Ni Ovidio ni Lucrecio recomiendan Gemini

Ni Ovidio ni Lucrecio recomiendan Gemini

Este artículo relata la interacción con Gemini sobre el lema latino "Amor Non Timet", que se traduce como "El amor no teme" o "El amor no tiene miedo". Sin embargo, advierto al lector que el relato sí puede dar miedo. Aunque se centre en el latín, temo que lo narrado pueda ocurrir en química, lingüística, ingeniería o cualquier otra área de su interés.

Para facilitar la lectura, se han utilizado puntos suspensivos para abreviar las extensas respuestas de Gemini. No obstante, se conserva un registro completo del original por si el lector estuviera interesado.

La conclusión, tras esta y otras pruebas anteriores, es que ni Ovidio, ni Lucrecio, ni yo recomendamos usar Gemini. Si se decide hacerlo, es crucial verificar todas sus respuestas minuciosamente, como advierte el propio Gemini, teniendo en cuenta el coste que toda comprobación minuciosa implica.

Reels vs. Usuario vs. AI: Un Encuentro de Estrategias y Olvidos

Reels vs. Usuario vs. AI: Un Encuentro de Estrategias y Olvidos

Este documento estudia con Data Analysis de OpenAI, el algoritmo de la estrategia de retención de los Reels de Instagram que intenta mantenerme viendo Reels, mientras que yo, que no sigo a ningún usuario, uso mi propio algoritmo de consumo de contenido.

La conclusión tras la prueba es que: Es conocido que el algoritmo utilizado en los Reels de Instagram está diseñado para adaptarse a las preferencias del usuario. No obstante, cuando el comportamiento del usuario difiere del patrón esperado, al algoritmo de Reels le resulta difícil aprender y ajustarse, incluso en situaciones aparentemente sencillas como la presente. OpenAI's Data Analysis ha demostrado ser una herramienta valiosa para el análisis de estos datos. No obstante, deseo resaltar dos puntos importantes: He sometido estos datos al análisis en dos ocasiones distintas, y como la propia herramienta ha señalado, carece de la capacidad para retener recuerdos de sesiones previas, incluyendo sus propias contribuciones más valiosas. Este olvido programado conlleva la necesidad de reintroducir información de manera repetitiva, requiriendo el mismo nivel de asistencia día tras día para lograr resultados satisfactorios. Dado que el análisis actual ha sido algo sencillo, tengo la intención de someter a la herramienta a modelizaciones de datos más complejas en el futuro para evaluar su competencia ante mayores desafíos.

ChatGPT 4.0 y el incidente en la oficina

ChatGPT 4.0 y el incidente en la oficina

Este artículo presenta una prueba del proceso que realiza ChatGPT versión 4.0 para resolver un supuesto incidente en una oficina. En este caso, el problema se puede resolver por deducción lógica pura, por lo que no sería necesaria la Inteligencia Artificial salvo por la facilidad de comunicarlo en lenguaje natural, si bien planteárselo a ChatGPT 4.0 nos ayuda a comprender su estado de evolución.

La conclusión tras la prueba es que ChatGPT versión 4.0: necesita ayuda para conseguir resolver la pregunta principal del caso, que es la más compleja, hace suposiciones que van más allá de los hechos, se olvida de detalles o confunde hechos y, en este caso, me da la razón siempre que puede, lo que le sirve para sonsacarme pistas que le ayuden a encontrar la solución, y, frente a ello, filtra bien los datos irrelevantes, por ejemplo, los chismes de oficina, algo que también haría, por ejemplo, un encadenamiento lógico hacia atrás, su proceso de razonamiento es bueno, su manejo del lenguaje natural y su calidad explicativa es alta, de esta forma, me ha parecido bien que para enumerar haya decidido numerar los hechos que no se le han dado numerados adrede y no se ha dado por vencido cuando se le he dicho que se ha equivocado y que no habría otra oportunidad hasta que no estuviera operativa una nueva versión.

Sistema Inteligente de Codificación

McEQ, SIC, Clipper, Sistema Inteligente de Codificación

Este Sistema Inteligente de Codificación (SIC) estaba basado en un primer prototipo de EQ Sistemas Inteligentes para el Instituto Nacional de Estadística (INE) de apoyo a la codificación automática de enfermedades según el Código Internacional de Enfermedades (CIE).

Este hardcopy muestra la arquitectura interna de SIC, que estaba basada en un esquema de pizarra. A continuación se incluye la documentación de este sistema inteligente de codificación, que se ha dejado adrede tal y como se documentaba al inicio de la década de los 90, aunque, por supuesto, ya disponíamos de unos estupendos Macintoshs.

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| SIC: SISTEMA INTELIGENTE DE CODIFICACION.                          |
+--------------------------------------------------------------------+
| 1.- INTRODUCCION.                                                  |
+--------------------------------------------------------------------+

SIC es una aplicación de demostración, desarrollada por EQ Sistemas
Inteligentes.  Su objetivo es presentar cómo puede realizarse una
codificación automática de literales a partir de una información que
puede ser parcial y/o errónea.

La tarea de codificación de SIC consiste en asignar códigos a
literales, aún cuando estos literales contengan errores, utilicen
sinónimos o no correspondan totalmente con los literales originales.
Para ello SIC cuenta con la siguiente información:

  a) Uno o varios dicionarios con las palabras que se manejan en los
     literales (un vocabulario básico del dominio de aplicación).
     Sobre estos diccionarios SIC aplica diversos métodos de búsqueda
     especializados en encontrar palabras a pesar de sus posibles
     errores (de tecleo, ortografía, fallos en lecturas por medios
     ópticos, por errores en transmisión, etc.). A estos métodos se
     les denomina especialistas.

  b) Un diccionario de sinónimos, que proporciona, para cada palabra,
     uno o varios sinónimos dependiendo, como se verá, del modo de
     trabajo de SIC.

  c) La tabla original de codificación en la que a cada código se le
     asocia un literal.  Sobre ella SIC construye un diccionario
     canónico (normalizado) que le permite manejar los literales con
     independencia del contexto en el que trabaja la aplicación.

Esta versión de demostración de SIC proporciana tres funcionalidades
principales:

  a) Validación de palabras durante la entrada de datos.

  b) Codificación asistida, dado un literal se codifica y en caso de
     dudas (cuando existen varias soluciones posibles) se consulta con
     el usuario.

  c) Codificación automática de conjuntos de literales.

A estas tres funcionalidades se accede a través de las tres primeras
opciones menú principal de la aplicación y son las tres consecuencia
de la arquitectura interna de SIC.

En el ejemplo escogido para esta demostración se utiliza una versión,
parcial, del Código Internacional de Enfermedades (CIE), realizado por
la Organización Mundial de la Salud (OMS).  Esta codificación de
enfermedades se aplica para la codificación partes de defunción (cada
parte está formado por cuatro causas de muerte).
  

+--------------------------------------------------------------------+
| 2.- ARQUITECTURA.                                                  |
+--------------------------------------------------------------------+

SIC posee una arquitectura general, esto es, independiente del dominio
o área de aplicación.  Por tanto aunque esta demostración se realice
para la codificación de enfermedades puede ser transportable a otras
áreas como, por ejemplo, la codificación postal (nombres de calles,
nombres de municipios, etc.), la codificación de productos a partir de
sus descripciones, la localización de títulos de libros, etc.

Frente casos complejos de codificación, diccionarios de gran volumen o
retricciones de tiempo, esta arquitectura general debe especializarse
(incluyéndole información sobre el dominio y el contexto en el que se
realiza la codificación) para que proporcione los rendimientos que se
requieran.

 +------------------------------------------------------------------+
 |    +------++--------------++-----------------------------------+ |
 | +--+---+ES|| ARQUITECTURA ||  DICCIONARIOS ORTOGRAFICOS (Dio)  | |
 | |PARTES|==|+--------------+|+-----+ +-----+   +-----+   +-----+| |
 | |======|==|  +-------+     ||DIO 1| |DIO 2|...|DIO i|...|DIO n|| |
 | |======+--+  |PIZARRA|     ||=====| |=====|   |=====|   |=====|| |
 | +-+----+     +-+-+-+-+     |+--+--+ +--+--+   +--+--+   +--+--+| |
 | +-+-----+ +>-+=|=|=|=+-+   |Ind#############################---+ |
 | |FILTRO | |  +-+-+-+-+ |   | +-+-+  +-+-+  +-+-+  +-+-+  +-+-+ | |
 | +-+-----+ |  |=|=|=|=| +>--+ |DIR|  |INV|  |BID|  |FON|  |ORT| | |
 | +-+-----+ |  +-+-+-+-+<+   | +---+  +---+  +---+  +---+  +---+ | |
 | |SCANNER+-+  |=|=|=|=| +---+ CLASE DE LOS ESPECIALISTAS  (Esp) | |
 | +-------+    +-+-+-+-+     +-----------------------------------+ |
 | +-------+    |=|=|=|=|     +---------+   +-----+   +---+-------+ |
 | |SINONIM+-<--+-+-+-+-+ +>--+GRAMATICA+->-+CANON+->-+COD|LITERAL| |
 | | (Sin) +->--+=|=|=|=+-+   |CANONICA |   |=====|   |===|=======| |
 | |=======|    +-+-+-+-+     +---------+   +-----+   |===|=======| |
 | |=======|    |=|=|=|=+<--------S-O-L-U-C-I-O-N---<-+===|=======| |
 | +-------+    +-+-+-+-+                             +---+-------+ |
 +------------------------------------------------------------------+
                Figura: Arquitectura de SIC.

Pulsando la combinación de teclas [Alt-U], una vez dentro de la
aplicación SIC, puede accederse a un menú de utilidades una de cuyas
opciones es un semi-gráfico, con una versión simplificada de la
arquitectura interna de la aplicación SIC (ver figura anterior).

Esta arquitectura esta basada en un sencillo mecanismo de PIZARRA, con
un control semi-rígido.  Sobre esta pizarra, los diferentes métodos
especialistas (DIRecto, INVerso, BIDireccional, FONético, etc.) en
localización de palabras apuntan sus resultados, decidiendo la pizarra
quién o quienes de ellos dan soluciones más verosímiles.

En líneas generales el funcionamiento de SIC es el siguiente (se ha
destacado en mayúscula, en cada punto, una palabra clave que permite
identificar la fase de proceso en la figura de la arquitectura):

   a) En una primera fase los literales son filtrados eliminando
      posibles caracteres extra¤os y transformados, bien a mayúsculas
      o a minúsculas (FILTRO).

   b) Posteriormente cada literal es procesado, separando las posibles
      palabras (o tokens) que lo constituyen (SCANNER).

   c) Cada palabra es buscada en los diccionarios por toda una familia
      de especialistas. Dependiendo de si la palabra es directamente
      correcta o de si tiene muchos errores este proceso se demorará
      más o menos. La PIZARRA controla este proceso y su resultado es
      una gama de posibles literales, constituidos por variantes de
      palabras. En la decisión sobre que variantes de palabras se
      eligen influyen las opiniones, coincidentes o discrepantes, de
      los diferentes especialistas y la importancia relativa de cada
      uno de ellos.

   d) La gama de posibles literales es procesada con el diccionario de
      SINONIMOS, sustituyéndose cada palabra por su sinónimo o
      sinónimos principales.  Dependiendo de si para cada palabra
      existen uno o varios sinónimos, la gama de literales originales
      puede simplificarse o complicarse.

   e) Cada literal, resultado de la fase anterior es normalizado según
      una forma CANONICA, ello facilita su confrontación con la tabla
      original de codificación.

   f) Finalmente, cada literal canónico (CANON) es confrontado con una
      versión canónica de la tabla de codificación. Devolviéndose los
      resultados a la pizarra.

   g) Cuando la pizarra dispone de todas las posibles variantes
      (SOLUCIONES) de codificación decide:
      =) bien cual de ellas es la correcta,
      =) bien que no dispone de criterios suficientes para discernir
         entre varias (en este caso y en codificación asistida se pide
         ayuda al usuario) o
      =) bien que ninguna de las soluciones propuestas es
         suficientemente válida.
  

+--------------------------------------------------------------------+
| 3.- CONFIGURACION.                                                 |
+--------------------------------------------------------------------+

Desde el mismo menú anterior ([Alt-U]) se puede acceder a una ventana
de configuración de esta versión de SIC, cuyas opciones son:

  a) Test en partes (S/N): Que permite decir si se desea o no realizar
     una verificación de palabras durante la entrada de datos.

  b) Control de pizarra (S/N):  Si se pone a "S" esta versión de SIC
     muestra, en cada paso de codificación, sus resultados
     intermedios.  Ello permite entender su funcionamiento interno.

  c) Modo de funcionamiento respecto a los sinónimos. SIC posee 2
     modos de trabajo (no modificable):

     =) Relación Palabras N:1 Principal (Sinónimos sencillos).
     =) Relación Palabras N:M Principal (Sinónimos complejos).

     Esto es:

     =) Si se dá el caso que en cada familia de sinónimos, todos
        con el mismo significado, puede escogerse, siempre, una sóla
        palabra principal representante de todos (relación N:1).

     =) O si por el contrario, una palabra puede tener varios
        sinónimos, con diferentes significados, dependiendo del
        contexto en el que se utilice (relación N:M).

     El diccionario de sinónimos de esta versión de SIC pertenecen a
     al segundo caso.

  d) Sonido (en décimas de segundo):  Si se pone un entero superior a
     cero SIC generará un pitido en cada fase de codificación.
     Permite, por tanto, controlar, de forma aproximada, la duración
     de las diferentes fases de codificación.

  e) Filtros de palabras y de códigos que facilitan a SIC la taréa de
     aceptar o rechazar palabras parecidas o códigos parecidos.  El
     comportamiento de SIC es muy dependiente de estos dos parámetros.

     =) Valores muy altos, cercanos a la unidad, harán que SIC tenga
        un comportamiento muy estricto, dando gran seguridad a su
        codificación, pero por el contrario rechazando algunos
        literales por pocas de diferencias.

     =) Valores muy bajos, cercanos al cero, harán que SIC tenga un
        comportamiento muy flexible, encontrando posibles soluciones
        para casi todo, pero generando, a menudo, excesivas variantes.

     Dependiendo del contexto de aplicación y de las restricciones que
     deban cumplirse deberán ajustarse dichos parámetros.  Por
     ejemplo, en un mismo dominio, para la verificación en entrada
     debe utilizarse un filtro de palabras más bajo que el que se
     utilizaría para la codificación asistida.
  

+--------------------------------------------------------------------+
| 4.- INSTALACION Y ARRANQUE.                                        |
+--------------------------------------------------------------------+

Cree un subdirectorio en su disco duro, por ejemplo, de nombre SIC.

C:\> MKDIR SIC

Copie el contenido del disco de distribución en el subdirectorio
subdirectorio anterior.

C:\> COPY A:*.* SIC

Ejecute el fichero SICDemo.Bat.

C:\> CD SIC
C:\> SICDEMO

Todo ello puede realizarse, directamente con el programa Instala.Bat

C:\> A:INSTALAR A: C:

SIC puede ejecutarse directamente sobre el disco flexible de
distribución, pero los tiempos de respuesta pueden ser desesperantes.

Si en el momento de ejecución de SIC y tras pulsar el [Intro]
correspondiente, pulsa la tecla [Del] (Suprimir) entra en un menú de
autoconfiguración del interfaz de usuario de la aplicación SIC.  Desde
este menú se puede modificar algunas de las caracteristicas del
interfaz de usuario de SIC.

De este menú se sale con la tecla escape [Esc].  Si algunas de las
opciones de este menú le da errores, NO SE PREOCUPE, está buscando
Pixmaps o configuraciones del entorno de desarrollo McEQ sobre el que
está construido SIC y que no se distribuyen junto a él.
  

+--------------------------------------------------------------------+
| 5.- CONTACTO.                                                      |
+--------------------------------------------------------------------+

Para cualquier cuestión o consulta no dude en ponerse en contacto con
nosotros:

                                 EQ Sistemas Inteligentes

+--------------------------------------------------------------------+
| GRACIAS POR SU ATENCION.                                           |
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Herramienta TIRS, IBM

Profesor del curso «Desarrollo de sistemas basados en el conocimiento con la herramienta TIRS». Dos ediciones, la primera para El Corte Inglés y la segunda para el Instituto Nacional de Estadística (INE).

  • Teacher of «IBM Tirs Tool», National Statistics Institute & El Corte Ingles, 2 editions, Madrid, 1993.
  • Profesor de «Herramienta Tirs de IBM», Instituto Nacional de Estadística & El Corte Inglés, 2 ediciones, Madrid, 1993.

Sigart Bulletin, ACM Press

Referencia de mi tesis doctoral en el número 1, del volumen 4, de la revista Sigart Bulletin, de ACM Press. Edición al cuidado de W. Lewis Johnson, USC, Information Sciences Institute, California, USA.

  • Doctoral thesis referenced in the «Sigart Bulletin», volume 4, issue 1, ACM Press, Information Sciences Institute, California, January of 1993.
  • Tesis doctoral referenciada en el «Sigart Bulletin», volumen 4, número 1, ACM Press, Information Sciences Institute, California, enero de 1993.

PhD, Inteligencia Artificial, UPM

Ministerio de Educacion, Teseo, Antonio Salmerón
  • Doctor Cum Laude in Artificial Intelligence, Technical University of Madrid, thesis advisor José Cuena, 2+3 years, 1986-1988, 1989-1992.
  • Doctor Cum Laude en Inteligencia Artificial, Universidad Politécnica de Madrid, director de la tesis José Cuena, 2+3 años, 1986-1988, 1989-1992.
Universidad Politécnica de Madrid, Tesis, Antonio Salmerón

Cuerpo Superior de Técnicos en TI

Apartado de restricciones del temario de la oposición

Temario de la oposición al Cuerpo Superior de Técnicos en Tecnologías de la Información.

Inicialmente se hizo un sólo tema coordinado por Francisco López Crespo, luego se ampliaron a cuatro temas (coordinados por mí) y, a partir de ahí, el contenido de estos módulos fue reutilizado por los organismos encargados del temario de forma independiente a los autores iniciales.

Estos autores iniciales fueron, por orden alfabético: Manuel Alonso González, María Jesús Díaz García, Ana García Serrano, Martín Molina González, Eduardo Izquierdo Lázaro, Sascha Ossowski y Antonio Salmerón.

Tengo conocimiento de, al menos, cuatro ediciones, cuya historia describo a continuación, aunque es posible que haya habido muchas más.

Cuatro ediciones:

  1. Coautor del tema 15, Inteligencia Artificial y Sistemas Expertos, coordinado por Francisco López Crespo, Ministerio para las Administraciones Públicas (MAP), Madrid 1992.
  2. Coautor y coordinador técnico de los temas 24, 25, 26 y 27 del nuevo temario de 1996, también para el Ministerio para las Administraciones Públicas (MAP).
  3. En la edición de 2002, los temas anteriores, se volvieron a editar con los números 19, 20, 21 y 22, siguiendo el orden de la convocatoria del Boletín Oficial del Estado (BOE) 215 de 2002/09/07, en una edición que corrió a cargo de la Asociación Profesional del Cuerpo Superior de Sistemas y Tecnologías de la Información de la Administración del Estado (ASTIC).
  4. Finalmente en 2009, esto temas, se refundieron en el tema 65, «Gestión del conocimiento: Representación del conocimiento. Sistemas expertos. Herramientas», del segundo volumen de la edición de ASTIC.
  • Coauthor and technical coordinator of «Modules of artificial intelligence & experts systems», Ministry of Public Administration, 4 editions, Madrid, 1992, 1996, 2002 & 2009.
  • Coautor y coordinador técnico de «Módulos de inteligencia artificial y sistemas expertos», Ministerio para las Administraciones Públicas, 4 ediciones, Madrid, 1992, 1996, 2002 y 2009.

Arquitecturas de 2ª generación de diagnóstico

Ponencia titulada «Arquitecturas de segunda generación para el diagnóstico profundo en instalaciones industriales», dentro del curso sobre Técnicas Avanzadas de la Inteligencia Artificial, de la Universidad de Extremadura (UNEX) en 1992.

Pertenece al conjunto de ponencias realizadas ya cerca, y en el marco, de la presentación de mi tesis doctoral. Cada ponencia representaba un paso adelante en el refino de las ideas de la tesis.

  • Speaker on «2nd generation architectures for the deep diagnosis in industrial plants», Universidad de Extremadura, Caceres, 1992.
  • Ponente en «Arquitecturas de 2ª generación para el diagnóstico profundo en instalaciones industriales», Universidad de Extremadura, Cáceres, 1992.

Limites para la definicion de una inteligencia artificial

Capítulo 13 del temario del curso de «Sistemas expertos en la empresa» impartido durante 5 ediciones de 1991 a 1995. Escribí varios capítulos de este temario y a este, el más corto con diferencia, le he tenido siempre especial cariño.

Limites para la Definicion de una IA, páginas 1 y 2

Este capítulo analiza los límites de la inteligencia artificial (IA) en el contexto del procesamiento de información. Tras una revisión de los sistemas cognitivos en los capítulos anteriores, surge la pregunta: ¿Hasta dónde puede avanzar la IA y cuáles son las fronteras de las soluciones que ofrece?

Limites para la Definicion de una IA, páginas 3 y 4

En el ámbito de la ingeniería del software, los límites de la inteligencia artificial están intrínsecamente vinculados a los de la propia ingeniería. Este capítulo aborda cómo la IA, en su esfuerzo por servir y resolver problemas humanos, adopta y adapta los esquemas de razonamiento humano, y explora también el potencial de incorporar esquemas de otras inteligencias, como la de la naturaleza, ejemplificada en los algoritmos genéticos.

Limites para la Definicion de una IA, páginas 5 y 6

En este capítulo se establecían 3 límites, que afectan a la Inteligencia Artificial, al software, a las máquinas de proceso de la información y, por supuesto, a los humanos. A estos 3 límites se les denomina:

  • Límite de lo universal.
  • Límite de lo humano.
  • Límite de lo físico.

EQ Sistemas Inteligentes, fundación y clientes

Miembro fundador de EQ Sistemas Inteligentes, S.L., 1991-95, empresa del área de la inteligencia artifical y del proceso avanzado de la información.

De entre los proyectos que desarrollamos en EQ Sistemas Inteligentes se podrían destacar:

  • Sistema experto de ayuda a la explotación para el Banco de España.
  • Elaboración del modelo informativo de Productos Bituminosos SA, PROBISA.
  • Sistema de planificación automática de rutas para obras para el Metro de Madrid.
  • Sistema de apoyo a la codificación automática de enfermedades, según el Código Internacional de Enfermedades, para el Instituto Nacional de Estadística INE.
  • Sistema de soporte a la presupuestación jerárquina para el Schindler Group.
  • Sistema de información sobre las posibilidades de construcción de un enlace fijo por el Estrecho de Gibraltar para la Sociedad Española de Estudios para la Comunicación Fija a través del Estrecho de Gibraltar SA, SECEGSA.

Además de otros servicios, cursos de formación y proyectos para entidades y empresas como la Comunidad de Madrid, Alcaltel o El Corte Inglés.

  • From 1991 (startup of the company) to 1995: Specialized in the development of knowledge-based systems for clients such as Alcatel, National Bank of Spain, National Statistics Institute, Madrid Underground Transport, El Corte Inglés, Schindler, PROBISA, etc.
  • Desde su creación en 1991 a 1995: Empresa especializada en el desarrollo de sistemas basados en el conocimiento con clientes como Alcatel, Banco de España, INE (Instituto Nacional de Estadística), Metro de Madrid, El Corte Inglés, Schindler, PROBISA, etc.

Sistemas expertos en la empresa

Profesor y coordinador técnico master de «Sistemas expertos en la empresa», impartido durante 5 ediciones de 620 horas cada una. Organizado por la Comunidad Autónoma de Madrid, Consejería de Educación, Instituto Madrileño de Formación (IMAF). Fue impartido primero en la Universidad Carlos III de Leganés, curso 1990-91. Posteriormente en el Centro de Enseñanza de las Tecnologías de la Información (CETICAM) de Carabanchel, cursos 1991-1992, 1992-1993, 1993-1994 y 1994-1995.

Fui profesor de las asignaturas Conceptos básicos de informática, Conceptos fundamentales de Inteligencia Artificial, Diseño y construcción de sistemas expertos. Profesor de los laboratorios de lenguaje C, lenguaje Lisp, lenguaje Clipper y de proyectos de fin de master. En los tres últimas ediciones fui coordinador técnico del master.

  • Technical coordinator & teacher of «Master in commercial expert systems», IMAF, Community of Madrid, 5 annual editions of 620 hours each, Madrid, 1991-1995.
  • Coordinador técnico y profesor de «Sistemas expertos en la empresa», IMAF, Comunidad de Madrid, 5 ediciones anuales de 620 horas, Madrid, 1991-1995.

Referencia en The 1991 AI Directory

Referenciado en «The 1991 AI Directory: The Directory of the Artificial Intelligence Industry», en la página 69, directorio editado por American Association for Artificial Intelligence (AAAI, Menlo Park, California), Association for Computing Machinery Special Interest Group on Artificial Intelligence (ACM-SIGART), Canadian Society for Computational Studies of Intelligence (CSCSI) y Sociedad Mexicana de Inteligencia Artificial (SMIA) en 1991.

  • Referenced in «The 1991 AI Directory: The Directory of the Artificial Intelligence Industry», page 69, AAAI, ACM-SIGART, CSCSI y SMIA, California, 1991.
  • Referenciado en «El Directorio de la IA, 1991: El Directorio de la Industria de la Inteligencia Artificial», página 69, AAAI, ACM-SIGART, CSCSI y SMIA, California, 1991.

IA y sistemas basados en el conocimiento

Conferencia titulada «Inteligencia artificial y sistemas basados en el conocimiento», en la Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas de la Universidad Complutense de Madrid.

  • Lecturer in «Artificial intelligence & knowledge based systems», Complutense University, Madrid, 1991.
  • Conferenciante en «Inteligencia artificial y sistemas basados en el conocimiento», Universidad Complutense, Madrid, 1991.

Herramienta Guru, IBM

Profesor de la «Herramienta Guru» en el Curso de Formación Continua «Sistemas Expertos, Conceptos, técnicas y métodos básicos», de la Escuela Universitaria de Informática de la Universidad Politécnica de Madrid en 1989.

Guru era una herramienta desarrollada por IBM para la construcción de sistemas expertos.

  • Teacher of «IBM Guru tool», University School of Computer Science, Technical University, Madrid, 1989.
  • Profesor de «Herramienta Guru de IBM», Escuela Universitaria de Informática, Universidad Politécnica, Madrid, 1989.

Reasoning over the behaviour of physical systems

Autor del artículo «Reasoning over the behaviour of physical systems», en Civil Engineering Expert Systems, Civil Engineering European Cursus, Programa COMET, Madrid, 1989.

Fui sólo el autor del artículo, porque no pude asistir a la conferencia como ponente y lo tuvo que presentar por mí Manuel Alonso, compañero en el Laboratorio de Inteligencia Artificial y luego en EQ Sistemas Inteligentes.

  • Author of «Reasoning over the behaviour of physical systems», Civil Engineering Expert Systems, Civil Engineering European Cursus, Madrid, 1989.
  • Autor de «Razonamiento sobre el comportamiento de sistemas físicos», Sistemas Expertos en Ingeniería Civil, Curso Europeo de Ingeniería Civil, Madrid, 1989.

Diagnóstico profundo y simulación cualitativa

  • Researcher in deep diagnosis and qualitative risk simulation for Repsol (petro-chemical industry), Tarragona, 1988-1989.
  • Investigador en diagnóstico profundo y simulación cualitativa de riesgos para Repsol (sector pretro-químico), Tarragona, 1988-1989.

Riesgos de crédito para el Banco de Santander

Como becario trabaje en el desarrollo en Prolog II de un sistema experto de la clase MYCIN para la evaluación del riesgos de crédito para el Banco de Santander, en el área de créditos a empresas. La beca estaba dentro del marco de colaboración entre el Banco de Santander y el grupo de investigación creado por José Cuena en la Universidad Politécnica de Madrid (UPM).

Prolog es un lenguaje de programación lógico e interpretado con un mecanismo de inferencia mediante encadenamiento en profundidad de reglas. Por estas fechas, al poco tiempo de aprender a programar en Prolog (en especial Prolog II de Marsella), cree dos reglas capaces de procesar a otro conjunto de reglas, que recibían como argumentos de entrada, pero lo hice de forma que la exploración de dicho conjunto de reglas realizaba en anchura, no en profundidad. Mi director José Cuena me dijo divertido: «le dejo un motor de inferencia y lo primero que hace usted es cambiarle la dirección». Aquellas dos reglas ayudaron a la creación de sistemas expertos de acumulación y transmisión de evidencia (del tipo MYCIN, con una orientación semibayesiana) a partir de los a priori de los expertos, ya que la acumulación de la evidencia aportada por un conjunto de reglas necesita su evaluación conjunta, esto es en anchura, para poder ser combinada.

  • Intern in «Risk assessment expert system», Santander Bank, Madrid, 1985-1986.
  • Becario en «Sistema experto de evaluación de riesgos», Banco de Santander, Madrid, 1985-1986.