8. Solución de problemas PDF

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Resúmen de Sistemas de conocimiento social de Juan Santa Cruz...

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8. SOLUCIÓN DE PROBLEMAS 8.1. INTRODUCCIÓN Dentro de la evolución, los homínidos tuvieron dos metas claramente enlazadas: la solución de problemas y las aportaciones de tecnología para alcanzar las metas propuestas. La tecnología hace que el mundo sea mejor y con una mayor calidad de vida. El resto de la historia de la humanidad ha seguidos estas dos sendas que se potencian mutuamente. Cuanto mejor es la tecnología, mejor se puede investigar y mayores son las metas alcanzadas, con menos riesgos y con mayor eficacia. Cuando nos enfrentamos a un problema, sea cual sea, automáticamente echamos mano de la tecnología que tenemos a nuestra disposición. La tecnología nos ayuda a solucionar problemas de una manera mucho más rápida y eficaz. 8.2. DEFINICIÓN DE PROBLEMA La psicología de la Gestalt estuvo muy interesada en la solución de problemas. Karl Duncker escribió una obra sobre la solución de problemas en la que definió la solución de problemas como el estado de un organismo vivo que tiene un objeto pero no sabe cómo alcanzarlo. En esta definición hay tres términos: a) un estado inicial; b) un estado final; c) un conjunto de operadores que le podrían ayudar a alcanzar este estado final. Para Boden (2003) y otros autores todo el pensamiento implica solución de problemas, no importa lo sencillos que sean, inmediatos y sin esfuerzo. 8.2.1. Tipos de problemas Desde la perspectiva psicológica podemos considerar dos tipos fundamentales de problemas: los fáciles y los difíciles. Un problema es fácil si se puede especificar de manera clara y distinta tanto el estado inicial como el estado final y los medios u operadores necesarios para conseguirlo. Un problema es difícil si no se puede especificar con claridad, o no está bien concretado, el estado inicial, el estado final o los operadores que tenemos que utilizar. Algunos problemas no tienen solución. Los problemas se pueden clasificar de muy diferentes maneras, por ejemplo, si son deductivos (tenemos todos los datos necesarios para solucionar el problema) o inductivos (no tenemos todos los datos para solucionar el problema). También podemos clasificarlos como con adversario o sin adversario. 8.3. SOLUCIÓN DE PROBLEMAS POR DEDUCCIÓN Y POR INDUCCIÓN Los dos métodos más importantes para solucionar problemas son el método deductivo y el método inductivo. La mayoría de los problemas lógicos que se proponen en los libros clásicos de solución de problemas utilizan el método deductivo. Las características fundamentales de este tipo de problemas es que en ellos encontramos todos los objetos y los operadores necesarios de una manera explícita, y todas las restricciones que no se deben sobrepasar.

Dado que el método inductivo es fundamentalmente heurístico, carece de las dos características del método deductivo: no se conocen todos los objetos ni todos los operadores necesarios para solucionar el problema y las restricciones son menos específicas. Se han propuesto varios modos de estudiar la solución de problemas dentro de la psicología cognitiva, la inteligencia computacional y la informática: 1. Solución directa. Se intenta la solución de un problema utilizando el conocimiento previo en la solución de otros problemas anteriores. 2. Heurística. Se adopta una regla o método que se considera la mejor para solucionar ese problema. 3. Analogía. Se utilizan los mismos mecanismos que se utilizaron en situaciones semejantes y tuvieron éxito. 4. Hill climbing (subida a la colina). Se realizan aquellos movimientos que más nos acercan a la meta, paso a paso. 5. Deducción algorítmica. Se aplica al problema el conocimiento de una solución bien definida. Es la solución típica de problemas lógicos y matemáticos. 6. Búsqueda exhaustiva. Cuando conocemos todos los posibles caminos de un laberinto y los recorremos hasta que encontramos la salida. Es una búsqueda sistemática. 7. Divide y vencerás. Se puede solucionar un problema complejo dividiéndolo en problemas más fáciles de solucionar. 8. Análisis de medios-fines. Se analiza el estado actual y la distancia al estado final, intentando reducir progresivamente esa distancia. 9. Análisis y síntesis. Se reduce un problema dado una categoría conocida y entonces se buscan soluciones particulares. 8.3.1. Heurísticos en los problemas Todos aquellos problemas que no tienen todos los datos y los operadores necesarios han de solucionarse mediante heurísticos. Un heurístico es una hipótesis que nos ayuda a encontrar una salida al problema en el que nos vemos envueltos. A veces se encuentra una solución, pero los heurísticos no garantizan que se pueda encontrar o que exista un medio para salir del laberinto problemático en el que nos encontramos. Estos son los típicos problemas difíciles. 8.3.2. Sistemas de producción Newell y Simon (1972) construyeron un programa de ordenador denominado Solucionador General de Problemas, que podía desarrollar cualquier problema simbólico formal. En principió de utilizó para resolver problemas geométricos y de lógica proposicional. Lo esencial de este programa es que separó los contenidos de sus aspectos formales para resolver los problemas. El programa comienza con un estado inicial (el conocimiento y la información que tiene del exterior) e intenta llegar al estado de meta. Para moverse del estado inicial al de meta, el solucionador de problemas tiene una serie de operaciones (herramientas o acciones que pueden modificar el estado

actual; en su camino se encuentran algunas limitaciones que le impiden seguir un determinado camino). En este sistema podemos encontrar que existen diferentes ramas que conducen a una solución aceptable. Cada una de estas ramas forma en su conjunto el espacio del problema (conjunto de todos los estados que se pueden alcanzar para resolver el problema). Las producciones se han venido utilizando con profusión en sistemas expertos y en inteligencia artificial. 8.3.3. Una teoría unificada de la cognición John Anderson (1983) publicó un libro sobre la arquitectura de la cognición que fue la primera propuesta para una teoría unificada de la cognición: ACT* (Adaptative Control Thought), El control adaptativo del pensamiento. Otro modelo de arquitectura mental ha sido propuesto por Laird, Newell y Rosenbloom (1987). El modelo se llama Estado, Operador, Resultado (SOAR). La arquitectura SOAR se centra en lograr niveles humanos de inteligencia y, de esta manera, usar un pequeño conjunto de bloques de construcción para alcanzar la inteligencia, incluyendo diferentes tipos de memoria (procedimental, semántica, episódica, de trabajo) y diferentes tipos de aprendizaje (reforzamiento, fragmentación, aprendizaje semántico, aprendizaje episódico). También tiene la habilidad de funcionar tanto con agentes virtuales como con reales. SOAR está más relacionado con altos niveles de funcionalidad que con bajos niveles de fiabilidad cognitiva, lo que lo hace menos apto para predecir los errores y las limitaciones de la gente (Trafton et al., 2013). En la actualidad se han presentado nuevas adaptaciones de SOAR para desarrollar sistemas robóticos que tengan habilidades cognitivas humanas, incluyendo la comunicación, la adaptación a situaciones nuevas y el aprendizaje de la experiencia. 8.4. PROBLEMAS SIN ADVERSARIO Cuando nos referimos a problemas “fáciles”, la palabra fácil no hace referencia a la facilidad con la que los sujetos alcanzan la meta, sino que es básicamente una apreciación de tipo formal, es decir, hace referencia a si están bien formulados o no lo están. Los problemas difíciles, por el contrario, son aquellos en los que no está bien especificado alguno de sus componentes. Un ejemplo típico de problema difícil sería una vacuna contra el cáncer de mama. Entre los problemas bien definidos podemos incluir los siguientes:  Puzle de ocho números.

        

Misionero y caníbales. Cruzar el rio. Problema de las jarras. La torre de Hanoi. Problemas criptoaritméticos. La rana en el pozo. Los nenúfares del lago. Problema de la enciclopedia. El problema de las monedas antiguas.

        

Tumor inoperable. Derrocar al dictador. El problema de la vela. Los nueve puntos y las cuatro líneas rectas. El problema de las dos cintas. El problema de los cuatro árboles. Problemas de los cuadros. Problema del monje. Problema de los 10 árboles en 5 filas de 4 árboles.

 El problema de elegir bien la papeleta. 8.4.1. Representación de estado-acción En los problemas de estado-acción se suele representar con precisión tanto el estado inicial como el final, pero, aunque conocemos los operadores, existen tantas posibilidades que no es fácil elegir las mejores. El conjunto completo de elecciones se puede representar mediante un diagrama denominado árbol de estado-acción. Lo importante en cualquier elección de los medios para llegar a la meta es que sean eficientes; cuanto más eficientes, mejor. Lo que nos ayuda a escoger los medios más eficientes es tener un conocimiento especializado en cada dominio. 8.4.2. Medios-fines Muy ligado con el análisis estado-acción está el análisis medios-fines. En los medios-fines uno comienza preguntándose: ¿qué medios tengo para alcanzar la meta desde la situación en la que me encuentro? El análisis de medios-fines es una técnica de resolver problemas utilizada por Newell y Simon (1972). En el análisis de medios-fines, hay que estudiar los obstáculos que se interponen entre el sujeto y la meta a la que se quiere llegar. La eliminación de estos obstáculos (también la de los que se oponen a esa eliminación), se define como sub-meta más sencilla. Cuando se alcanzan todas las sub-metas (se han superado todos los obstáculos), se alcanza la meta. Las sub-metas son necesarias para alcanzar algunos objetivos intermedios, teniendo siempre en menta la meta final. La diferencia entre los dos es que divide y vencerás resulta puramente recursivo: los sub-problemas que hay que resolver son todos del mismo tipo, mientras que el análisis medios-fines es menos recursivo y más amplio y no son todos del mismo tipo. 8.4.3. Reducción de objetivos Lo importante es establecer con claridad metas que sean objetivables, medibles y alcanzables, que sean realistas. Algunas metas son excesivamente generales y, por tanto, no son fácilmente operacionalizables para poder conseguirlas. Para alcanzar esas metas es muy útil dividirlas en parcelas y así, al conseguir parcelas más pequeñas, es más fácil que se alcance el objetivo final. Podemos encontrar algunas situaciones en las que no es posible dividir el problema en objetivos más pequeños, ya que algo existe en su totalidad o no existe. 8.4.4. Árboles de Y/O

Los árboles de Y/O hacen referencia a que algunos sub-objetivos se pueden alcanzar en dos modalidades diferentes. Un modelo O indica que podemos alcanzar un objetivos de varias maneras posibles, todas ellas válidas. Puedo solucionar el problema de múltiples maneras. Un problema Y indica que un objetivo solo se puede alcanzar si cumplo dos o más condiciones necesarias. 8.4.5. Hill-Climbing. Subir a la meta por el camino más corto Dentro del método heurístico más general existe una estrategia denominada Hill-Climbing (escalar la colina): elegimos aquellos medios que nos conducen más cerca de la meta. Esta estrategia tiene un uso limitado, porque muchos problemas requieren que uno se aparte de la meta y solo desde una mayor distancia se puede alcanzar. 8.4.6. Solución de problemas por analogía Una analogía se produce cuando dos hechos tienen elementos comunes entre sí, de modo que una situación A es comparable a una situación B. La distinción más frecuente que se suele hacer de la analogía es la analogía superficial y la profunda. En una analogía superficial, los objetos o situaciones tienen en común algunos rasgos no esenciales. En la analogía profunda las coincidencias entre dos objetos o eventos se basan en relaciones más importantes que la pura apariencia. La analogía se utiliza frecuentemente para construir modelos que expliquen realidades difíciles de imaginar. En la analogía hay que encontrar aquellas cosas que se compartan de una manera semejante o que tienen la misma funcionalidad. Hay que dejar de lado lo puramente superficial y pensar en los principios que rigen el problema. El problema de la analogía se simplifica si convergen en ambos eventos tanto semejanzas superficiales como profundas. La utilización de la analogía para solucionar problemas incluye: a) la representación del problema actual; b) la búsqueda de un problema fuerte; c) la comparación de las representaciones del problema fuente y del problema actual; d) la adaptación de la solución del problema fuente al problema actual. Una buena representación de los problemas debe incluir tanto la estructura superficial como la profunda. Una vez que se han encontrado similitudes, se evalúa la aplicación de la solución del problema fuente al problema actual. 8.4.7. Analogía y creatividad Siempre se ha considerado que existe una amplia relación entre la utilización de la analogía y la creatividad. La creatividad se puede considerar como la generación de algo novedoso que se adapta perfectamente a las constricciones de una tarea particular. Por tanto, las dos características fundamentales de la creatividad son la novedad y la restricción, que coinciden perfectamente con la

analogía. El razonamiento analógico realiza nuevas conexiones entre situaciones o representaciones que no tienen una apariencia superficial. Una clave para ver si una analogía es creativa consiste en analizar hasta qué punto los elementos emparejados están relativamente cerca o lejos con respecto a su parecido superficial (Green et al., 2010). Cuanta mayor es la distancia, mayor es la novedad, lo que hace que sea más valorada. Algunos estudios recientes han encontrado que cuando se pregunta a los sujetos si una analogía es verdadera o falsa, se activa el córtex frontopolar, lo que indica que juega un papel en el emparejamiento de la analogía (Green et al. 2010). Este mismo núcleo no solo evalúa las analogías creativas, sino que también genera soluciones analógicas creativas a través de la distancia semántica. 8.5. REPRESENTACIÓN DE LOS PROBLEMAS Dado que todo lo que tenemos en nuestra mente son representaciones de la realidad, no es de extrañar que cada uno se haga una composición del mundo diferente a la de los demás. Los investigadores se están centrado en el dominio del conocimiento, enfatizando de modo especial en el papel de la representación en el éxito a la hora de solucionar problemas. Algunos autores han encontrado que el contexto de la situación en la que se representa el problema afecta a su representación y, desde luego, a la forma en que se enfrenta el problema. Según Markman (1999), una representación es un constructo mental que hace referencia a otros constructos físicos o mentales. Si analizamos el concepto de representación existen cuatro elementos fundamentales en todas las imágenes mentales: a) un constructo físico o mental que sirve de representación; b) el dominio que es representado; c) las reglas (normalmente implícitas) que representan partes de lo representado; y d) un conjunto de procesos que hacen uso de la información en la representación. El último punto, los procesos que hacen uso de la información, conduce a la solución del problema. 8.5.1. Percepción de las formas Las formas que se pueden representar mediante imágenes visuales aportan una información extra que puede ser muy útil para solucionar problemas. Es muy frecuente que las personas utilicemos más restricciones de las que propone el problema. Tanto el contexto como la representación que nos hacemos del problema condicionan el tipo de solución que le vamos a dar....