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Recursos > Sociología

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7 resultados

Soy de aquellos a los que le gusta de vez en cuando ponerse el casco de minero de datos (data mining) y explorar conocimiento penetrando la complejidad. Quizá se deba a que siempre pienso que hay algo que descubrir e inventar "at the bottom". El hecho es que desde esas oscuras regiones hay algo que me viene fascinando cada vez más. Quizá un día se pueda convertir en teorema, pero para eso es necesario seguir dándole vueltas al tema. Ese futuro teorema podría acabar diciendo algo así como: "Por complejo que un "bloque de conocimiento" parezca, existe un grado de información identificada, un umbral a partir del cual, persistir en búsquedas adicionales genera rendimientos decrecientes en términos riqueza/calidad del conocimiento acumulado sobre ese tema. En otras palabras, llega un momento, en la acumulación de información, que se alcanza un conocimiento dado. Descubrimos entonces que hemos identificado una muestra del total de conocimiento existente sobre ese tema y podemos adelantarnos a afirmar que la muestra es representativa del "Bloque" (experiencia iniciales así lo demuestran).

 

Esto querría decir, entre otras cosas, que por mucho que se ahonde en el cruce de información proveniente de fuentes muy diversas, llega un momento en que dicho cruce se vuelve irremediablemente redundante (algo así como cuando google nos dice torpemente que otras páginas giran en torno al mismo tema y que no hace falta mostrarlas). Desarrollar las herramientas de exploración de la información y creación del conocimiento que nos puedan permitir establecer leyes sobre la identificación de esos umbrales, del tamaño idóneo de la muestra representativa, podría sin duda aclararnos sobre nuevas líneas de investigación a explorar.

 

Si el teorma es válido, acabaremos concluyendo que por compleja y rica que sea la información que poseamos sobre un tema, sea cual sea éste, no es necesario seguir buceando de manera exhaustiva en información adicional. Se consagraría así un método de búsqueda con autolimitación a partir de un determinado umbral. Alcanzaríamos así el conocimiento representativo de la totalidad. Lo interesante del teorema es que no implica existencia de sabiduría superior de aquel que realiza la investigación para detenerse en la selección de los elementos de información, sino un trabajo sistemático y aleatorio de creación del "conocimiento crítico representativo". Aviso a especialistas: se abren aquí caminos muy interesantes para desarrollos 2.0 y 3.0 en la confluencia de la web semántica y las ciencias cognitivas con la teoría de probabilidades. Sigamos hablando sobre ello.

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Compartido el 19.11.2010 por Juan Antonio de Castro de Arespacochaga

El prospectivista francés Michel Godet, con LIPSOR, presentan aquí una de las páginas web más útiles en el ámbito de la investigación en métodos de prospectiva y prospectiva estratégica en general.

Ponen a disposición del público en general cinco herramientas de prospectiva que pueden descargarse desde esta página: Micmac, Morphol,Mactor, SMIC-Prob-Expert y Multipol. Desde el análisis estructural hasta herramientas de escenarios de actores, morfológicos o de políticas y sistemas expertos.

La descarga es directa y se puede, a partir de ahí, trabajar desde nuestro ordenador con cada uno de esos programas para invstigar con las herramientas de prospectiva más flexibles y de facil uso.

La metodología y manuales de Michel Godet están a disposición asimismo en esta página

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Compartido el 15.11.2010 por Juan Antonio de Castro de Arespacochaga

Informe de resultados de investigación en TIC en los campos de las ciencias cognitivas y la robótica en el marco del Séptimo Programa Marco (7PM ó 7FP). En este informe de poco más de 15 páginas se destacan las prioridades de los programas de la Unión Europea y los retos en estos ámbitos y se resumen los proyectos que se están llevando a cabo en el 7PM. Según este informa, "la aplicación de la robótica y la investigación en ciencias cognitivas está creando una nueva generación de máquinas inteligentes. Los robots de mañana no estarán confinados a la industria, sino que trabajarán en el 'mundo real', proporcionando soluciones a muchas cuestiones sociales."

"In this report produced for the publication series ICT Research: The Policy Perspective, we examine how the application of robotics and cognition research is creating a new generation of smart machines. Tomorrow’s robots will not be confined to industry, but work in the ‘real world’, providing solutions for many societal issues."

This brochure has been produced for the Information Society Policy Link (ISPL) by the ICT Results editorial service, in the field of information and communications technology (ICT).
Available on: http://cordis.europa.eu/ictresults/pdf/policyreport/INF70100_IST-Results_policy-report_ICT_robotics2.pdf

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Publicado el 23.8.2010 por Susana López Sola · Equipo GNOSS

Predicting the future is by no means an easy task, it requires considerable erudition, creativity, imagination and wisdom. This website provides a vast database of articles and ideas which examine the future of humanity and how science, technology and evolution may shape our common future.The main categories of the site are listed below, choose whatever you like to start with.

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Publicado el 29.9.2009 por María Ortega Martínez-Losa

Interesante reportaje publicado el El País el 3 de junio de 2009 en el que se explica cómo la digitalización de la vida cotidiana genera miles de registros de los que es posible desentrañar pautas sobre nuestro comportamiento para elaborar modelos predictivos aplicando las técnicas de la  'minería de datos'.

En nuestro quehacer cotidiano, cada vez más digitalizado, generamos constantemente datos sobre nuestros hábitos. Dejamos pistas en todas partes. Al comprar en el supermercado pasamos la tarjeta de fidelidad y, clic, quedamos registrados: cada semana, por ejemplo, junto a la carne, la verdura y los huevos, solemos comprar una cuña de parmesano y, sólo una vez al mes, un cartón de helado de vainilla. Luego enviamos SMS con el móvil y, clic, nuestro registro indica con cuánta gente nos relacionamos y si somos un usuario frecuente. Quizá después, en la oficina, navegamos un rato; leemos un par de periódicos, mandamos tres e-mails y compramos un billete de tren; clic, clic, clic...

Las bases de datos aumentan masivamente hasta convertirse en un pandemonio de millones de entradas. De ese caos, sin embargo, es posible desentrañar pautas sobre nuestro comportamiento para elaborar modelos predictivos y aplicarlos a la publicidad y al marketing, claro, pero también a la medicina, la gestión empresarial, los procesos electorales y la lucha contra el terrorismo. A la búsqueda de esas pautas se dedican los expertos en data mining (explotación o minería de datos), básicamente especialistas en estadística, matemáticos e ingenieros informáticos, encargados de desbrozar semejantes junglas de archivos en busca de patrones de comportamiento que ayuden a anticipar nuestras decisiones.

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Compartido el 3.6.2009 por María Ortega Martínez-Losa

Artículo de Rodney Brooks que se publicó en 1998 en el que presentaban su trabajo dirigido al desarrollo de robots humanoides capaces de integrar inteligencia humana y capacidad para las interacciones sociales. En el artículo realizaba una reflexión sobre el porqué del diseño de robots humanoides y los retos que dicho diseño conllevaba, para lo cual, afirmaba, debían abordarse los siguientes aspectos: forma del cuerpo, motivación, coherencia, auto-adaptación, desarrollo, contingencias históricas e inspiración en el cerebro.
Brooks, Rodney (1998): Prospects for Human Level Intelligence for Humanoid Robots. MIT, julio, Laboratorio de Inteligencia Artificial.

Abstract: Both direct, and evolved, behavior-based approaches to mobile robots have yielded a number of interesting demonstrations of robots that navigate, map, plan and operate in the real world. The work can best be described as attempts to emulate insect level locomotion and navigation, with very littlework on behavior-based non-trivial manipulation of the world. There have been some behavior-based attempts at exploring social interactions, but these too have been modeled after the sorts of social interactions we see in insects. But thinking how to scale from all this insect level work to full human level intelligence and social interactions leads to a synthesis that is very different from that imaginedin traditional Artificial Intelligence and Cognitive Science. We report on work towards that goal.

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Publicado el 27.5.2009 por Equipo GNOSS

Artículo publicado en Intelligent Systems en la edición de julio/agosto 2000: IEEE Intelligent Systems (julio/agosto, 2000), vol. 15, N° 4, p. 25-31.
Autores: Bryan Adams, Cynthia Breazeal, Rodney Brooks, BrianScassellati, del MIT Artificial Intelligence Laboratory. Rodney A. Brooks es el Director del MIT Artificial Intelligence Laboratory.

En este artículo sus autores presentan su proyecto de investigación que tiene por objeto desarrollar robots que se pueden comportar como humanos e interactuar con ellos. El punto de partida es que, aparte de desempeñar sus funciones tradicionales, los robots humanoides pueden usarse para explorar teorías de la inteligencia humana.

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Publicado el 27.5.2009 por Equipo GNOSS