Fernando Cruz Macias
Autor, Dirigente de FURIAC
(Frente Único de Resistencia Indígena y Acción Campesina)
Procesos primitivos para la creación de inteligencias artificiales.
Creo que el grueso de la población y el grueso de los funcionarios no entienden el concepto cultural y piensan aliviar el malestar social generalizado con música ya que esta permea el sentimiento de la persona y calma el clamor de la injusticia
Para mí la cultura es la superposición de la dimensión humana sobre la dimensión natural
Para el diccionario sería un conjunto de conocimientos, creencias, valores, comportamientos y costumbres que comparten los miembros de una sociedad o grupo
Por eso quiero compartir lo que creo que en una lógica matemática sería la inteligencia artificial
Y su paralelismo con las reacciones humanas de ahí el conocimiento para las generaciones en edad de preparatorio y o universidad puede servirles para mejorar sus aptitudes lógicas
Desgraciadamente no hay interés por la adquisición de conocimiento ni por la generación de nuevo conocimiento por ningún orden de gobierno
Con las palabras del joda de la política henrry kissinger “en las verdaderas crisis surgen los verdaderos líderes y lo que tenemos son simples administradores”
Y con las palabras de lee kuan Yew, “en Latinoamérica las elecciones no se miden los índices de desarrollo si no los índices de popularidad “
Introducción
A lo largo de estos meses la revolución tecnológica a dado un vuelco hacia las inteligencias artificiales, y bueno, ¿que son estas?, pues es la autor-retroalimentación que un programa vinculado a un banco de conocimientos puede ofrecer, mientras más complejo sea el banco de conocimiento más compleja es la respuesta, es decir es reciproca ya que el aprendizaje de un circuito integrado esta sesgado hacia el banco de datos y el conjunto de fórmulas de la interfaz para proyectar un resultado.
En este texto haremos una simulación de auto aprendizaje de un software, bajo pseudo códigos en lenguajes de programación populares como lo son VB, SQL, así como algunos objetos de activación ya predispuestos en muchas plataformas de desarrolladores como lo son OLDB, etc.
Básicamente el texto radicara en la forma de comparar cadenas de caracteres en una primera parte que estas sean legibles para el primer banco de datos y en segunda forma la concatenación que tienen que llevar de una tabla de variables STRING hacia una supuesta declaración almacenando las que cadenas que al desarrollador le parezcan lógicas, y desechando aquellas que carezcan de toda seriedad idiomática.
Meta comparación de cadenas.
Bajo la descripción del título de este capítulo abundaremos en la comparación idiomática de las cadenas ingresadas por el usuario, la cual en su forma más básica consistirá en formular un algoritmo compreso de la evaluación de una cadena ocupando por su puesto funciones integradas dentro del ambiente de desarrollador.
En caso de ser un pseudo código orientado a visual basic:
If usuario=new then
If text1.text
=”usuario” and
text2.text=”pass” then
Msgbosx “login con
exito”
Else
Else
Msgbox “fail login”
Function aprendizaje();
En este ejemplo no vemos como pueda aprender un sisitema simplemente estamos condicionando el contenido exacto de una cadena de texto definida por el usuario.
Entonces deberaimos de empezar a predeterminar para cada usuario una seccion de datos que pudireamos recopilar con el paso del tiempo. Y para esto ocuparemos un conector a una db.
dbConnection = New
Data.OleDb. OleDbConnection
(//base.mdb)
una vez establecida la coneccion a la base de datos que anteriormente creamos tendremos que crear una consulta objetiva dirigida a la tabla bajo el lenguaje SQL ya que este nos permite mayor comprecion y direccionalidad a los datos que realmente requerimos
dbConnection
= New
Data.OleDb. OleDbConnection
(//base.mdb)
Podemos agregar a nuestro codigo para el previo aprendizaje cuestiones como
If date =
(recordset.fecha=’ festivid
ad’ then
recordset.horainicio.updat
e= time
Con esto el Sistema albergara la hora de de inicio de secion en el sistema si este esta dentro de una festividad ya prediseñada, esto alimentara parametros como los de cuanto tiempo un usuario pasa consultando determinada herramienta desarrollada, cuanto tiempo pasa en la lectura de informes o en la descarga de contenidos. Asi mismo creara un perfil basado en la cantidad de contenido ejecutado dentro de la plataforma visitada.
Almacenando asi datos relevantes para poder ofrecer una “mejor experiencia de usuario”.
Para este punto definir una mejor experiencia es relevante ya que el software de aprendizaje grabo en un banco de datos los horarios que el usuario prefiere estar al frente de una aplicación asi como el tipo de contenido, meta datos , ubicaciones web, palabras de busqueda aplicaciones en linea.
Ya guardando estos datos en la finalizacion de la secion el software puede evaluar al nuevo inicio de secion las preferencias que el usuario a demostrado cargar simultaneamente en su dispositivo, haciendo de esta experiencia mas rapida, claro, dirigida al contenido similar obtenido en el ultimo inicio de secion.
Entonces si ya grabamos en nuestro banco de datos dichas preferencias el software se empieza a alimentar de datos y entonces si podemos empezar a retroalimentar con cadenas predictivas
Sin lugar a duda y una vez recolectando estos datos podemos mejorar nuestro inicio de cesion.
SELECT * from taba
Con esta instruccion hemos seleccionado todos los campos de la tabla y asi entonces ya alimentaremos la experiencia del usuario, pero esta opcion aun que compresa en el codigo el nivel de manejo de memoria es alto ya que recopila todos los datos de todos, asi que debemos ser mas especificos con lo que estamos seleccionando.
SELECT * from table wherw
Pais=Mexico and
Estado=Oaxaca and horario
primetime
Detallando esta intrsuccion hemos seleccionado todo lo que a nuestro alrededor en usuarios y preferencias alimentadas se refiere, dado obviamente por una funcion de ubicación que previamente se vio almacenada en nuestro banco de datos.
Y a nuestro campo primetime podemos hacer que la preferencia para nuestro motor de busqueda sean comidas rapida, transporte directo, rutas libres de trafico esto alimentado por las experiencias de los usuarios dadas en un periodo de tiempo definido en el campo horario.
Una vez seleccionados estos datos es hora de mejorar la experiencia del usuario en la interfaz, y esto simpolemente lo podemos lograr con otro campo llamado “anuncios”, los cuales se alimentaran con el nivel de popularided que el universo de selección creo haciendo al usuario atractivo entrar o denegar dicha promocion y ese sencillo acto puede alimentar la insaciable hambre de conocimiento del usuario de nuestro banco de datos, derivando nuevas condicionies para nuestra selección.
Razionalismo sobre condicionamiento
Debemos comprender que el codigo debe de contener una imitacion al razonamiento humano, pero este siempre estara condicionado a la interaccion del usuario con su interfaz, es decir, debe de responer a los estimulos pre codificados para dar una respuesta primitiva basada en la logica.
Aca un ejemplo de un simple saludo reaccionando a condicionamientos logicos que simularian una inteligencia primitiva.
If textl.text=”buenos
dias” and time >= 6:00 am
and time <= 12:00 am then
Msgbox “buenos dias”
Elseif time >=12:01 and
time <=6:00pm then
Msgbox “se agradece el
saludo pero ya son buenas.
tardes”
Else
Msgobx “se agradece pero
es la madruda” and msgbox
“debes de
En este ejemplo vemos como un condicionamiento ers capas de distinguir el horario y dar una respuestga adecuada al un saludo predeterminado. Pero no hay ningun aprendizaja al almacenar datos que pasaria si tratamos al algoritmo y a la base de datos con condicionamientos para el aprendizaje a manera de una simulacion de inteligencia mediante la busqueda del un argumento correcto para que estye determine la mejor opcion de un simple saludo.
Para esto simulemos entoncese el aprendizaje desde cero a una base de datos, recordando con esto que la fuente de alimentacion de dichos datos puede ser desde un usuaruio hasta un banco de datos ya establecido en alguna otra localidad del mundo, pero, al analizar la creacion de una razonamiento primitivo se tiene que considerar que es un razonamiento basado en la tropicalizacion del conocimiento la regionalizacion de las costumbres entre otros muchos detalles que al moemnto de incorporar los datos cale la pena recabar para poder dar una respuesta mas humana.
Hagamos entonces un funcion que simule la etapa primitiva de aprendizaje cognitivo.
Recordemos que todo conocimiento adquirido debe ser alamcenado.
Ademas que al ser invocada la respuesta debe contener como primer condicionmieto si ese conocimiento ya esta guardado o es necesario guardarlo.
If aprender<>null then
Aprender guarda
Else
Aperender muestra resultado
End if
Funcion aprender()
Do while not recordset.fiel=eof then
For I =0 to I = reecordset.fiel=eof
If recordset.fiel=null then
Update * from table where campox=text1.txt
Endif
Next
Next
Con esto ciclamos la comparacion de los campos de nuestra base de datos comparando la nulidad del significado o la nulidad del concepto y en ese caso entonces la tabla se actualiza poniendo un concepto nuevo.
En este punto la inteligencia artificial se limita a la comparacion y condicionamiento de datos y no de toma de decsiciones autonomas basadas en una razonamiento predictivo. La pregunta consecuente entonces como hacer que los resultados obtewnidos en base a una cosnulta sean consecuentes con un razonamiento y no mediante un condicionamiento logico.
Entonces tendremos que crear directrices primarias del razonamiento humana para que los condicionamientos logigicos sea congruentes con una emulacion de la razon humana.
Que pasaria su negamos muchas veces un argumento y condicionamos dicha negacion para que cuando sean muchas veces la negacion se vuelva afirmacion. Es decir “una mentira que se repite mil veces se hace realidad” .
Dadas estas circusntamcias deberiamos tambiaen entonces dar campos donde las afirmaciones cientificas ya demostradas sean una verdad universal y cuyas afirmaciones no esten demostradas entonces sean tomadas como puntos de vista persolaes para no recurrien entonces en hipervoles de la verdad.
If contador_de_verdad =< 1000 then
Msgobox “afirmacion falsa”
Elseif contador > 1000 then
Updete * from table mentira_hecha_verdad = true
Endid
Con este ejemplo en pseudo codigo podemos hacer que una verdad pueda proclamarse como tal siempre y cuandpo sea afirmado mas de 1000 veces.
Pero como diferencia la temporladidad de la verdad si en un lapso de tiempo considerable no se calcula que sea verdad. A la velocidad de las redes sociales puede ser un termino que en un par de horas se vuelva viral y por lo consiguiente cierto. Mas aun si comparamos las formas de atender a otras personas o la formalidad del lenguaje.
Si un video cuyo contenido es repetido mas de mil veces en un lapso de 2 a 4 horas entonces el algoritmo entendera que es algo de utilidad publica y empezara a replicarlo en la modalidad viral en el uso horario donde sea el origen no atendiendo la veracidad del contenido si no la aceptacion y la cantidad de visitas obtenidas.
Es posible entonces crar algoritmos que creen una verdad a partir de la repeticion constante de una mentira. El problema es la interpretacion del usuario hacia la informacion ya que esta esta superditada a la adquisiscion de conococimiento del algortimo. La parte central de la inteligencia artificial entonces no sera los condicionamientos aplicados si no la condicionabilidad de los conociemintos y la toma de desiciones a partir del aprendizaje.
El uso de datos provee de muchos terabites de informacion y dependera del algoritmo su clasificacion para que todo ese cumulo de conocimientos reaccione de manera condicional y transite entonces hacia un raciocinio logico en el cual el algoritmo puede tomar la mejor decision con factores como lo son:
Time
Date
En una etpa primigenea sabra responder entonces que es la tarde y que es la mañana, asi como que alimentos por ejemplo son mas saludables o mas necesarios en la mañana y en la tarde con una preconfiguracion personalizada puede incluso a ayudar a dar las mejores opciones en cuanto a alimentacion, ejercicio, u otras variables que puedan ayudar a las personas en su vida cotidiana.
Pero recordemos que ya hemos integrado una condicion de “mentira verdadera”.
El contrato social en la inteligencia artificial.
Para establecer una relacion mas personal entre la programacion y la sociedad creo que es de suma importancia para poder establecer parametros claros de autoaprendizaje y esota variable puede ayudar en la toma de desiciones eticas, esto emulando una moralidad artificial.
En este sentido se trata de programar un protocolo que permita a la programacion regirse por normas y con esto dar respuestas que contengan sentido de moralidad para que el usuario interprete mecanicas logicas apegadas a la normativa social.
Si bien es cierto que la informacion no debe de ser sensurada, algunas practicas deben de estar penadas.
Bajo este principio pudieramos establecer un ejemplo claro de protocolo que sea sencible a la valoracion del contrato social artificial.
La funcion contrato tendra un valor entero y ese determinara dentro de una tabla la perfeccion de la sentencia, es decir es cualificada para poder insertrarla dentro de una tabla
While contrato <>0
If contrato> 2 then
Msgbox “contrato no factible”
end
Elseif contrat>=4 then
Msgbox “contrato semi factible”
end
Else if contrato>5 and contrato <9 then
Contrato factuble ‘con el objeto oldb insertamos la sentencia
Insert into table sentencia= campo de airmaciones
End
Else if contato= 10
Msgbox contrato perfecto
Insert into table_perfecta sentencia= contratos perfectos
End
If sentencia=contratoperfecto then
Printf contrato perfecto
End if
While contrato <>0
If contrato> 2 then
Msgbox “contrato no factible”
end
Elseif contrat>=4 then
Msgbox “contrato semi factible”
end
Else if contrato>5 and contrato <9 then
Contrato factuble ‘con el objeto oldb insertamos la sentencia
Insert into table sentencia= campo de airmaciones
End
While contrato <>0
If contrato> 2 then
Msgbox “contrato no factible”
end
Elseif contrat>=4 then
Msgbox “contrato semi factible”
end
Else if contrato>5 and contrato <9 then
Contrato factuble ‘con el objeto oldb insertamos la sentencia
Insert into table sentencia= campo de airmaciones
End
Else if contato= 10
Msgbox contrato perfecto
If sentencia=contratoperfecto then
Printf contrato perfecto
Algoritmos de prediccion basado en aprendisaje logico.
Se trata de construir un codigo que en base a un arbol de decisión haga una prediccion lo mas cercana a la realidad, y que es la realidad. Son secuencias logicas que llevan a un resultado matematico. Como por ejemplo: ¿Qué pasa si juan compra dos manzanas para su familia de 4 integrantes y mas adelante rumbo a casa compra otra dos manzanas,pero por la larga caminata para conseguir las cuatro manzanas su naturaleza humana le llama en forma de hambre?
Para nosotros el resultado mas logico dadas las variables es que sofoque su hambre comiendo una manzana y con esto lleve las tres restantes a su casa ya que fue el objetivo de su salida.
Donde su objetivo se puede corromper del todo es cuando la variable hambre se apodera de el y cabe la posibilidad que termine por ingerir todas las manzas, y en esta variable pudiermas o debieramos añadir una “condicion cultural”, basandonos en los indicies de moralidada y busnas costumbres para la resoliucion del problema, es decir no es lo mismo aplicar esta variable a una persona japonesa que va a anteponer el honor que a una persona en latinoamerica que antepondria la supervivencia personal. Y aun cuando la posibilidad sea alta debemos tomar en cuenta que tan probable sea que este individuo observe ese tipo de actitud y no priorice la tarea principal.
Administrar el mayor numero de variables puede mejorar el resultado de una ecuacion social, ya que lo que planteamos en un escenario social lo estamos convirtiendo en una funcion matematica simple.
