[MÚSICA] En la lección anterior analizamos las similitudes y diferencias entre el espacio de estados de las búsquedas GOFAI y el espacio conceptual de Boden. En esta lección analizaremos las similitudes y diferencias entre las búsquedas en el espacio de estados y los procesos relacionados con la identificación y/o localización de un nuevo artefacto o idea en un espacio conceptual. En las búsquedas GOFAI, después de definir el espacio de estados y los estados iniciales y finales, necesitamos definir una función de transición a la que llamaremos B. Esta función de transición se especifica a través de un conjunto de reglas que dependen del problema que estemos modelando y que lo que hacen es transformar un estado en otro. Las reglas suelen ser de la forma precondición acción. Por ejemplo, para el problema del cuadro mágico, una posible precondición podría ser que el hueco no esté en la primera fila. Y para las posibles acciones a usar en las reglas, tenemos dos opciones, la primera es definir las acciones en términos de los movimientos válidos de las piezas numeradas, y la segunda opción consiste en definir las acciones en términos de los movimientos válidos del hueco. Si elegimos la primera opción, entonces tendríamos 32 acciones posibles, you que cada una de las 8 piezas numeradas tiene 4 opciones de movimiento: hacia arriba, abajo, izquierda o derecha. En cambio, si elegimos la segunda opción, tenemos solo 4 acciones posibles, que corresponden a los 4 movimientos posibles del hueco: hacia arriba, abajo, izquierda o derecha. Como siempre es mejor elegir lo más sencillo, elegiremos las 4 acciones posibles correspondientes a los movimientos del hueco. Y entonces tendríamos las siguientes reglas en donde la precondición sería que el hueco no se encuentra en la primera fila y la acción sería mover el hueco hacia arriba. Así, cuando el problema se encuentre, por ejemplo, en este estado, podríamos aplicar esta regla para pasar a este otro estado. Con esto you tenemos especificados todos los componentes que definen un problema. Primero, tenemos un conjunto de estados al que llamamos X. Después, tenemos un subconjunto de X que corresponde a los estados iniciales y que llamamos S. En seguida, tenemos un subconjunto de X que corresponde a los estados finales y al cual le llamamos G. Y, finalmente, tenemos una función de transición que indica cómo podemos transformar estados en otros y a la cual le llamamos D. Ahora necesitamos especificar a qué le llamamos buscar la solución de un problema, lo cual hacemos de la siguiente manera. El proceso que, partiendo de una situación inicial y utilizando un conjunto de procedimientos, reglas o acciones seleccionados a priori, es capaz de hacer explícito el conjunto de pasos que nos llevan a una situación posterior que llamamos solución. Por ejemplo, la solución al problema de cómo pasar de esta configuración o estado inicial a esta otra configuración o estado final podría ser. En consecuencia, la solución al problema de acomodar las piezas movibles en orden ascendente, se reduce a realizar una búsqueda de secuencias, procedimientos, reglas o acciones definidas a priori, que nos lleven de la configuración inicial o estado inicial a la configuración final o estado final. Para esto, necesitamos definir una estrategia de control que se encargue de dos cosas. Primero, de indicar el orden en el que se aplicarán la reglas y segundo, de resolver posibles conflictos. Este corresponde al último paso general para la solución de un problema. Entonces, el problema se resuelve usando las reglas en combinación con una estrategia de control. En este punto es importante que consideres que la idea de solucionar problemas como búsquedas radica en la necesidad de resolver problemas cuyos espacios de estado son muy grandes, y, por lo tanto, no es práctico enumerarlos por medio de métodos exhaustivos. [AUDIO_EN_BLANCO] Estas son algunas de las razones del por qué los algoritmos de búsqueda son importantes en el estudio de la inteligencia artificial. Una de las principales restricciones de este marco de trabajo consiste en que estas búsquedas no permiten la construcción de nuevas soluciones a partir de más de una solución parcial previa, you que cada una de estas se construye de manera independiente. Consecuentemente, este marco de trabajo es incapaz de capturar búsquedas que trabajan combinando soluciones parciales, tales como los algoritmos evolutivos y la creatividad combinacional. Ahora que you terminamos de repasar el tema de las búsquedas en el espacio de estados, estamos listos para contestar a las preguntas: ¿Podemos ver el proceso creativo como una búsqueda en el espacio de estados? Y en este caso, ¿cuál sería la diferencia entre hacer programas inteligentes y hacer programas creativos? La primera similitud la encontramos en la función de transición D y en la estrategia de control usada. Por un lado, en las búsquedas de GOFAI, la función D determina el conjunto de estados a los que se puede pasar desde el estado actual y la estrategia de control determina el orden en el que se realizará la búsqueda. De manera similar, en el marco de trabajo de sistemas creativos, las reglas D indican la manera de recorrer el espacio conceptual. En otras palabras, indican cómo seguir construyendo o modificando el artefacto en proceso de creación. Una segunda similitud la encontramos cuando vemos que en las búsquedas GOFAI se pueden usar heurísticas y, de manera similar, en el marco de trabajo de sistemas creativos las reglas T se pueden auxiliar de las reglas E a manera de heurísticas. En la función D y en las estrategias de control, también encontramos dos diferencias importantes. La primera diferencia consiste en que en las búsquedas GOFAI, tanto la función de transición D como la estrategia de control permanecen iguales durante toda la búsqueda. En contraste, en el marco de trabajo creativo, es posible modificar las reglas T durante el proceso de creación del artefacto. La segunda diferencia la encontramos cuando nos damos cuenta de que la función de transición D admite un solo operando, que corresponde al primer elemento de estados por expandir. Mientras que en las reglas T admiten múltiples operandos. Esta es una diferencia importante, you que permite que en el marco de trabajo de sistemas creativos se puedan representar búsquedas más complejas como la de los algoritmos genéticos. Entonces, podemos concluir lo siguiente. Las búsqueda GOFAI sí se pueden implementar en el marco de trabajo de sistemas creativos, pero el marco de trabajo de sistemas creativos no se puede representar como una búsqueda GOFAI, you que el marco de trabajo creativo es más expresivo que las búsquedas GOFAI. Por lo tanto, la creatividad que define Boden no se puede ver como una búsqueda típica de la inteligencia artificial, you que un sistema creativo puede realizar introspecciones, es decir, puede razonar acerca de cómo mejorarse a sí mismo. Wiking sugiere que para que pueda realizase una vedadera creatividad transformacional, el creador necesita estar de alguna manera consciente de las reglas que aplica para poder razonar acerca de cómo puede modificarlas. Finalmente, no porque podamos usar el marco de trabajo de sistemas creativos para modelar agentes artificiales creativos quiere decir que todos los sistemas creativos deban de trabajar como búsquedas, aunque es posible y útil conceptualizar un proceso creativo como una búsqueda en un nivel abstracto, aunque en realidad no trabaje de esa manera. En cuanto a las diferencias entre los programas computacionales inteligentes y los sistemas creativos, podemos decir que en la creatividad no se trata de maximizar o minimizar una función objetivo, you que no existe tal cosa como la mejor canción, la mejor historia o el mejor dibujo. Es decir, uno no puede maximizar una pieza de arte, una receta o un poema. Existen muchas canciones, dibujos y cuentos interesantes y la meta es encontrar algunos de estos. [MÚSICA] [MÚSICA] [MÚSICA]
