Ponencia_Experiencia_en_el_Taller_de_arte ambiental

ASINEA 93/ MORELIA
da en todos sus aspectos afectándola con ciertas variables, el resultado puede tener
diversas modalidades; entendemos por planificación a la forma racional de actuar. Es
un proceso abstracto, de deliberación explicita que escoge y organiza las acciones de
un sistemaanticipando sus posibles efectos en el mundo. 4 Existen distintos tipos de
planificación de los cuales solo nos enfocamos en uno, el de la Planificación automática
la cual se define de la siguiente manera:
“… es el área de la Inteligencia Artificial (IA) que estudia computacionalmente el proceso
de deliberación para actuar. Desde el punto de vista práctico, su objetivo es construir
herramientas de procesamiento de información que ofrezcan acceso a recursos
de planificación eficientes para resolver problemas complejos para un humano…” 5 esta
será sin duda alguna una herramienta de organización de variables que nos ayudará a
potencializar las posibilidades.
EL paso siguiente es el de conceptualizar a nuestro problema y entenderlo dentro del
nuevo enfoque para esto tomamos en cuenta nuestra nueva disciplina y determinamos
que un problema de planificación, desde el punto de vista de la inteligencia artificial,
se especifica normalmente como sigue:
“… dada una descripción del estado actual de un sistema, un conjunto de acciones
que pueden realizarse sobre el sistema y una descripción de un conjunto de estados
meta para el sistema, encontrar una secuencia de acciones para transformar el estado
actual en uno de los estados meta...” 6
Conceptos para establecer una metodología y entender desde otro punto de vista a
nuestro problema, además de que tenemos la necesidad latente de un Sistema de
Ingeniería de Software ya que este nos ayudará a resolver de manera mas practica
nuestros algoritmos de planificación que plantearemos en otra etapa de la investigación.
El sistema de normas de dosificación de SEDESOL actual se ha considerado como
sistema determinista y estático; “… el sistema es determinista cuando la aplicación de
una acción o la presencia de un evento externo tenga un efecto totalmente predecible
en el mundo… el sistema es estático cuando carece de una dinámica interna; permanece
en el mismo estado hasta que el controlador aplique alguna acción…” 7
Es decir planifica, pero de manera predecible más no contiene incertidumbre ni opción
de aprendizaje experto; temas que actualmente son posibles con la inteligencia artificial.
El no determinismo nos brinda posibilidades para analizar y razonar, partiendo de
que nada es predecible ya que después de algún efecto eterno pueden suceder efectos
siendo algunos más factibles que otros “… El no determinismo puede modelarse
asociando probabilidades a los resultados de una acción o evento...” 8
4 Reyes, A. (2006). Representación y Aprendizaje de Procesos de Decisión de Markov. Cualitativos. “Tesis”, Tecnológico de Monterrey, Cuernavaca, Morelos. pag. 7
5 Ibídem Pág. 7
6 Idem, Pág. 8
7 Reyes, A. (2006). Representación y Aprendizaje de Procesos de Decisión de Markov Cualitativos. “Tesis”, Tecnológico de Monterrey, Cuernavaca, Morelos. pag. 14
8 Idem, Pág. 16
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