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• controlados de una manera más fácil, o simplificarlos y dejar de usar parte

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de su potencia de funcionamiento. Lo más lógico fue, y sigue siendo, crear

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entornos y técnicas de trabajo más abstractas, para hacer frente a la demanda surgida.

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Si esta discusión previa parece totalmente lógica, lo mismo debería • aplicarse al campo del diseño automático: las técnicas clásicas son

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Capitulo 3. La aproximación Macroscópica: carencias del enfoque clásico.

perfectamente asumibles, pero la dimensión que están tomando los problemas actuales hace necesaria su evolución y transformación paulatina, con vistas a hacer esta tarea más eficiente.

3.2.1. División de los Estadios del Conocimiento.

La existencia de distintos niveles de abstracción en el modelo de conocimiento no es nueva. No en vano, desde que el ser humano es consciente de su razonamiento, se produce una separación del mundo real existente respecto a su asociación con un modelo ideal mental.

Pensemos por ejemplo en las Matemáticas, cuyo objeto de estudio es un conjunto de entes abstractos totalmente inexistentes. Sin embargo, la traslación de ellos sobre el universo real genera instancias comunes e identificables, por lo que este mundo, ajeno a principios formales, se puede asemejar a la sombra proyectada por un universo de ideas subyacentes. Por lo tanto, mediante esta relación biunívoca, se podría afirmar que los objetos matemáticos poseen una existencia suigeneris.

De esta manera, su manipulación produciría resultados extrapolables a problemas reales. Sin embargo, a nadie se le ocurriría utilizar los propios objetos físicos para crear entre ellos relaciones, deducciones o derivaciones, sencillamente porque ese grado de abstracción nulo, que se corresponde al universo real, no tiene asociado ninguna metodologia deductiva aplicable.

En efecto, si al mundo físico se le asocian técnicas de experimentación y observabilidad, es en el universo abstracto donde se pueden aplicar los mecanismo de deducción e interpretación simbólica. Con esto se llega a la importante conclusión de que en cada nivel existen un conjunto de técnicas no extrapolables al resto de ellos, si bien todos poseen la característica de ofrecer el mismo resultado para un problema común. Así, la trayectoria de un cuerpo en movimiento podría ser hallada mediante cálculo simbólico matemático, o como observación tras un proceso de experimentación. -78-

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3.2 La Importancia del grado de abstracción.

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• Corresponde al ser humano que resuelve el problema elegir el método más

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apropiado según la situación en la que se encuentre.

Aunque la discusión previa pueda parecer un poco abstracta, no en

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_{vano es este término el objeto de estudio de este capitulo, la creo necesaria} • para introducir situaciones más próximas a la presente discusión. Fue a

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mediados de los años 50, cuando, tras un fuerte avance de la teoría • matemática impulsada por los avances fisicos en el campo relativista, se

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empezaron a sentar las bases de lo que actualmente conocemos como Informática moderna.

• Y fue precisamente el desarrollo del conocimiento más puro el que dio

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origen a esta disciplina, como una evolución natural de lo que a posteriori se ha conocido como Inteligencia Artificial. Es en este campo donde tuvieron

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lugar todas las ideas de separación de niveles de abstracción que he • comentado hasta ahora, y que sirven de base a la aproximación que • propongo. En este punto, no ocultará mi influencia por los autores clásicos • de la teoría del conocimiento [MDBD95].Aunque su ámbito de acción queda

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algo alejado del campo de esta investigación, me gustaría realizar un inciso sobre ello, con el fin de comprender no sólo la forma, sino también el fondo

• del porqué de este trabajo.

• Clásicamente, la Inteligencia Artificial, como método de resolución de

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problemas de forma automática, se estudió desde el punto de vista

U conexionista. Esto es, se intentaba replicar el mecanismo de deducción

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humano sobre cerebms electrónicos diseñados a partir de componentes • físicos. Como se puede comprender, el grado de abstracción relacionado a

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este proceso es prácticamente nulo. Las situaciones que se podían abordar entonces eran más bien limitadas, debido a la poca capacidad del sistema

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considerado, y en la mayoría de los casos se tendía a simplificar el • problema, idealizándolo demasiado para que pudiera ser tratable.

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CapItulo 3. La aproximación Macroscópica: Carencias del enfoque clásico.

Básicamente la misma idea que se exponía al principio del capitulo al hacer referencia a las formas actuales de tratar los problemas de Codiseño.

Posteriormente, se produjo un cambio de orientación, y se adquirió una nueva metodología denominada simbólica. El simbolismo se caracterizó por la inclusión de tratamiento formal, asociado a técnicas de resolución algorítmicas. De esta manera, se dotó al sistema de un mayor grado de abstracción, al existir la posibilidad de proyectar mecanismos de deducción sobre el espacio de cálculo matemático. Es lo mismo que sucedió en la Informática cuando se dieron los primeros pasos hacia los lenguajes de programación estructurados, alejándose de los lenguajes máquina totalmente dependientes de la arquitectura tratada.

De esta manera, en el año 1981 y para conjugar las dos aproximaciones anteriores, Alían NeweIl, basándose en iniciativas similares previas, propuso un modelo de división del conocimiento conocido como

Teoría de los Niveles [NeweBl].En este modelo, se crearon tres estados

totalmente independientes que correspondían a los distintos grados de abstracción con que se podían abordar los problemas.

Primeramente, se tiene el nivel conexionista clásico, en el que los esquemas de solución corresponden a arquitecturas físicas que pretenden imitar los centros de razonamiento humano.

Como este nivel es demasiado bajo para enfrentarse a problemas de una cierta complejidad, se propone un nivel intermedio simbólico. En él se estudian las estructuras de datos y control, las cuales sustentan los algoritmos que simulan el comportamiento de las arquitecturas contenidas en el nivel inferior.

Por último, como estrato superior se adquiere el llamado nivel del conocimiento, en el que mediante modelado de tareas genéricas, se crea el algoritmo capaz de solucionar un cierto problema, que es absorbido por el nivel simbólico, y que a su vez es reflejo de la arquitectura conexionista. -80-

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3.2 La Importancia del grado de abstracción.

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• Este nivel se rige por el llamado principio de racionalidad, concreción

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máxima del grado de abstracción aplicado al conocimiento.

Dados estos tres niveles, es posible, en teoría, alcanzar con cada uno

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de ellos la solución de cualquier problema propuesto, debiendo ser en todos • los casos equivalente. Sin embargo, esto no quiere decir que encontrar la • solución sea una tarea viable. Si se trata con elementos de demasiada

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entidad, puede ser que los niveles inferiores no dispongan de los recursos ni

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del tiempo necesarios para abordarlos. Por lo tanto, problemas situados más

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arriba en la escala conceptual se deben tratar con mecanismos de un nivel

• de abstracción más elevado,

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Esto es precisamente una de las claves en la teoría presentada: las

• técnicas asociadas a cada uno de estos estratos son independientes y no

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intercambiables. Con otras palabras, las metodologías de un nivel no son

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• utilizables en otro distinto, ya sea superior o inferior. Este concepto es el que • se conoce como cierre organizativo. Gracias a esto se consigue una

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separación entre el conocimiento en sí, que es único, y su representación, que puede variar según el nivel al que se trate, lo mismo que un fenómeno

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físico puede adoptar distintos modelos matemáticos.

• Otra de las claves de la teoría es la necesidad de aportar una llamada

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inyección de conocimiento al pasar de un nivel a otro superior. Es decir, a un

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supuesto observador local ligado a uno de los niveles, le resultaría imposible

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asumir los métodos de un nivel superior, porque para realízar el cambío de abstracción es necesario adquirir el conocimiento del nuevo entorno y su • tipología asociada. Para ello, sería preciso proveer a dicho observador de • las estructuras y métodos apropiados para simular el entorno de dicho nivel

superior.

In document Enhanced Password Security on Mobile Devices (Page 54-58)