrones prototipo, por ejemplo, y los métodos de clasificación indican cómo una nueva muestra: una letra del alfabeto-debe asignarse a una categoría. Pero las letras, por ejemplo, pueden ser poco diferenciadas, por eso puede ser más conveniente mostrar al ordenador ejemplos de dichas letras. El experto humano, sin embargo, no necesita crear un prototipo de dichos ejemplos, pues puede promediar perfectamente. Es decir, el ser humano le presenta al ordenador los ejemplos y sus clasificaciones, y el ordenador aprende cómo clasificar las futuras representaciones de esa misma categoría. El programa de Samuel también tiene capacidad de aprendizaje paramétrico.
El aprendizaje metódico. Cuando a un ordenador se le da un nuevo pro-grama, aprende un nuevo método. ¿Pero puede el ordenador aprender un nuevo método en forma similar a como lo haría un niño, ya sea accidental-mente o por enseñanza intencionada? Varios programas pueden aprender efectivamente de este modo. Por ejemplo, el programa STRIPS, desarrolla-do en 1969 en el Stanford Research Institute para controlar un robot experimental. Cuando STRIPS resuelve un problema, generaliza la solución reemplazando constantes por parámetros y almacenando el plan resultante. Es decir, cuando STRIPS encuentra la solución a un problema. Aprende también el método de resolución de problemas similares. De este modo, las estrategias de aprendizaje y resolución de problemas actúan sinérgicamente para facilitar el desarrollo de sistemas informáticos cada vez más inteligentes.
El aprendizaje conceptual requiere que el ordenador construya una nueva estructura de conocimientos basada en conceptos conocidos previamente. Por ejemplo, un programa escrito por Patrick Winston en MIT en 1970, si se la presenta una serie de ejemplos etiquetados, puede generar nuevas descripciones. El programa fue diseñado expresamente para aprender simples configuraciones arquitectónicas. Puede estudiar forma cubica, cuña, plano inclinado, etc., y determinar las relaciones determine la persona que ha actuado como instructor. El programa puede de un concepto. Por ejemplo, si al programa se le muestran dos arcos diferentes y otras figuras de distinta estructura, puede determinar si otras representaciones gráficas tienen arcos. Es decir, el programa puede aprender nuevos conceptos a partir de conceptos previos.
Las primeras investigaciones en Al trataron de generar sistemas auto organizativos capaces de adaptarse por sí mismo a sus entornos. Por ejemplo, se intentó simular la evolución con la esperanza de que mediante mutación aleatoria y selección natural surgiesen nuevos programas. Pero estos intentos no dieron los resultados apetecidos, y en la década de los 60 se fijaron otros objetivos de investigación. Con la aparición de los sistemas expertos en los años setenta se renovó el interés por los sistemas de aprendizaje.
Cohen y Feigenbaum (1982), sensibilizados por recientes trabajos en sistemas expertos, identificaron cuatro tipos básicos de aprendizaje: por rutina, por docencia, mediante ejemplos, y a través de analogías. Como ejemplo de aprendizaje citan el programa de Samuel. TEIRESIAS y FOO son programas que aprenden por enseñanza directa; BASEBALL es un programa que aprende por ejemplos; y en cierto sentido el programa de Patrick Winston citado aprende por analogía. Boden (1977) hace una clasificación similar de los métodos de aprendizaje. Según este autor, el aprendizaje por ejemplos proporciona nuevas pistas y modelos; la la docencia proporciona conocimientos de nuevas experiencias; y el aprendiza-je práctico facilita el desarrollo de nuevas habilidades. El aprendizaje puede consistir en la mera adición a un cuerpo de conocimientos o en la sustitución de información anticuada por información actualizada o más precisa.
Belén Stettler, oriunda de Río Gallegos, Santa Cruz, Argentina, cuenta con 35 años y es Licenciada en Ciencias de la Comunicación Social por la Universidad de Buenos Aires (UBA). A lo largo de sus 13 años de trayectoria en comunicación política, ha trabajado como consultora en Buenos Aires, especializándose en estrategia, investigación y comunicación directa. Ha dirigido equipos de comunicación en diversas campañas. Su experiencia incluye roles importantes en la Obra Social del Personal de Seguridad Pública de Buenos Aires, la Vicejefatura de Gobierno de Buenos Aires, Claves Creativas, Ford Argentina y AkzoNobel, iniciando su carrera en Grupo Suessa Organización Empresaria.
