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Aprendizaje en Inteligencia Artificial
Alberto Pesquera Martín
1. Introducción
Máquina que Aprende: Sistema Organizado que transforma un mensaje de Entrada en una Salida, de acuerdo con un Principio de Transformación. Si tal Principio está sujeto a cierto Criterio de validez, y el Método de Transformación se ajusta a fin de que tienda a mejorar el funcionamiento; se dice que el Sistema Aprende.Aprendizaje Animal: Cuando los Organismos se Ajustan o Adaptan al Conjunto de Estímulos que provienen del Entorno; Reciben la Información y la Almacena con el fin de Reutilizarla en Situaciones o Patrones de Estímulos Semejantes. La Organización (o Reorganización) de la propia Conducta (ante una Situación o un Patrón de Estímulos) como Resultado de una Experiencia Individual. Todos los Estímulos alos que un Individuo responde en un cierto Contexto pueden No ser Efectivos para Producir una Conducta de Aprendizaje en otros Contexto. Tipos de Aprendizaje


Habituación. Una Respuesta que decae ante un Conjunto de Estímulos Repetidos (o Continuos) No Asociados a Ningún Tipo de Recompensa o Refuerzo. Implica Tendencia a Borrar todo Tipo de Respuesta ante un Estímulo que No tiene Importanciapara la Supervivencia. Sirve como Filtro a un Conjunto de Estímulos No Relevantes. Asociativo. Un Evento permite Predecir, con cierta confianza, la Ocurrencia (o no) de otro. Un Animal que Conoce estas Relaciones pueden sacar provecho Anticipándose a esos Eventos y Comportarse apropiadamente.




Condicionamiento. Un Animal adquiere la Capacidad de Responder a un Estímulo Determinado con lamisma Acción Refleja con que Responderí a otro Estímulo Condicionante (Refuerzo o Recompensa) cuando ambos Estímulos se presentan Concurrentemente (o sobre puestos en una Secuencia) un cierto número de veces. Prueba y Error. Los Animales permanecen siempre Activos y su Atención se fija Primero aquí y luego allá probando todas las Posibilidades inimaginables hasta que de manera mas o menos Accidentalresuelve con Éxito la Tarea y Obtiene Recompensa. Requiere la Existencia del Refuerzo (o Recompensa) para animar la Selección de la Respuesta Deseada. Latente. Tiene lugar en Ausencia de Recompensa. Se aprende algo que permanece Latente hasta que es Necesario.





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Aprendizaje en Inteligencia Artificial


Imitación. Implica Copiar una Conducta, Acción o Expresión Nueva o queresulta Imprescindible de Aprender si no es Copiada de otro Individuo. Impronta. La Manera en que un Rango Específico de Estímulos es Capaz de Elicitar una Respuesta pudiendo ser Limitado y Refinado mediante la Experiencia. Su Duración se Restringe a Periodos Sensitivos.



1.1. Análisis
Aprendizaje
• •

Psicología Cognitiva Inteligencia Artificial

Dificultad
• •

Programas Incapaces deAdaptarse a los cambios del Entorno Corregir sus propios Errores

Sistemas de Aprendizaje
Nivel de Conocimiento: Objetivo, Reglas y Otra fuente de Conocimiento (Adquirido o Aprendido) Nivel de Algoritmo: Secuencia de Decisiones y Acciones Nivel Simbolico: Procesos de Manipulación de los Simbolos que representan los Elementos del Dominio

1.2. Historia
1.2.1. Inicial (1955 - 1965) Modelo al SerHumano. Crear mecanismos generales capaces de Aprender sin apenas conocimiento. Aprendizaje Conexionista. Establecer Modelos Computacionales de Redes de Elementos de Procesamiento Analógico No Lineal.

1.2.2. Intermedia (1962 - 1976) Sistemas tuvieran una Capacidad apreciable de "Adquirir Conocimiento", habia que dotarles de Cierto Conocimiento sobre el Dominio. Técnicas Simbólicas sobreAdquisición de Conceptos 1.2.3. Asentamiento (1976 - 1988) Desarrollo y Divulgación de las Principales Ténicas de Modificación de Conceptos

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Aprendizaje en Inteligencia Artificial 1.2.4. Actual (1988 - ...) Aprendizaje Computacional. Aprendizaje Multiestrategia. Propuestas Hibridas: Combinar Técnicas Simbolicas y Subsimbolicas (Redes Neuronales)

1.3. Concepto
Aprendizaje. Incrementar el...
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