búsqueda,
métodos de búsqueda,
control de búsqueda
Definición: Para talentosos autores, el problema de la inteligencia se reduce a un problema de búsqueda en pos de resolver un problema, casi siempre desde un nodo inicial hasta un nodo meta. Medir la inteligencia, para ellos, es averiguar el empleo de todo lo que se sabe en forma útil. Se trata de hallar soluciones a problemas ya sea consultando soluciones previas ("preparación") o combinado posibles soluciones ("deliberación"). Hay infinitos métodos de búsqueda. El más trivial y demorado es el de búsqueda del óptimo por fuerza bruta (revisar sistematicamente todo el espacio de problema) y los más sofisticados, más breves, apelan a matemáticas que pueden ser tan complicadas como el autor quiera - sujeto a que su lógica sea entendible por algun experto. Un caso "sencillo" de matemática complicada es el de buscar el próximo punto de búsqueda con un paso de avance fijado por la relación de la segunda derivada con respecto a la primera derivada (con signo cambiado) del objetivo o criterio con respecto a la decisión, o sea la función que liga a los datos previamente conocidos con la meta buscada (método de Cholette y Cloutier). Los métodos de búsqueda directa más eficientes son, para una dimensión de búsqueda, el de Fibonacci o su límite, la relación áurea; y para múltiples dimensiones el denominado "complex restricto", que consiste en su primera parte en apartarse de la peor solución "experimental" de un diseño rotable simplificado. En inteligencia artificial el tema de búsquedas es central, dado que, por ejemplo, realizar acciones mecanizadas o resolver problemas, se reduce a buscar en un espacio de estados. En esa disciplina se estudian búsquedas ciegas (búsqueda primero en amplitud, primero en profundidad, profundidad iterativa, de costo uniforme, etc.) y búsquedas inteligentes (búsqueda avara, A*, IDA*, A* restricta por memoria simplificada, ascenso de cima (hill-climbing), etc.)
Relacionado con la búsqueda del óptimo está el problema del control de la búsqueda, control planteado por Newell y Simon que ha generado una abundancia de trabajos en el campo de la inteligencia artificial. Se trata de elegir entre búsquedas heurísticas lo suficientemente buenas (no perfectas) como para que se pueda dar por concluida la búsqueda con una aceptable respuesta al problema en un lapso aceptable de tiempo. No se discute que las búsquedas aumentan "explosivamente" cuando el espacio de problema se vuelve demasiado vasto por bifurcación de nodos a buscar o por incorporación de más variables. Un control de búsqueda basado en técnicas mediocres tambien llega a proponer una respuesta adecuada, aunque en un tiempo demasiado largo. En un modelo de mundo o en un contexto con más y más variables que participan y que no se reducen a un número manejable por descarte, surge un problema de control de la búsqueda: ella se vuelve "explosiva". El problema del control de búsqueda (por ejemplo el problema del operador a elegir, el problema de la planificación, etc.) aún está casi sin resolver.
En bioingeniería se imita la forma como la naturaleza ha resuelto estos temas. Se trata de combinar, en los mecanismos evolutivos, las mecánicas de la selección natural con las de la genética natural ("algoritmos genéticos"), que sirven de inspiración para los estudios de redes neurales cada vez más aptas para el logro de metas.
19.may.2000
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Glosario de Carlos von der Becke.
