{"id":1115,"date":"2026-05-20T07:01:00","date_gmt":"2026-05-20T07:01:00","guid":{"rendered":"https:\/\/com-proff.com\/?p=1115"},"modified":"2026-05-20T12:12:49","modified_gmt":"2026-05-20T12:12:49","slug":"facultades-del-ser-humano-para-su-inteligencia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/com-proff.com\/en\/comunicacion\/facultades-del-ser-humano-para-su-inteligencia\/","title":{"rendered":"Facultades del ser humano para su inteligencia"},"content":{"rendered":"
\"\"<\/figure>\n\n\n\n

Comunicaci\u00f3n<\/h2>\n\n\n\n

Desde el inicio de la d\u00e9cada de los cincuenta, cuando por primera vez se intent\u00f3 construir un sistema de traducci\u00f3n autom\u00e1ti.ca mediante la utilizaci\u00f3n del ordenador, los programas que en tienden un lenguaje humano se han convertido en uno de los grandes retos de la inform\u00e1tica. Pronto se vio la fuerte relaci\u00f3n entre este campo de la IA. y la ling\u00fc\u00edstica, lo que est\u00e1 ayudando incluso a comprender la naturaleza del lenguaje humano. Los japoneses, en concreto en su plan de la quinta generaci\u00f3n de ordenadores, han incluido a la comunicaci\u00f3n dentro de los temas cuyo avance es necesario para el desarrollo de la ciencia; y no s\u00f3lo los japoneses, sino tambi\u00e9n los pa\u00edses de la Comunidad Econ\u00f3mica Europea y los americanos consideran este campo fundamental como herramienta de progreso. Dentro de estos planes se incluyen tres grandes proyectos:<\/p>\n\n\n\n

– Traductor autom\u00e1tico multiling\u00fce, con una capacidad de 100.000 palabras.<\/p>\n\n\n\n

– Sistemas de consulta sobre diversos temas, con m\u00e1s de 5.000 palabras y 10.000 reglas de inferencia. <\/p>\n\n\n\n

– Sistema capaz de hablar y entender el lenguaje natural con cerca de 10.000 palabras de vocabulario. <\/p>\n\n\n\n

Sin embargo, y a pesar de estos proyectos, han aparecido autores que se oponen a la utilizaci\u00f3n directa del lenguaje natural bas\u00e1ndose en que dificultar\u00e1 la comunicaci\u00f3n en vez de hacerla m\u00e1s sencilla. Han surgido problemas tales como el an\u00e1lisis sint\u00e1ctico y sem\u00e1ntico de las oraciones, la ambig\u00fcedad de palabras con m\u00faltiples significados, la determinaci\u00f3n del significado de palabras simples donde el contexto general es el que las condiciona, etc. \u00c9l lenguaje humano, aunque bueno para comunicarnos es demasiado ambiguo e inexacto, no muy apropiado para transmitir al ordenador instrucciones precisas sobre lo que debe llevar a cabo.<\/p>\n\n\n\n

Razonamiento Simb\u00f3lico<\/h2>\n\n\n\n

En la inform\u00e1tica tradicional los ordenadores trabajan con programas en los cuales los datos acceden directamente al ordenador, pero las decisiones sobre c\u00f3mo procesar dichos datos est\u00e1n<\/em> impresas en el lenguaje del programa y almacenadas<\/em> en la memoria durante el proceso de ejecuci\u00f3n. La Inteligencia Artificial intenta integrar <\/em>el conocimiento<\/em> en<\/em> el <\/em>sistema, en otras palabras, un sistema inteligente que escribe su propio programa. Los sistemas inteligentes se basan en reglas heur\u00edsticas, en contraste con los programas de c\u00e1lculo num\u00e9ricos, basados en el uso de ecuaciones anal\u00edticas. La heur\u00edstica hace hincapi\u00e9, dentro del programa, en los aspectos del problema que parecen m\u00e1s cr\u00edticos y en las partes de la base de conocimiento que parecen m\u00e1s relevantes, y gu\u00eda al programa en los casos particulares desechando ciertos caminos y centr\u00e1ndose en otros. El resultado es que el programa sigue una l\u00ednea de razonamiento en vez de seguir una secuencia de pasos fijos en el c\u00e1lculo.<\/p>\n\n\n\n

Ingenier\u00eda del conocimiento.<\/h2>\n\n\n\n

Bajo la denominaci\u00f3n de ingenier\u00eda del conocimiento se agrupan todas las \u00e1reas que intervienen en el desarrollo de los sistemas expertos y bases de conocimientos. Dentro de estas \u00e1reas aparecen los siguientes campos:<\/p>\n\n\n\n

\u00b7Representaci\u00f3n del conocimiento. Se est\u00e1n desarrollando en la actualidad una gran variedad de m\u00e9todos, todos ellos para facilitar el razonamiento simb\u00f3lico y permitir la codificaci\u00f3n y aplicaci\u00f3n del sentido com\u00fan. Los esquemas m\u00e1s habituales de representaci\u00f3n son las reglas de producci\u00f3n, las estructuras l\u00f3gicas y el c\u00e1lculo de predicados.<\/p>\n\n\n\n

\u00b7Adquisici\u00f3n del conocimiento. Obtener el conocimiento necesario para la creaci\u00f3n de un sistema experto no es una tarea sencilla. En algunos temas el sistema puede aprender a trav\u00e9s de la experiencia, pero normalmente el experto y el programador del sistema deben trabajar unidos para lograr condensar el saber en unas ciertas reglas l\u00f3gicas. Actualmente se est\u00e1 trabajando sobre ciertos programas que reciben la sabidur\u00eda del experto mediante sesiones de ense\u00f1anza. El ordenador va preguntando, analizando las respuestas e incorpor\u00e1ndolas a la base en forma de reglas l\u00f3gicas.<\/p>\n\n\n\n

\u00b7M\u00e9todos de inferencia. Son los m\u00e9todos que trazan una l\u00ednea de razonamiento a una pregunta dada. Estas t\u00e9cnicas de generaci\u00f3n y an\u00e1lisis de hip\u00f3tesis son t\u00e9cnicas de concentraci\u00f3n, al igual que las heur\u00edsticas ya mencionadas, es decir, centran la atenci\u00f3n en determinadas reglas y registros, marcando la l\u00ednea de acci\u00f3n. Un problema asociado a estos m\u00e9todos es la cuantificaci\u00f3n y manejo de datos indeterminados, para el cual, aunque a veces se utiliza el teorema de Bayes o el an\u00e1lisis de decisi\u00f3n, se requiere generalmente el uso de la l\u00f3gica difusa (Zadeh, 1965).<\/p>\n\n\n\n

Fronteras de <\/em>la Inteligencia Artificial<\/h2>\n\n\n\n

Aunque es dif\u00edcil en la actualidad predecir lo que ser\u00e1n capaces de hacer los sistemas inteligentes dentro de sus m\u00faltiples aplicaciones, sin embargo, a partir del an\u00e1lisis de lo que es posible y lo que no de los sistemas actuales, se pueden extrapolar algunas ideas a lo que ser\u00e1 el futuro de la I.A. en los pr\u00f3ximos a\u00f1os. Hoy d\u00eda, en que la tecnolog\u00eda no ha hecho nada m\u00e1s que comenzar, las aplicaciones son muy restringidas; los sistemas basados en el conocimiento s\u00f3lo son capaces de enfrentarse. No son capaces de razonar a partir de axiomas o teor\u00edas generales y s\u00f3lo aceptan un tipo de hechos y heur\u00edstica determinados. No tienen desarrollada la facultad de aprender ni pueden razonar por analog\u00eda.<\/p>\n\n\n\n

La consecuencia de todos estos factores se resume en dos caracter\u00edsticas:<\/p>\n\n\n\n

a) La falta de sentido com\u00fan.<\/p>\n\n\n\n

b) Sus razonamientos se deterioran r\u00e1pidamente cuando el problema se sale fuera de la tarea espec\u00edfica para la que fue dise\u00f1ado.<\/p>\n\n\n\n

Por otra parte, los sistemas basados en el conocimiento no emiten juicios incoherentes, no se saltan ninguna posibilidad ni se empe\u00f1an en mantener una postura en contra de los hechos reales. Tampoco tienen malos d\u00edas, siempre tienen en cuenta todos los detalles y sistem\u00e1ticamente consideran todas las posibles alternativas. Los mejores sistemas expertos, que contienen miles de hechos y reglas y sobre todo est\u00e1n dise\u00f1ados para una funci\u00f3n apropiada (como, por ejemplo, toda clase de diagn\u00f3sticos m\u00e9dicos, geol\u00f3gicos, etc.), realizan las mismas funciones que el mejor experto y sus juicios y conclusiones son equiparables e incluso mejores que la media de especialistas en dicho tema.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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