Desafío 7 Teoría General de Sistemas Computación Autónoma

Universidad de Concepción
Facultad de Ingeniería
DIICC
Desafío 7
Teoría General de Sistemas
Computación Autónoma
Alumnos:
Marco Chandia B.
Gonzalo Gallardo G.
Rodrigo Troncoso G.
Docente:
Andreas Polyméris
¿Qué tareas computacionales demandan que el sistema que las realiza sea
autónomo; y por qué? Esta es la cuestión central que nos va a interesar en este
Desafío.
Es, evidentemente, una cuestión compleja. Porque si estamos evaluando un
sistema computacional en base a sus logros hacia afuera, en base a qué bien
realiza ciertas tareas que le encomiendan sus usuarios, entonces a primera
vista pareciera que este sistema debieran regirse por las normas de aquellos
usuarios; es decir, comportarse heterónomamente, y no autónoma-mente.
En lo último estoy retomando la distinción que propone Francisco Varela en el
texto que puse a disposición en Autonomia.pdf. Con ello también intento traer a
la mano otras distinciones que a Varela le parecen centrales; y muchos
ejemplos que discutimos en clases. Ejemplos que, entre otras cosas, nos dicen
que muchas veces los usuarios no saben lo que quieren; y que por lo tanto
esperan que el sistema con el que primero conversan, les ayude a hacerse
claridad en relación a los objetivos últimos de esa misma interacción.
Claro, esto suele ser el caso cuando un usuario -que podría ser una empresase dirige a un asesor humano -que podrá ser un ingeniero informático- con el
que primero entabla una conversación que tal vez sólo hacia el final -o puede
que nunca, lo que tampoco es necesariamente malo- decanta en un par
pregunta-respuesta que esté claramente estipulado.
Sí: este tipo de conversaciones previas también suelen preverse hoy para
asuntos más específicos, como lo son los desarrollos de sistemas
computacionales. Ello, sobre todo si queremos apoyarnos en las virtudes que
tienen los prototipos; que presentan propuestas provisorias, pero con un
realismo que ojalá sea capaz de enriquecer y hacer madurar el visualizado
dialogo desarrollador-usuario.
Usualmente no nos damos cuenta que algo similar sucede cotidianamente, y
automáticamente, incluso cuando sólo usamos un banal procesador de textos;
es decir, cuando uno de nosotros, como usuario del procesador, está
escribiendo un documento |como el que estoy redactando ahora. Porque este
documento va desarrollándose paulatinamente, como resultado de mi
conversación con el sistema-procesador. Pareciera que esta interacción fuera
más bien instructiva; que el sistema sólo ejecuta lo que yo le indico, le
presento; que lo que produce es una mera re-presentación computacional de lo
que yo le señalo. Por eso es importante darse cuenta que eso no es tan así;
que de hecho el aspecto dialógico de esta interacción es importantísimo.
Porque yo, antes de ponerme a teclear, típicamente no se diáfanamente, qué
quiero poner por escrito |el libro no existe antes de ser escrito, dirá tal vez J.
Derrida. As__ que voy a proceder cibernéticamente: Escribiré algo |un primer
prototipo| que luego examinare, críticamente, no ya como escritor, sino como
lector; con ojos del supuesto receptor del documento en cuestión.
Y es esa impresión la que entonces retro-alimentar mi nueva expresión.
Pero tales procesos tentativos siguen asociándose más a las debilidades
humanas, que son la contrapartida de las fortalezas humanas; y que, como se
subentiende, no son compartidas, ninguna de las dos, por los sistemas
computacionales. En el último ejemplo se diría entonces que el usuario-escritor
de hecho sólo dialoga con su propia sombra; y que el sistema-procesador a lo
más le pone a disposición un espejo al humano |o una pared contra la cual
rebotan sus pelotazos.
Sin embargo creo que no se debe minimizar la importancia del espejo; en
particular si, como es el caso de los procesadores de texto, este espejo no
presenta una mera re-presentación de lo que emitió el humano, sino que ya
logra una cierta síntesis; que al menos filtra todas las múltiples versiones
corregidas, y presenta la actual, como una unidad, al menos sintácticamente
bien ordenada. Porque esas contribuciones entonces cobran una realidad, una
presencia relativamente independiente del complejo pasado, que proyecta luz
sobre lo que podría darse a futuro. En suma: Cuando pensamos en diálogos
hombre-máquina que realmente sean más conversacionales que instructivos, la
contribución de la máquina bien puede ser bastante humilde; pero no por ella
menos importante. Además, parece que su importancia radica en su capacidad
de síntesis; y en lo que esta contribuye a la maduración del dialogo con el
usuario.
Así que tenemos que tratar de entender mejor qué puede ser una tal síntesis.
Recordemos también el ejemplo del Desafío 6. Ahí lo que el sistema
sintetizaba, eran las preferencias de etiquetas de los clientes del repositorio de
archivos que considerábamos. Es decir, no todo el historial de selecciones de
etiquetas, sino una integral sobre el tiempo y espacio de este historial; donde,
eso sí, pareció importante estructurar este espacio, no geográficamente, sino
sintácticamente; es decir, revelando correlaciones entre (sub-conjuntos de)
etiquetas. Entendamos que tales síntesis podrán apoyar mi búsqueda, no sólo
porque sintetizan las que he recorrido en el pasado, sino, sobre todo, porque
sintetizan las visiones de mundo que tienen los otros usuarios; visiones otras,
que también me podrán servir a mi |todo esto para apoyar la en ciencia de la
recuperación de información, que, como veremos, es harto más que eso.
Aquí vuelve a aparecer la autónoma que fue el punto de partida de nuestra
reflexión: El sistema que estoy considerando debe ser autónomo de mí, porque
en caso contrario no sería capaz de entregarme aquella otra visión que es la
que complementa mi experiencia; y que debido a ello me hace madurar, me
sirve.
Sí: el concepto de información ya recoge la importancia de lo desconocido;
puesto que según C. Shannon, algo es información para mí, sólo en la medida
en que reduce mi incertidumbre -lo que ya sé no me aporta nada nuevo. Pero
lo que a nosotros nos interesa no es tanto la clásica transferencia, o
recuperación de información, de la que tanto se ha hablado; ni tampoco el
clásico almacenamiento de información; sino la producción de información; o,
para decirlo con conceptos más clásicos, la recopilación, búsqueda y síntesis
de información.
En todo caso estas exigencias típicamente se le plantean al sistema como
totalidad; y sólo sus resultados finales son, a veces, atomizadles. Entonces el
sistema-repositorio-productor puede compartir estos resultados atomares con
los usuarios en momentos de interacción específicos; pero en todo caso el
proceso de producción al que aludimos arriba, típicamente no es reducible a
tales interacciones instructivas: la síntesis es una integral que no se reduce a
un simple sumar.
Finalmente, vamos a algo más específico: Así como los verdaderos diálogos
hombre-máquina
no son instructivos porque el hombre, más que plantearle un problema
(totalmente definido) a la máquina, sólo busca su consejo conversacional, estas
conversaciones tampoco son, típicamente, resolutivas; porque usualmente la
máquina no es que entregue una solución, sino a lo más, ciertas
contribuciones, que probablemente tienen valor para el usuario, en la medida
en que este pueda ir aprovechándolas para ir madurando la solución que, en
última instancia, se va configurando en su sistema hombre, paulatinamente,
durante el transcurso del dialogo.
Supongamos en lo que sigue que podemos modelar, formalmente, este tan
autónomo sistema hombre de una manera muy parecida a la que
implicitamente estábamos usando para visualizar la máquina repositorio de
arriba. Es decir, supondremos que la visión de mundo que maneja,
internamente, este sistema usuario, esencialmente consta, en un momento
dado del proceso que estamos considerando, de un conjunto F de temas y un
conjunto E de distinciones (binarias); así__ como de una relación de
satisfacción θ C F x E, que especifica qué pares (f; e) ε F x E son tales que f o
e; es decir, que la distinción e -indica, es decir| se aplica válidamente al tema f.
Más allá de ello el usuario podria manejar otros objetos formales que se
refieran o complementen a los básicos, recién definidos -vea Usted qué podría
resultar interesante, valioso.
Visto así ¿qué podría suceder durante aquel proceso de maduración del
usuario que consideramos arriba? ¿En qué medida es, efectivamente,
sensato hablar de maduración?
Que el usuario cada vez va cambiando sus preferencias, dependiendo del
sistema y de las variables existentes. Estas variables pueden cambiar ya sea
por distintas circunstancias, dependiendo del tiempo, lugar geográfico, entre
muchas más. Y con estos cambios que tienen los usuarios de algún sistema, el
sistema cada vez ira generando cambios para poder obtener las mejores
respuestas para un usuario promedio.
El sistema cada vez que vez que interactúa con los usuarios, va filtrando entre
los temas (f) y especificando si pertenece o no a nuestra selección, haciendo
que cada vez se genere un nuevo conjunto E, el cual cada vez va entregando
una mejor respuesta para un usuario promedio, acotando de manera dinámica
este conjunto. En el momento en que se acota el conjunto se puede hablar de
maduración del sistema.
Además podemos definir conjuntos E1(tiempo), E2(ubicación), E3(información
personal), etc, con E`= E U E1 U E2 U E3 U … U En, tales que se define la
relación θ C F x E´, que complementan al conjunto inicial de decisión.
En la imagen anterior se puede apreciar, la relación de satisfacción θ C F x E
donde los elementos a la izquerda de la línea son relevantes para la consulta,
mientras que los elementos que se encuentra ubicados a la derecha de esta
línea roja son elementos descartados para esta búsqueda.
Aquí se ve como se aplica los nuevos elementos formales definidos
anteriormente va refinando el conjunto E, asi disminuyendo los temas para
hacer más fácil la elección a la consulta referida.
Finalmente en esta parte de la maduración, E` es el que conjunto final, de
posibles temas relevantes de alguna consulta. En esta parte de la maduración
es asi, pero esta va variando ya que distintos usuarios tienen distintas
preferencias y distintos atributos.
¿Se puede hablar de síntesis? ¿Que será una tal síntesis; y cuál, su
gracia?
Si, puesto que al momento de acotar el conjunto E visto arriba, utilizamos los
distintos atributos que nos ofrece el sistema, como son búsquedas anteriores
de otros usuarios, asi como también la información que se tiene, con esto el
sistema puede usar algún tipo de formulación (que no conocemos, pero si
puede ser confiable), para lograr obtener una solución lo mas optima posible.
Ya sabiendo que la síntesis es la agrupación de todos los elementos que
utilizamos para hacer algún tipo de consulta,al recopilar todos estos dichos
elementos ara que el sistema madure cada vez más una consulta y así poder
optimizar las respuestas para obtener un conjunto reducido de buenas
soluciones.
Intente abarcar también consideraciones que no sólo se enfoquen en un
usuario aislado, sino sitúan a este en el contexto social que, entre otras
determinantes, ésta siendo conformado por el uso-compartido del sistema
repositorio. Entonces la maduración de cada usuario, evidentemente también
deberá ser evaluada en relación a su capacidad de coordinación e interacción
con otros usuarios. Intente apoyar todas sus observaciones en el modelo
formal que hemos propuesto -eso, aún teniendo plena conciencia de su
ingenuidad extrema.
¿Qué tareas computacionales demandan que el sistema que las realiza
sea autónomo; y por qué?
Un sistema se llama autónomo, en la medida que entrega una visión adicional,
a la que un usuario en particular tiene en su mente. Todo sistema que entregue
información complementaria que mejore su experiencia y lo agá madurar es
autónomo. Algunos sistemas autónomos pueden ser:
Sistema de producción de nueva información.
Motores de búsqueda
Redes sociales
Sistema de recomendación
Sistema de transporte (rutas óptimas)