¿Pueden pensar las máquinas? Una evaluación del problema de la inteligencia artificial mediante el equilibrio refractivo

Revisión del problema de la filosofía de la Inteligencia Artificial a la vista del Equilibrio refractivo. La revisión del problema se lleva a cabo para mostrar como "¿pueden pensar las máquinas?" sólo se ha evaluado en los terminos humanos. El equilibrio refractivo se plantea como una herramienta para definir conceptos de tal modo que la experiencia y los preceptos se encuentren en equilibrio, para con él construir una definición de pensar que no esté limitada exclusivamente a "pensar tal y como lo hacen los humanos".

Relación de los factores laborales e individuales con la carga mental de los trabajadores de una institución minera (2014)

Objetivo: Establecer la relación de los factores laborales e individuales con la carga mental en los trabajadores del área de contratación y titulación minera y los de seguimiento y control en una institución minera durante el año 2014. Materiales y métodos: Estudio de corte transversal en 298 trabajadores que trabajan en una Institución Minera, en la ciudad de Bogotá. La identificación de los factores laborales e individuales relacionados con la carga mental se hizo mediante la aplicación de un cuestionario autodiligenciado utilizando la guía de Estimación de la carga mental de trabajo: método NASA TLX, en el cual se realizó análisis de medidas de tendencia central y se indagó relación a través de la prueba Chi cuadrado de Pearson, usando nivel de significación del 5%, con el programa SPSS 20. Resultados: La población predominante era de género masculino, donde la mayoría de los trabajadores fueron ingenieros pertenecientes al área de seguimiento y control, se evidenció asociación estadísticamente significativa entre la profesión con la percepción de exigencia física (p ≤ 0,001), de igual modo entre área de trabajo con la percepción de exigencia mental (p ≤ 0,001), en la cual se establece que la carga mental y el factor profesional (técnicos) y el factor laboral (área de seguimiento y control), son determinantes para la aparición de fatiga fisiológica y cognitiva, ya que en estos se evidencia mayor exigencia física en los trabajadores técnicos con un 81,40% y en los trabajadores del área de seguimiento y control con un 99,04%. Conclusión: Se encontró una alta exigencia mental, temporal y esfuerzo en los trabajadores y una relación significativa entre la profesión con la percepción de exigencia física, predominando en los técnicos, seguidos de abogados e ingenieros y entre el área de trabajo con la percepción de exigencia mental, siendo mayor en el área de seguimiento y control.

An artificial economy based on reinforcement learning and agent based modeling

In this paper, we employ techniques from artificial intelligence such as reinforcement learning and agent based modeling as building blocks of a computational model for an economy based on conventions. First we model the interaction among firms in the private sector. These firms behave in an information environment based on conventions, meaning that a firm is likely to behave as its neighbors if it observes that their actions lead to a good pay off. On the other hand, we propose the use of reinforcement learning as a computational model for the role of the government in the economy, as the agent that determines the fiscal policy, and whose objective is to maximize the growth of the economy. We present the implementation of a simulator of the proposed model based on SWARM, that employs the SARSA(λ) algorithm combined with a multilayer perceptron as the function approximation for the action value function.