jueves, 7 de mayo de 2009
Nuevas instrucciones
Luego de saludorles, les informo que a partir del próximo lunes todos los equipos deberán presentar un resumen de las exposiciones desarrolladas de los temas que no les toque exponer. Esta decisión obedece a la necesidad de entregar un segundo y tercer corte de notas, el cual no es posible realizar al ritmo de las exposiciones. De cualquier modo, en la próxima clase les explico bien la dinámica.
Cibernética
Saludos, estimados estudiantes, el tema que publico en este momento es el que le corresponde al equipo Nº 5. para ser desarrollado en las Exposiciones.
La Cibernética es la ciencia que se ocupa de los sistemas de control y de comunicación en las personas y en las máquinas, estudiando y aprovechando todos sus aspectos y mecanismos comunes. El nacimiento de la cibernética se estableció en el año 1942. La unión de diferentes ciencias como la mecanica, eletronica, medicina, fisica, quimica y computación, han dado el surgimiento de una nueva doctrina llamada Bionica, La cual busca imitar y curar enfermedades y deficiencias fisicas.
Han pasado varios años desde que ingenieros, iniciaron la carrera hacia la automatización, hasta hoy todos esos avances han producido grandes resultados y avances.
Definición y Reseña Histórica
La Cibernética es la ciencia que se ocupa de los sistemas de control y de comunicación en las personas y en las máquinas, estudiando y aprovechando todos sus aspectos y mecanismos comunes. El nacimiento de la cibernética se estableció en el año 1942, en la época de un congreso sobre la inhibición cerebral celebrado en Nueva York, del cual surgió la idea de la fecundidad de un intercambio de conocimiento entre fisiólogos y técnicos en mecanismos de control. Cinco años más tarde, Norbert Wiener uno de los principales fundadores de esta ciencia, propuso el nombre de cibernética, derivado de una palabra griega que puede traducirse como piloto, timonel o regulador. Por tanto la palabra cibernética podría significar ciencia de los mandos. Estos mandos son estructuras con elementos especialmente electrónicos y en correlación con los mecanismos que regulan la psicología de los seres vivientes y los sistemas sociales humanos, y a la vez que permiten la organización de máquinas capaces de reaccionar y operar con más precisión y rapidez que los seres vivos, ofrecen posibilidades nuevas para penetrar más exactamente las leyes que regulan la vida general y especialmente la del hombre en sus aspectos psicológicos, económicos, sociales etc.
Dentro del campo de la cibernética se incluyen las grandes máquinas calculadoras y toda clase de mecanismos o procesos de autocontrol semejantes y las máquinas que imitan la vida. Las perspectivas abiertas por la cibernética y la síntesis realizada en la comparación de algunos resultados por la biología y la electrónica, han dado vida a una nueva disciplina, la biónica. La bionica es la ciencia que estudia los: principios de la organización de los seres vivos para su aplicación a las necesidades técnicas. Una realización especialmente interesante de la biónica es la construcción de modelos de materia viva, particularmente de las moléculas proteicas y de los ácidos nucleicos.
Conocer bien al hombre es facilitar la elección de las armas necesarias para combatir sus enfermedades. Por tanto, es natural ver una parte de las investigaciones orientarse hacia un mejor conocimiento de los procesos fisiológicos. Ayudándose de la química y de la física es como han podido realizarse grandes progresos. Si quiere proseguir un mejor camino, debe abrirse mas al campo de la mecánica y más aun al campo de la electrónica. En este aspecto se abre a la Cibernética.
La Robótica es la técnica que aplica la informática al diseño y empleo de aparatos que, en substitución de personas, realizan operaciones o trabajos, por lo general en instalaciones industriales. Se emplea en tareas peligrosas o para tareas que requieren una manipulación rápida y exacta. En los últimos años, con los avances de la Inteligencia Artificial, se han desarrollado sistemas que desarrollan tareas que requieren decisiones y autoprogramación y se han incorporado sensores de visión y tacto artificial.
Antes de conocer bien al hombre, la evolución científica exige ya la adaptación de lo poco que se conoce a un medio que se conoce apenas mejor. La vida en las regiones interplanetarias trastorna completamente la fisiología y, el cambio brusco que sobreviene durante el paso de la tierra a otro planeta, no permite al hombre sufrir el mecanismo de adaptación. Es, por tanto, indispensable crear un individuo parecido al hombre, pero cuyo destino será aun más imprevisible, puesto que nacido en la tierra morirá en otro lugar.
Nacido de la unión de la cibernética con la fisiología, se llamara "cyborg". Su constitución contendrá glándulas electrónicas y químicas, estimulados bioelectricos, el todo incluido en un organismo cibernetizado... Sus padres, M.Clydes y N.Kline, abordan la ficción de una manera concreta, considerando que el hombre en el espacio, para protegerse de las radiaciones, temperaturas excesivas y aceleraciones importantes, deberán cargar una escafandra enorme, hermética y emplomada, que le obliga a maniobrar delicadas y peligrosas para realizar el menor acto fisiológico; con riesgo, por lo demás, de transformar la escafandra en féretro. También, para evitar los múltiples inconvenientes, se examinara la creación de este nuevo ser.
El individuo, fuera de la escafandra, es extremadamente vulnerable, hay que transformarlo para hacer de él un Cyborg. Colocado en una atmósfera cuya presión sea diez veces menor, el hombre vería su sangre bullir y sus pulmones estallar. Un convertidor químico injertado en el vientre y colocado en el sistema circulatorio, cuyo papel seria rebajar la temperatura, como un simple sistema refrigerador, y eventualmente participar en la oxigenación de la sangre, bastaría.
El sistema endocrino será reemplazado por estimulados electrónicos que controlen la cantidad de adrenalina en el caso de una estimulación suprarrenal o del azúcar sanguíneo (glucemia) en el caso de una estimulación hepatetica. Otro sistema endocrino artificial, un dispositivo de calentamiento automático, mantendría el cerebro en condiciones satisfactorias de funcionamiento; seria incluso prever un sistema de distribución de alimentos energéticos por medio de un mando electrónico.
Al ser muy larga la duración de los viajes interplanetarios, como también las estancias, y si es cierto que se debe ver un cyborg llegar a la tierra, en el caso más favorable en pueda producirse el acontecimiento, estaríamos frente a un nuevo individuo. Su envejecimiento no será comparable a la dulce madurez de un terrícola en la tierra, pero por su estructura particular, asistiríamos a la transformación profunda de todo su ser: una degeneración prácticamente completa de su sistema digestivo, pero en compensación, un cerebro mas desarrollado, que ofrecería un psiquismo muy particular que tal vez no tendría nada de humano.
La Cibernética puede ser considerada como una adquisición sumamente aprovechable para la evolución científica. Desde el estudio del comportamiento de la célula nerviosa, la neurona, hasta el del individuo en su conjunto, ofrece un inmenso campo de investigaciones, particularmente a la medicina.
METODOS DE LA CIBERNETICA
La cibernética ha encontrado sus primeros elementos en el estudio de los reguladores, que se encuentran en biología y en el campo técnico.
En biología, el sistema nervioso nos ofrece dos formas de regulación análogas. Es el caso de las regulaciones neuro-endocrinas, que aseguran el mantenimiento del equilibrio en nuestro medio interior, aunque las regulaciones sean muy complejas y hayan de intervenir varios elementos correctores que se anulan, se suman o se complementan, para realizar finalmente este equilibrio; y por otro lado se encuentra el papel de los osmo-receptores en el control de la concentración osmótica del plasma; en este caso la hormona antidiuretica desempeña un papel intermedio para regular la eliminación renal de agua.
La analogía es más sorprendente cuando se examinan los problemas musculares. El estar de pie, por ejemplo, se posibilita mediante el juego de los musculos de la estática que, por una serie de contracciones y dilataciones, aseguran el equilibrio del conjunto.
La flexión de una pata posterior engendra una serie de contracciones y relajaciones rítmicas, en tanto dura la flexión. Asistimos al fenómeno del "clonus", bien conocido en neuropatología, en los síndromes piramidales. N.Wiener, considerado como el padre de la cibernética, ha estudiado matemáticamente el fenómeno de clonus y ha podido establecer relaciones entre la experimentación y él calcula.
Existen otras analogías, como los circuitos reverberantes u oscilantes que se encuentran en electrónica; algunos han conocido un determinado favor, como el esquema construido por Bucy para tratar de explicar la teoría de los movimientos involuntarios. La careoatetosis con sus movimientos desordenados y el mal de Parkinson con su temblor asociado a la parálisis, parecen responder a la existencia de circuitos oscilantes entre la corteza cerebral y los núcleos de la base del cerebro.
Las calculadoras electrónicas y las maquinas de traducir no son mas que el embrión de una actividad cerebral supuesta, cuyo trabajo no corresponde probablemente a lo que pasa realmente en los circuitos nerviosos.
Esta conclusión por pesimista que sea, no rebate sin embargo a los cibernéticos, cuyo fin no es revolucionar el mundo con los "robots", sino simplemente buscar mejor la forma de comprender el funcionamiento de los organismos vivientes con ayuda de analogías mecánicas o eléctricas. Estas analogías no existen sino que a veces es necesario crearlas; esto es lo que ha dado lugar a los animales sintéticos (como tortugas, ranas e.t.c.).
La Cibernética es la ciencia que se ocupa de los sistemas de control y de comunicación en las personas y en las máquinas, estudiando y aprovechando todos sus aspectos y mecanismos comunes. El nacimiento de la cibernética se estableció en el año 1942. La unión de diferentes ciencias como la mecanica, eletronica, medicina, fisica, quimica y computación, han dado el surgimiento de una nueva doctrina llamada Bionica, La cual busca imitar y curar enfermedades y deficiencias fisicas.
Han pasado varios años desde que ingenieros, iniciaron la carrera hacia la automatización, hasta hoy todos esos avances han producido grandes resultados y avances.
Definición y Reseña Histórica
La Cibernética es la ciencia que se ocupa de los sistemas de control y de comunicación en las personas y en las máquinas, estudiando y aprovechando todos sus aspectos y mecanismos comunes. El nacimiento de la cibernética se estableció en el año 1942, en la época de un congreso sobre la inhibición cerebral celebrado en Nueva York, del cual surgió la idea de la fecundidad de un intercambio de conocimiento entre fisiólogos y técnicos en mecanismos de control. Cinco años más tarde, Norbert Wiener uno de los principales fundadores de esta ciencia, propuso el nombre de cibernética, derivado de una palabra griega que puede traducirse como piloto, timonel o regulador. Por tanto la palabra cibernética podría significar ciencia de los mandos. Estos mandos son estructuras con elementos especialmente electrónicos y en correlación con los mecanismos que regulan la psicología de los seres vivientes y los sistemas sociales humanos, y a la vez que permiten la organización de máquinas capaces de reaccionar y operar con más precisión y rapidez que los seres vivos, ofrecen posibilidades nuevas para penetrar más exactamente las leyes que regulan la vida general y especialmente la del hombre en sus aspectos psicológicos, económicos, sociales etc.
Dentro del campo de la cibernética se incluyen las grandes máquinas calculadoras y toda clase de mecanismos o procesos de autocontrol semejantes y las máquinas que imitan la vida. Las perspectivas abiertas por la cibernética y la síntesis realizada en la comparación de algunos resultados por la biología y la electrónica, han dado vida a una nueva disciplina, la biónica. La bionica es la ciencia que estudia los: principios de la organización de los seres vivos para su aplicación a las necesidades técnicas. Una realización especialmente interesante de la biónica es la construcción de modelos de materia viva, particularmente de las moléculas proteicas y de los ácidos nucleicos.
Conocer bien al hombre es facilitar la elección de las armas necesarias para combatir sus enfermedades. Por tanto, es natural ver una parte de las investigaciones orientarse hacia un mejor conocimiento de los procesos fisiológicos. Ayudándose de la química y de la física es como han podido realizarse grandes progresos. Si quiere proseguir un mejor camino, debe abrirse mas al campo de la mecánica y más aun al campo de la electrónica. En este aspecto se abre a la Cibernética.
La Robótica es la técnica que aplica la informática al diseño y empleo de aparatos que, en substitución de personas, realizan operaciones o trabajos, por lo general en instalaciones industriales. Se emplea en tareas peligrosas o para tareas que requieren una manipulación rápida y exacta. En los últimos años, con los avances de la Inteligencia Artificial, se han desarrollado sistemas que desarrollan tareas que requieren decisiones y autoprogramación y se han incorporado sensores de visión y tacto artificial.
Antes de conocer bien al hombre, la evolución científica exige ya la adaptación de lo poco que se conoce a un medio que se conoce apenas mejor. La vida en las regiones interplanetarias trastorna completamente la fisiología y, el cambio brusco que sobreviene durante el paso de la tierra a otro planeta, no permite al hombre sufrir el mecanismo de adaptación. Es, por tanto, indispensable crear un individuo parecido al hombre, pero cuyo destino será aun más imprevisible, puesto que nacido en la tierra morirá en otro lugar.
Nacido de la unión de la cibernética con la fisiología, se llamara "cyborg". Su constitución contendrá glándulas electrónicas y químicas, estimulados bioelectricos, el todo incluido en un organismo cibernetizado... Sus padres, M.Clydes y N.Kline, abordan la ficción de una manera concreta, considerando que el hombre en el espacio, para protegerse de las radiaciones, temperaturas excesivas y aceleraciones importantes, deberán cargar una escafandra enorme, hermética y emplomada, que le obliga a maniobrar delicadas y peligrosas para realizar el menor acto fisiológico; con riesgo, por lo demás, de transformar la escafandra en féretro. También, para evitar los múltiples inconvenientes, se examinara la creación de este nuevo ser.
El individuo, fuera de la escafandra, es extremadamente vulnerable, hay que transformarlo para hacer de él un Cyborg. Colocado en una atmósfera cuya presión sea diez veces menor, el hombre vería su sangre bullir y sus pulmones estallar. Un convertidor químico injertado en el vientre y colocado en el sistema circulatorio, cuyo papel seria rebajar la temperatura, como un simple sistema refrigerador, y eventualmente participar en la oxigenación de la sangre, bastaría.
El sistema endocrino será reemplazado por estimulados electrónicos que controlen la cantidad de adrenalina en el caso de una estimulación suprarrenal o del azúcar sanguíneo (glucemia) en el caso de una estimulación hepatetica. Otro sistema endocrino artificial, un dispositivo de calentamiento automático, mantendría el cerebro en condiciones satisfactorias de funcionamiento; seria incluso prever un sistema de distribución de alimentos energéticos por medio de un mando electrónico.
Al ser muy larga la duración de los viajes interplanetarios, como también las estancias, y si es cierto que se debe ver un cyborg llegar a la tierra, en el caso más favorable en pueda producirse el acontecimiento, estaríamos frente a un nuevo individuo. Su envejecimiento no será comparable a la dulce madurez de un terrícola en la tierra, pero por su estructura particular, asistiríamos a la transformación profunda de todo su ser: una degeneración prácticamente completa de su sistema digestivo, pero en compensación, un cerebro mas desarrollado, que ofrecería un psiquismo muy particular que tal vez no tendría nada de humano.
La Cibernética puede ser considerada como una adquisición sumamente aprovechable para la evolución científica. Desde el estudio del comportamiento de la célula nerviosa, la neurona, hasta el del individuo en su conjunto, ofrece un inmenso campo de investigaciones, particularmente a la medicina.
METODOS DE LA CIBERNETICA
La cibernética ha encontrado sus primeros elementos en el estudio de los reguladores, que se encuentran en biología y en el campo técnico.
En biología, el sistema nervioso nos ofrece dos formas de regulación análogas. Es el caso de las regulaciones neuro-endocrinas, que aseguran el mantenimiento del equilibrio en nuestro medio interior, aunque las regulaciones sean muy complejas y hayan de intervenir varios elementos correctores que se anulan, se suman o se complementan, para realizar finalmente este equilibrio; y por otro lado se encuentra el papel de los osmo-receptores en el control de la concentración osmótica del plasma; en este caso la hormona antidiuretica desempeña un papel intermedio para regular la eliminación renal de agua.
La analogía es más sorprendente cuando se examinan los problemas musculares. El estar de pie, por ejemplo, se posibilita mediante el juego de los musculos de la estática que, por una serie de contracciones y dilataciones, aseguran el equilibrio del conjunto.
La flexión de una pata posterior engendra una serie de contracciones y relajaciones rítmicas, en tanto dura la flexión. Asistimos al fenómeno del "clonus", bien conocido en neuropatología, en los síndromes piramidales. N.Wiener, considerado como el padre de la cibernética, ha estudiado matemáticamente el fenómeno de clonus y ha podido establecer relaciones entre la experimentación y él calcula.
Existen otras analogías, como los circuitos reverberantes u oscilantes que se encuentran en electrónica; algunos han conocido un determinado favor, como el esquema construido por Bucy para tratar de explicar la teoría de los movimientos involuntarios. La careoatetosis con sus movimientos desordenados y el mal de Parkinson con su temblor asociado a la parálisis, parecen responder a la existencia de circuitos oscilantes entre la corteza cerebral y los núcleos de la base del cerebro.
Las calculadoras electrónicas y las maquinas de traducir no son mas que el embrión de una actividad cerebral supuesta, cuyo trabajo no corresponde probablemente a lo que pasa realmente en los circuitos nerviosos.
Esta conclusión por pesimista que sea, no rebate sin embargo a los cibernéticos, cuyo fin no es revolucionar el mundo con los "robots", sino simplemente buscar mejor la forma de comprender el funcionamiento de los organismos vivientes con ayuda de analogías mecánicas o eléctricas. Estas analogías no existen sino que a veces es necesario crearlas; esto es lo que ha dado lugar a los animales sintéticos (como tortugas, ranas e.t.c.).
lunes, 20 de abril de 2009
Sistemas Expertos
Existen varios enfoques de sistemas expertos, sin embargos los avances más significativos se encuentran en el área de sistemas aplicados a la informáticos, a continuación les coloco un enlace muy interesante acerca del tema, además de detallar en este Blog otros aspectos teórticos.
http://www.tendencias21.net/iartificial/De-Inteligencia-Artificial,-Sistemas-Expertos,-Robotica,-Procesamiento-de-Lenguaje-Natural-e-Ingenieria-del-Conocimiento_a3.html
HISTORIA DE LOS (SE)
Sus inicios datan a mediados de los años sesenta. Durante esta década los investigadores Alan Newell y Herbert Simon desarrollaron un programa llamado GPS (General Problem Solver; solucionador general de problemas). Podía trabajar con criptoaritmética, con las torres de Hanoi y con otros problemas similares. Lo que no podía hacer el GPS era resolver problemas del mundo real, tales como un diagnóstico médico.
Algunos investigadores decidieron entonces cambiar por completo el enfoque del problema restringiendo su ambición a un dominio específico e intentando simular el razonamiento de un experto humano. En vez de dedicarse a computarizar la inteligencia general, se centraron en dominios de conocimiento muy concretos. De esta manera nacieron los SE.
A partir de 1965, un equipo dirigido por Edward Feigenbaum, comenzó a desarrollar SE utilizando bases de conocimiento definidas minuciosamente. Dos años más tarde se construye DENDRAL, el cual es considerado como el primer SE. La ficción de dicho SE era identificar estructuras químicas moleculares a partir de su análisis espectrográfico.
En la década de los setenta se desarrolló MYCIN para consulta y diagnóstico de infecciones de la sangre. Este sistema introdujo nuevas características: utilización de conocimiento impreciso para razonar y posibilidad de explicar el proceso de razonamiento. Lo más importante es que funcionaba de manera correcta, dando conclusiones análogas a las que un ser humano daría tras largos años de experiencia. En MYCIN aparecen claramente diferenciados motor de inferencia y base de conocimientos. Al separar esas dos partes, se puede considerar el motor de inferencias aisladamente. Esto da como resultado un sistema vacío o shell (concha). Así surgió EMYCIN (MYCIN Esencial) con el que se construyó SACON, utilizado para estructuras de ingeniería, PUFF para estudiar la función pulmonar y GUIDON para elegir tratamientos terapéuticos.
En esa época se desarrollaron también: HERSAY, que intentaba identificar la palabra hablada, y PROSPECTOR, utilizado para hallar yacimientos de minerales. De este último derivó el shell KAS (Knowledge Adquisition System).
En la década de los ochenta se ponen de moda los SE, numerosas empresas de alta tecnología investigan en este área de la inteligencia artificial, desarrollando SE para su comercialización. Se llega a la conclusión de que el éxito de un SE depende casi exclusivamente de la calidad de su base de conocimiento. El inconveniente es que codificar la pericia de un experto humano puede resultar difícil, largo y laborioso.
DEFINICIONES DE LOS (SE)
Es un software que imita el comportamiento de un experto humano en la solución de un problema. Pueden almacenar conocimientos de expertos para un campo determinado y solucionar un problema mediante deducción lógica de conclusiones.
Son SE aquellos programas que se realizan haciendo explicito el conocimiento en ellos, que tienen información específica de un dominio concreto y que realizan una tarea relativa a este dominio.
Programas que manipulan conocimiento codificado para resolver problemas en un dominio especializado en un dominio que generalmente requiere de experiencia humana.
Programas que contienen tanto conocimiento declarativo (hechos a cerca de objetos, eventos y/o situaciones) como conocimiento de control (información a cerca de los cursos de una acción), para emular el proceso de razonamiento de los expertos humanos en un dominio en particular y/o área de experiencia.
Software que incorpora conocimiento de experto sobre un dominio de aplicación dado, de manera que es capaz de resolver problemas de relativa dificultad y apoyar la toma de decisiones inteligentes en base a un proceso de razonamiento simbólico.
APLICACIONES DE LOS SE
Sus principales aplicaciones se dan en las gestiones empresariales debido a que;a) Casi todas las empresas disponen de un ordenador que realiza las funciones básicas de tratamiento de la información: contabilidad general, decisiones financieras,Gestión de la tesorería, planificación, etc.
b) Este trabajo implica manejar grandes volúmenes de información y realizar operaciones numéricas para después tomar decisiones. Esto crea un terreno ideal para la implantación de los SE.
Además los SE también se aplican en la contabilidad en apartados como: Auditoria(es el campo en el que más aplicaciones de SE se esta realizando) Fiscalidad, planificación, análisis financiero y la contabilidad financiera.
ÁREAS DE APLICACIÓN
Los SE se aplican a una gran diversidad de campos y/o áreas. A continuación se listan algunas de las principales:
- Militar
- Informática
- Telecomunicaciones
- Química
- Derecho
- Aeronáutica
- Geología
- Arqueología
- Agricultura
- Electrónica
-Transporte
-Educación
- Medicina
- Industria
- Finanzas y Gestión
VENTAJAS
ARQUITECTURA BÁSICA DE LOS SISTEMAS EXPERTOS
Base de conocimientos. Es la parte del sistema experto que contiene el conocimiento sobre el dominio. hay que obtener el conocimiento del experto y codificarlo en la base de conocimientos. Una forma clásica de representar el conocimiento en un sistema experto son las reglas. Una regla es una estructura condicional que relaciona lógicamente la información contenida en la parte del antecedente con otra información contenida en la parte del consecuente.
Base de hechos (Memoria de trabajo). Contiene los hechos sobre un problema que se han descubierto durante una consulta. Durante una consulta con el sistema experto, el usuario introduce la información del problema actual en la base de hechos. El sistema empareja esta información con el conocimiento disponible en la base de conocimientos para deducir nuevos hechos.
Motor de inferencia. El sistema experto modela el proceso de razonamiento humano con un módulo conocido como el motor de inferencia. Dicho motor de inferencia trabaja con la información contenida en la base de conocimientos y la base de hechos para deducir nuevos hechos. Contrasta los hechos particulares de la base de hechos con el conocimiento contenido en la base de conocimientos para obtener conclusiones acerca del problema.
Subsistema de explicación. Una característica de los sistemas expertos es su habilidad para explicar su razonamiento. Usando el módulo del subsistema de explicación, un sistema experto puede proporcionar una explicación al usuario de por qué está haciendo una pregunta y cómo ha llegado a una conclusión. Este módulo proporciona beneficios tanto al diseñador del sistema como al usuario. El diseñador puede usarlo para detectar errores y el usuario se beneficia de la transparencia del sistema.
Interfaz de usuario. La interacción entre un sistema experto y un usuario se realiza en lenguaje natural. También es altamente interactiva y sigue el patrón de la conversación entre seres humanos. Para conducir este proceso de manera aceptable para el usuario es especialmente importante el diseño del interfaz de usuario. Un requerimiento básico del interfaz es la habilidad de hacer preguntas. Para obtener información fiable del usuario hay que poner especial cuidado en el diseño de las cuestiones. Esto puede requerir diseñar el interfaz usando menús o gráficos.
http://www.tendencias21.net/iartificial/De-Inteligencia-Artificial,-Sistemas-Expertos,-Robotica,-Procesamiento-de-Lenguaje-Natural-e-Ingenieria-del-Conocimiento_a3.html
HISTORIA DE LOS (SE)
Sus inicios datan a mediados de los años sesenta. Durante esta década los investigadores Alan Newell y Herbert Simon desarrollaron un programa llamado GPS (General Problem Solver; solucionador general de problemas). Podía trabajar con criptoaritmética, con las torres de Hanoi y con otros problemas similares. Lo que no podía hacer el GPS era resolver problemas del mundo real, tales como un diagnóstico médico.
Algunos investigadores decidieron entonces cambiar por completo el enfoque del problema restringiendo su ambición a un dominio específico e intentando simular el razonamiento de un experto humano. En vez de dedicarse a computarizar la inteligencia general, se centraron en dominios de conocimiento muy concretos. De esta manera nacieron los SE.
A partir de 1965, un equipo dirigido por Edward Feigenbaum, comenzó a desarrollar SE utilizando bases de conocimiento definidas minuciosamente. Dos años más tarde se construye DENDRAL, el cual es considerado como el primer SE. La ficción de dicho SE era identificar estructuras químicas moleculares a partir de su análisis espectrográfico.
En la década de los setenta se desarrolló MYCIN para consulta y diagnóstico de infecciones de la sangre. Este sistema introdujo nuevas características: utilización de conocimiento impreciso para razonar y posibilidad de explicar el proceso de razonamiento. Lo más importante es que funcionaba de manera correcta, dando conclusiones análogas a las que un ser humano daría tras largos años de experiencia. En MYCIN aparecen claramente diferenciados motor de inferencia y base de conocimientos. Al separar esas dos partes, se puede considerar el motor de inferencias aisladamente. Esto da como resultado un sistema vacío o shell (concha). Así surgió EMYCIN (MYCIN Esencial) con el que se construyó SACON, utilizado para estructuras de ingeniería, PUFF para estudiar la función pulmonar y GUIDON para elegir tratamientos terapéuticos.
En esa época se desarrollaron también: HERSAY, que intentaba identificar la palabra hablada, y PROSPECTOR, utilizado para hallar yacimientos de minerales. De este último derivó el shell KAS (Knowledge Adquisition System).
En la década de los ochenta se ponen de moda los SE, numerosas empresas de alta tecnología investigan en este área de la inteligencia artificial, desarrollando SE para su comercialización. Se llega a la conclusión de que el éxito de un SE depende casi exclusivamente de la calidad de su base de conocimiento. El inconveniente es que codificar la pericia de un experto humano puede resultar difícil, largo y laborioso.
DEFINICIONES DE LOS (SE)
Es un software que imita el comportamiento de un experto humano en la solución de un problema. Pueden almacenar conocimientos de expertos para un campo determinado y solucionar un problema mediante deducción lógica de conclusiones.
Son SE aquellos programas que se realizan haciendo explicito el conocimiento en ellos, que tienen información específica de un dominio concreto y que realizan una tarea relativa a este dominio.
Programas que manipulan conocimiento codificado para resolver problemas en un dominio especializado en un dominio que generalmente requiere de experiencia humana.
Programas que contienen tanto conocimiento declarativo (hechos a cerca de objetos, eventos y/o situaciones) como conocimiento de control (información a cerca de los cursos de una acción), para emular el proceso de razonamiento de los expertos humanos en un dominio en particular y/o área de experiencia.
Software que incorpora conocimiento de experto sobre un dominio de aplicación dado, de manera que es capaz de resolver problemas de relativa dificultad y apoyar la toma de decisiones inteligentes en base a un proceso de razonamiento simbólico.
APLICACIONES DE LOS SE
Sus principales aplicaciones se dan en las gestiones empresariales debido a que;a) Casi todas las empresas disponen de un ordenador que realiza las funciones básicas de tratamiento de la información: contabilidad general, decisiones financieras,Gestión de la tesorería, planificación, etc.
b) Este trabajo implica manejar grandes volúmenes de información y realizar operaciones numéricas para después tomar decisiones. Esto crea un terreno ideal para la implantación de los SE.
Además los SE también se aplican en la contabilidad en apartados como: Auditoria(es el campo en el que más aplicaciones de SE se esta realizando) Fiscalidad, planificación, análisis financiero y la contabilidad financiera.
ÁREAS DE APLICACIÓN
Los SE se aplican a una gran diversidad de campos y/o áreas. A continuación se listan algunas de las principales:
- Militar
- Informática
- Telecomunicaciones
- Química
- Derecho
- Aeronáutica
- Geología
- Arqueología
- Agricultura
- Electrónica
-Transporte
-Educación
- Medicina
- Industria
- Finanzas y Gestión
VENTAJAS
Estos programas proporcionan la capacidad de trabajar con grandes cantidades de información, que son uno de los grandes problemas que enfrenta el analista humano que puede afectar negativamente a la toma de decisiones pues el analista humano puede depurar datos que no considere relevantes, mientras un SE debido a su gran velocidad de proceso analiza toda la información incluyendo las no útiles para de esta manera aportar una decisión más sólida.
LIMITACIONES
Es evidente que para actualizar se necesita de reprogramación de estos (tal vez este sea una de sus limitaciones más acentuadas) otra de sus limitaciones puede ser el elevado costo en dinero y tiempo, además que estos programas son poco flexibles a cambios y de difícil acceso a información no estructurada.
Debido a la escasez de expertos humanos en determinadas áreas, los SE pueden almacenar su conocimiento para cuando sea necesario poder aplicarlo. Así mismo los SE pueden ser utilizados por personas no especializadas para resolver problemas. Además si una persona utiliza con frecuencia un SE aprenderá de el.
Por otra parte la inteligencia artificial no ha podido desarrollar sistemas que sean capaces de resolver problemas de manera general, de aplicar el sentido común para resolver situaciones complejas ni de controlar situaciones ambiguas.
El futuro de los SE da vueltas por la cabeza de cada persona, siempre que el campo elegido tenga la necesidad y/o presencia de un experto para la obtención de cualquier tipo de beneficio.
ARQUITECTURA BÁSICA DE LOS SISTEMAS EXPERTOS
Base de conocimientos. Es la parte del sistema experto que contiene el conocimiento sobre el dominio. hay que obtener el conocimiento del experto y codificarlo en la base de conocimientos. Una forma clásica de representar el conocimiento en un sistema experto son las reglas. Una regla es una estructura condicional que relaciona lógicamente la información contenida en la parte del antecedente con otra información contenida en la parte del consecuente.
Base de hechos (Memoria de trabajo). Contiene los hechos sobre un problema que se han descubierto durante una consulta. Durante una consulta con el sistema experto, el usuario introduce la información del problema actual en la base de hechos. El sistema empareja esta información con el conocimiento disponible en la base de conocimientos para deducir nuevos hechos.
Motor de inferencia. El sistema experto modela el proceso de razonamiento humano con un módulo conocido como el motor de inferencia. Dicho motor de inferencia trabaja con la información contenida en la base de conocimientos y la base de hechos para deducir nuevos hechos. Contrasta los hechos particulares de la base de hechos con el conocimiento contenido en la base de conocimientos para obtener conclusiones acerca del problema.
Subsistema de explicación. Una característica de los sistemas expertos es su habilidad para explicar su razonamiento. Usando el módulo del subsistema de explicación, un sistema experto puede proporcionar una explicación al usuario de por qué está haciendo una pregunta y cómo ha llegado a una conclusión. Este módulo proporciona beneficios tanto al diseñador del sistema como al usuario. El diseñador puede usarlo para detectar errores y el usuario se beneficia de la transparencia del sistema.
Interfaz de usuario. La interacción entre un sistema experto y un usuario se realiza en lenguaje natural. También es altamente interactiva y sigue el patrón de la conversación entre seres humanos. Para conducir este proceso de manera aceptable para el usuario es especialmente importante el diseño del interfaz de usuario. Un requerimiento básico del interfaz es la habilidad de hacer preguntas. Para obtener información fiable del usuario hay que poner especial cuidado en el diseño de las cuestiones. Esto puede requerir diseñar el interfaz usando menús o gráficos.
domingo, 19 de abril de 2009
Modelo Sociotécnico de Tavistock
Fue propuesto por sociólogos y sicólogos del Instituto de Relaciones Humanas de Tavistock, con base en investigaciones realizadas en minas de carbón inglesas y empresas textiles hindúes.
Concibe la organización como un sistema sociotécnico estructurado sobre dos subsistemas:
El subsistema técnico: conlleva la tecnología, el territorio y el tiempo. Es el responsable de la eficiencia potencial de la organización.
El subsistema social: comprende los individuos, las relaciones sociales y las exigencias de la organización tanto formal como informal. Transforma la eficiencia potencial en eficiencia real.
Estos dos subsistemas presentan una íntima interrelación, son interdependientes y se influyen mutuamente. El enfoque sociotécnico concibe a la organización como una combinación de tecnología y a la vez un subsistema social. El modelo de sistema abierto propuesto por el enfoque sociotécnico, importa cosas del medio ambiente, las cuales en base a ciertos procesos de conversión, convierte en productos, servicios, etc., para exportar. La tarea primaria de la organización es algo que le permita sobrevivir dentro de ese proceso de:
Importación: adquisición de materias primas.
Conversión: transformación de las importaciones en exportaciones.
Exportación: colocación de los resultados de la importación y de la conversión.
El fundamento de este enfoque es que cualquier sistema de producción requiere tanto una organización tecnológica como una organización de trabajo. La tecnología limita la especie de organización de trabajo posible, aunque la organización presenta propiedades sociales y sicológicas propias pero independientes de la tecnología.
Las organizaciones tienen una doble función: técnica (relacionada con la coordinación del trabajo e identificación de la autoridad) y social (referente a los medios de relacionar las personas, para lograr que ellas trabajen juntas).
El subsistema técnico es determinado por los requisitos típicos de las tareas que son ejecutadas por la organización. La tecnología determina el tipo de entrada humana necesaria a la organización. También es el factor determinante de la estructura organizacional y de las relaciones entre los servicios. Pero este ubsistema no puede ser visualizarse aisladamente, ya que es el responsable por la eficiencia potencial de la organización. Los subsistemas técnico y social coexisten, si uno se altera, el otro tendrá repercusiones.
Concibe la organización como un sistema sociotécnico estructurado sobre dos subsistemas:
El subsistema técnico: conlleva la tecnología, el territorio y el tiempo. Es el responsable de la eficiencia potencial de la organización.
El subsistema social: comprende los individuos, las relaciones sociales y las exigencias de la organización tanto formal como informal. Transforma la eficiencia potencial en eficiencia real.
Estos dos subsistemas presentan una íntima interrelación, son interdependientes y se influyen mutuamente. El enfoque sociotécnico concibe a la organización como una combinación de tecnología y a la vez un subsistema social. El modelo de sistema abierto propuesto por el enfoque sociotécnico, importa cosas del medio ambiente, las cuales en base a ciertos procesos de conversión, convierte en productos, servicios, etc., para exportar. La tarea primaria de la organización es algo que le permita sobrevivir dentro de ese proceso de:
Importación: adquisición de materias primas.
Conversión: transformación de las importaciones en exportaciones.
Exportación: colocación de los resultados de la importación y de la conversión.
El fundamento de este enfoque es que cualquier sistema de producción requiere tanto una organización tecnológica como una organización de trabajo. La tecnología limita la especie de organización de trabajo posible, aunque la organización presenta propiedades sociales y sicológicas propias pero independientes de la tecnología.
Las organizaciones tienen una doble función: técnica (relacionada con la coordinación del trabajo e identificación de la autoridad) y social (referente a los medios de relacionar las personas, para lograr que ellas trabajen juntas).
El subsistema técnico es determinado por los requisitos típicos de las tareas que son ejecutadas por la organización. La tecnología determina el tipo de entrada humana necesaria a la organización. También es el factor determinante de la estructura organizacional y de las relaciones entre los servicios. Pero este ubsistema no puede ser visualizarse aisladamente, ya que es el responsable por la eficiencia potencial de la organización. Los subsistemas técnico y social coexisten, si uno se altera, el otro tendrá repercusiones.
Exposiciones
Saludos, estimados estudiantes del quinto semestre de Administración de Desastres de la UNEFA - Núcleo Los Teques, en el blog estoy publicando datos relacionados con las exposiciones que tendrán a partir del lunes 27Abr2009. El orden y la correspondencia de cada grupo con su tema lo estableceremos en la próxima clase.
Prof. Katiuska Hernández
Prof. Katiuska Hernández
Simulación
Definición
La simulación tiene como principal objetivo la predicción, es decir, puede mostrar lo
que sucederá en un sistema real cuando se realicen determinados cambios bajo
determinadas condiciones.
La simulación se emplea sólo cuando no existe otra técnica que permita encarar la
resolución de un problema. Siempre es preferible emplear una alternativa analítica antes
que simular. Lo anterior no implica que una opción sea superior a otra, sino que los
campos de acción no son los mismos. Mediante la simulación se han podido estudiar
problemas y alcanzar soluciones que de otra manera hubieran resultado inaccesibles.
La simulación involucra dos facetas:
1) Construir el modelo
2) Ensayar diversas alternativas con el fin de elegir y adoptar la mejor en el sistema real,
procurando que sea la óptima o que por lo menos sea lo suficientemente aproximada.
FASES QUE COMPRENDE TODO ESTUDIO
QUE UTILIZA LA SIMULACION
1) Definición del sistema con el máximo de detalle
Es un principio comprobado de organización que la incidencia de un error en un
proyecto aumenta dramáticamente con el instante en que se lo descubre. Es decir,
cuánto más se demora en detectarlo mucho más complicada es su corrección.
Se debe discutir en detalle el sistema; analista y usuario reunidos durante largas
horas evitarán que el sistema tenga que ser redefinido después.
En esta etapa se definen los límites del sistema y los objetivos del estudio,
chequeando que estos no cambien durante el desarrollo del mismo.
Deben tenerse en cuenta las condiciones iniciales del sis-tema y sus condiciones de
régimen. Interesa estudiarlo ya en régimen y no inicialmente cuando los recursos están
desocupa-dos y favorecen el movimiento de los elementos por el sistema.
El modelo debe considerar qué resultados estadísticos interesan obtenerse para
evaluar correctamente al sistema en estudio.
Ejemplos: tiempos en cola, longitudes de las colas que se forman en los distintos
sectores, tiempo que está cada cliente en el sistema, promedios, desviaciones standard,
etc.
2) Elección del método para realizar el estudio
• Búsqueda de la herramienta analítica de resolución.
• Adopción de la misma en caso de encontrarla.
• Utilización de la simulación como última alternativa.
3) Variables a incluir en el modelo
¿Qué variables, parámetros se incluyen? ¿Cuáles se desprecian por su irrelevancia?.
La elección no es sencilla.
Conviene hacer un ranking de las variables y restricciones del sistema en orden de
importancia.
Este ranking debe ser discutido con el usuario y con los distintos especialistas a fin de
proceder a su verificación y eventual corrección.
Se debe recordar que quitar una variable superflua de un sistema es algo bastante
sencillo, mientras que incluir una que se había despreciado es de ordinario mucho más
complicado.
Tomar debida cuenta de los casos especiales ¡muchas veces estos obligan a tener
en cuenta variables despreciables para el resto de los casos!.
Esta selección de variables a considerar depende de la mecánica con que se maneja
el sistema, de la experiencia que se tenga de él e incluso de la intuición del grupo
humano que interviene en el estudio.
Se debe evitar una sobresimplificación que invalida al modelo en cuanto se lo quiere
ensayar con casos especiales, o una sobreespecificación que hace largo y difícil el
trabajo de construir el modelo.
Todas las variables que intervienen en un modelo son medibles. No siempre es
posible lo mismo con las que intervienen en un sistema real. Muchas veces se debe
hacer una estimación de las mismas con el fin de incorporarlas en el modelo.
Existen variables endógenas (internas y controladas por el sistema) y exógenas
(externas al sistema y fuera de su control).
Existen variables cualitativas, como la preferencia personal y cuantitativas como la
frecuencia con que arriban los clientes a un banco. Todas deben ser estimadas en
términos cuantitativos.
4) Recolección y análisis de los datos del sistema
Definidas las variables intervinientes en el sistema es habitual que existan muchas
variables estocásticas.
Para esas variables se debe disponer de:
• la densidad de probabilidad o
• la función de distribución acumulativa en forma matemática o
• una tabla de valores del comportamiento de la variable.
Se utiliza para ello todas las herramientas estadísticas clásicas, tales como, análisis
de regresión, de serie de tiempos y de varianzas.
Se debe hacer un relevamiento del tiempo que se insume en las distintas tareas
tratando de no obtener datos distorsionados producto de la medición (la persona trabaja
más rápido o más lento debido a que lo están midiendo y le parece más conveniente
mostrarse en forma distorsionada).
Si se tiene el valor medio de una medición y no se conoce su distribución, es
preferible adoptar una distribución exponencial que una uniforme, pues en la primera,
pueden darse situaciones críticas que no se dan en la segunda.
El tiempo empleado validando los datos de entrada está totalmente justificado y es
absolutamente necesario para construir un modelo válido sobre el cual se puedan sacar
conclusiones aplicables al sistema real.
5) Definición de la estructura del modelo
Se definen:
• Las entidades permanentes y sus atributos, es decir, los recursos con que se cuenta
en el sistema y cuantitativamente cómo es su comportamiento.
• Las entidades transitorias que circulan por el modelo tienen definida
probabilísticamente su ruta por el sistema y los tiempos de utilización de los recursos.
• Los eventos que provocan los cambios de estado, modificando los atributos de las
entidades.
Se debe diseñar el modelo de manera que los cambios en su estructura estén en
cierto modo previstos.
6) Programación del modelo
Objetivo: obtención del programa de computadora que representa el modelo.
Se debe elegir el lenguaje con que se construirá el modelo.
Una vez elegido, se lo utiliza para construir el modelo, que debe representar
fielmente todo lo que ha sido relevado del sistema.
7) Validación del modelo
Aunque imposible de demostrar rigurosamente se trata de verificar al modelo con una
serie de situaciones conocidas como para tener un alto grado de confiabilidad.
8) Análisis y crítica de los resultados
Paso previo a la entrega de resultados al usuario se debe:
• Verificar que los resultados obtenidos sean realmente suficientes para tomar una
correcta decisión.
• Hacer una buena compactación en la presentación de los mismos procurando que
sean perfectamente comprensibles para el usuario.
• Recordar que un exceso de información ocasiona casi los mismos inconvenientes que
la falta de información, ya que el usuario en ambos casos no puede acceder a los
resultados que necesita como apoyo a la toma de decisiones (en un caso porque no
sabe como accederlos, en el otro porque no los tiene).
• Estudiar la factibilidad, y, en caso afirmativo, proponer una alternativa que signifique
un cambio estructural del sistema y por ende del modelo la que se considera digna de
tener en cuenta antes de tomar una decisión definitiva.
SIMULACION: ¿ARTE O CIENCIA?
Simular es un arte, una ciencia "soft", ya que la utilidad de esta técnica depende
mucho de la experiencia que tenga el grupo humano que realiza la simulación.
• Hasta ahora no hay teoría científica que garantice la validez del proceso de simulación
antes que este se realice.
Para validar el modelo se ensayan alternativas conocidas (vividas realmente) y se
comparan los resultados. La coincidencia de los mismos hablarán de la validez del modelo
para representar el sistema real.
Si los resultados que el modelo arroja sobre una de esas alternativas vividas no
coinciden con los reales quedará demostrada la invalidez del modelo. Lo contrario no es
cierto. Aún cuando haya coincidencia de resultados en una cantidad grande de pruebas no
es posible afirmar que lo será para la totalidad de los ensayos.
Es interesante adoptar como criterio de trabajo el hacerse una idea de los resultados
de un ensayo antes de realizar el mismo
Ejemplo: en la ventanilla de informes se produce un cuello de botella con 10 personas
término medio en cola, en las cajas hay como máximo tres personas en cola, una persona
demora unos 10 minutos en hacer el trámite.
Al tenerse los resultados se los juzgará más imparcialmente, evitando aceptarlos
porque "la máquina así lo puso y no se equivoca". Teniendo los resultados de antemano
hay obligación de aceptar la discrepancia y por consiguiente exigir modificar el modelo de
manera que esta no se produzca.
• Una vez construido un modelo, fiel representación de un sistema, es posible crear una
historia artificial del sistema simulando aquellos hechos cuya implicancia se desea
observar, examinar e incluso prevenir.
El conjunto de estas alternativas brinda la posibilidad al que realiza los ensayos de
llegar a ser un conocedor experimentado del sistema (sin que este tenga necesidad de existencia
real).
Ejemplo: Los simuladores de vuelo. Da experiencia en situaciones de emergencia e
incluso de catástrofe, midiendo y mejorando la pericia del piloto (por supuesto, que las
condiciones de "stress" no son las mismas, lo cual puede alterar la validez de los
resultados obtenidos).
• Una mala selección de alternativas a ensayar puede dar una experiencia inútil o magra.
VENTAJAS DE LA SIMULACION
• Permite:
- Adquirir una rápida experiencia a muy bajo costo y sin riesgos. No se compromete la
confiabilidad del sistema en los ensayos (las aglomeraciones, las largas demoras son
simuladas y no reales).
- Identificar en un sistema complejo aquellas áreas con problema ("cuellos de botella")
- Un estudio sistemático de alternativas (variaciones uniformes en los parámetros
intervinientes imposibles de lograr en un sistema real).
- Utilizarse en "training" para gerentes/ejecutivos. Un modelo de "juego de empresas" les
permite probar sus medidas en el modelo y ver sus resultados luego de pasado el
período simulado. Se repite el proceso durante varios períodos y cada ejecutivo observa
los resultados de sus decisiones. Se analizan errores, se comparan estrategias hallando
ventajas y desventajas de cada una. Excelente herramienta para instrucción y
entrenamiento de ejecutivos.
- Ensayar estrategias de guerra, faceta donde primero se empleó la simulación
(operaciones de guerra en las llamadas maniobras).
En los "juegos de guerra" los oficiales superiores ensayan operaciones de las
fuerzas armadas en los campos de batalla. Analizados los resultados se ensayan
nuevas operaciones hasta completar la batalla o incluso la guerra. Permite, al igual que
el "juego de empresas", analizar errores y comparar estrategias. Todo ello realizado a
bajísimo costo.
• No tiene límite en cuanto a complejidad. Cuando la introducción de elementos estocásticos
hace imposible un planteo analítico surge la modelización como único medio de atacar el
problema. Todo sistema, por complejo que sea, puede ser modelizado, y sobre ese modelo
es posible ensayar alternativas.
• Puede ser aplicada para diseño de sistemas nuevos en los cuales se quieren comparar
alternativas muy diversas surgidas de utilización de diferentes tecnologías. Puede
utilizarse, durante la vida de un sistema, para probar modificaciones antes que estas se
implementen (si es que los resultados de la simulación aconsejan su uso).
DESVENTAJAS DE LA SIMULACION
• No se lo debe utilizar cuando existan técnicas analíticas que permitan plantear, resolver y
optimizar todo el sistema o alguna parte del mismo.
Existe un gran deseo de incluir todo en la simulación donde los resultados son visibles
y comprendidos por todas las personas (especialistas o no), las cuales gustan hacer
ensayos.
• No es posible asegurar que el modelo sea válido:
Se corre el riesgo de tomar medidas erróneas basadas en aplicar conclusiones falsas
obtenidas mediante un modelo que no representa la realidad.
• No existe criterio científico de selección de alternativas a simular (Estrategia).
Es posible omitir una buena sugerencia de innovación simplemente porque a nadie se
le ocurrió ensayarla.
• Existe el riesgo de utilizar un modelo fuera de los límites para el cual fue construido,
queriendo realizar ensayos para el cual el modelo no es válido.
Es posible elaborar todo un gran andamiaje de pruebas y resultados falsos, basados
en un modelo confiable y válido bajo otras condiciones.
Simulación por computadora
LA COMPUTACION HERRAMIENTA IMPORTANTE PARA SIMULAR
El advenimiento de las computadoras significó un gran empuje para la utilización de la
simulación como auxiliar importante en la concreción de proyectos.
Realizado el programa que representa al sistema que se quiere estudiar, ensayar
alternativas no es otra cosa que dar los datos a la máquina para que esta imprima los
resultados.
Utilizando los lenguajes de programación de uso universal (FORTRAN, PASCAL,
BASIC, COBOL, ALGOL, PL/I, etc.) la construcción de modelos no es sencilla.
En cambio, si se usa un lenguaje orientado a la simulación (preparado para
construir modelos donde se pueda simular) el esfuerzo, según se estima, se reduce a la
décima parte.
Un lenguaje orientado a la simulación debe manejar:
1) Fácilmente al modelo, permitiendo el ensayo de alternativas.
2) El tiempo "simulado" (meses, días, horas, segundos, milisegundos).
3) Eventos, es decir, acciones que provocan los cambios de estado:
Los cambios de estado se materializan por dos eventos:
el de comienzo y el de finalización.
La acción está definida por:
instante de comienzo y duración.
El lenguaje se encarga de hacer finalizar la acción.
4) Variables random fácilmente definibles, generadas en forma automática por el lenguaje.
5) Acumulación/cálculo/impresión de estadísticas de las entidades intervinientes en el
sistema.
6) El estado del sistema en cualquier instante (imprimiéndolo en caso necesario).
7) La extensión del período de simulación.
LENGUAJES ORIENTADOS A LA SIMULACION
Citados por orden de aparición:
1) General Purpose Simulation System (GPSS) desarrollado por Geoffrey GORDON (IBM)
tuvo su primera versión en 1961, desarrollada en lenguaje de máquina. Actualmente
existe también una versión para PC (desarrollada por Minuteman Software).
2) SIMSCRIPT, desarrollado por B. DIMSDALE, H. M. MARKOWITZ, B. HAUSNER, y H. W.
CARR (RAND Corporation) tuvo su primera versión en 1962. Originalmente estuvo
basado en FORTRAN.
3) SIMULA, desarrollado por O.J. DAHL y K. NYGAARD (NORWEGIAN COMPUTING
CENTER, OSLO) tuvo su primera versión en 1965. Desarrollado como una extensión de
ALGOL.
4) SIMPL/I un lenguaje de simulación basado en PL/I, introducido por IBM en 1972.
También pueden citarse:
1) A General Activity Simulation Program (GASP), basado también en lenguaje FORTRAN.
Fue desarrollado por Philip J. KIVIAT y puede ser utilizado en cualquier máquina que
posea compilador FORTRAN.
2) SIMULATE, lenguaje escrito en FORTRAN IV, por Charles C. HOLT y otros colaboradores
del SOCIAL SYSTEMS RESEARCH INSTITUTE, de la Universidad de WISCONSIN,
utilizado para construcción de modelos econométricos, los que contienen mecanismos
complejos de retroalimentación.
3) General Simulation Program (GSP), desarrollado por el Dr. K. D. TOCHER y sus colegas
de la empresa UNITED STEEL COMPANIES LTD de INGLATERRA (1960) escrito para la
computadora Ferranti Pegasus y la Elliot 503, se usó en Europa y el Reino Unido.
Posteriormente para la máquina Elliot surgió el ESP desarrollado para ALGOL y para la
Ferranti Pegasus I el MONTECODE (usado para planeamiento industrial).
4) Control and Simulation Language (CSL), un lenguaje desarrollado en base a FORTRAN
por John BUXTON, extendido por Alan CLEMENTSON.
En modelos representados por ecuaciones, se puede citar:
1) DYNAMO (Dynamic Models), desarrollado por Phyllis FOX y Alexander L. PUGH del
MASSACHUSETTS INSTITUTE of TECHNOLOGY (M.I.T.) Utiliza ecuaciones
diferenciales de primer orden para aproximar procesos continuos. Es apropiado para
simular cierto tipo de sistemas dinámicos de información con retroali-mentación, definibles
con un conjunto de ecuaciones de diferencias finitas. Se lo ha usado mucho para simular
sistemas económicos de gran escala (modelos econométricos); se lo puede usar en
modelos biológicos, físicos y sociales.
2) CSMP (Continuos System Modeling Programs), desarrollado por IBM, en una mezcla con
FORTRAN; DSL/90 (Digital Simulation of Continuos Systems); MIMIC; BHSL (Basic
Hytran Simulation Language); DIHYSYS para Borroughs B5500 son lenguajes orientados
a resolver problemas planteados con ecuaciones diferenciales.
La simulación tiene como principal objetivo la predicción, es decir, puede mostrar lo
que sucederá en un sistema real cuando se realicen determinados cambios bajo
determinadas condiciones.
La simulación se emplea sólo cuando no existe otra técnica que permita encarar la
resolución de un problema. Siempre es preferible emplear una alternativa analítica antes
que simular. Lo anterior no implica que una opción sea superior a otra, sino que los
campos de acción no son los mismos. Mediante la simulación se han podido estudiar
problemas y alcanzar soluciones que de otra manera hubieran resultado inaccesibles.
La simulación involucra dos facetas:
1) Construir el modelo
2) Ensayar diversas alternativas con el fin de elegir y adoptar la mejor en el sistema real,
procurando que sea la óptima o que por lo menos sea lo suficientemente aproximada.
FASES QUE COMPRENDE TODO ESTUDIO
QUE UTILIZA LA SIMULACION
1) Definición del sistema con el máximo de detalle
Es un principio comprobado de organización que la incidencia de un error en un
proyecto aumenta dramáticamente con el instante en que se lo descubre. Es decir,
cuánto más se demora en detectarlo mucho más complicada es su corrección.
Se debe discutir en detalle el sistema; analista y usuario reunidos durante largas
horas evitarán que el sistema tenga que ser redefinido después.
En esta etapa se definen los límites del sistema y los objetivos del estudio,
chequeando que estos no cambien durante el desarrollo del mismo.
Deben tenerse en cuenta las condiciones iniciales del sis-tema y sus condiciones de
régimen. Interesa estudiarlo ya en régimen y no inicialmente cuando los recursos están
desocupa-dos y favorecen el movimiento de los elementos por el sistema.
El modelo debe considerar qué resultados estadísticos interesan obtenerse para
evaluar correctamente al sistema en estudio.
Ejemplos: tiempos en cola, longitudes de las colas que se forman en los distintos
sectores, tiempo que está cada cliente en el sistema, promedios, desviaciones standard,
etc.
2) Elección del método para realizar el estudio
• Búsqueda de la herramienta analítica de resolución.
• Adopción de la misma en caso de encontrarla.
• Utilización de la simulación como última alternativa.
3) Variables a incluir en el modelo
¿Qué variables, parámetros se incluyen? ¿Cuáles se desprecian por su irrelevancia?.
La elección no es sencilla.
Conviene hacer un ranking de las variables y restricciones del sistema en orden de
importancia.
Este ranking debe ser discutido con el usuario y con los distintos especialistas a fin de
proceder a su verificación y eventual corrección.
Se debe recordar que quitar una variable superflua de un sistema es algo bastante
sencillo, mientras que incluir una que se había despreciado es de ordinario mucho más
complicado.
Tomar debida cuenta de los casos especiales ¡muchas veces estos obligan a tener
en cuenta variables despreciables para el resto de los casos!.
Esta selección de variables a considerar depende de la mecánica con que se maneja
el sistema, de la experiencia que se tenga de él e incluso de la intuición del grupo
humano que interviene en el estudio.
Se debe evitar una sobresimplificación que invalida al modelo en cuanto se lo quiere
ensayar con casos especiales, o una sobreespecificación que hace largo y difícil el
trabajo de construir el modelo.
Todas las variables que intervienen en un modelo son medibles. No siempre es
posible lo mismo con las que intervienen en un sistema real. Muchas veces se debe
hacer una estimación de las mismas con el fin de incorporarlas en el modelo.
Existen variables endógenas (internas y controladas por el sistema) y exógenas
(externas al sistema y fuera de su control).
Existen variables cualitativas, como la preferencia personal y cuantitativas como la
frecuencia con que arriban los clientes a un banco. Todas deben ser estimadas en
términos cuantitativos.
4) Recolección y análisis de los datos del sistema
Definidas las variables intervinientes en el sistema es habitual que existan muchas
variables estocásticas.
Para esas variables se debe disponer de:
• la densidad de probabilidad o
• la función de distribución acumulativa en forma matemática o
• una tabla de valores del comportamiento de la variable.
Se utiliza para ello todas las herramientas estadísticas clásicas, tales como, análisis
de regresión, de serie de tiempos y de varianzas.
Se debe hacer un relevamiento del tiempo que se insume en las distintas tareas
tratando de no obtener datos distorsionados producto de la medición (la persona trabaja
más rápido o más lento debido a que lo están midiendo y le parece más conveniente
mostrarse en forma distorsionada).
Si se tiene el valor medio de una medición y no se conoce su distribución, es
preferible adoptar una distribución exponencial que una uniforme, pues en la primera,
pueden darse situaciones críticas que no se dan en la segunda.
El tiempo empleado validando los datos de entrada está totalmente justificado y es
absolutamente necesario para construir un modelo válido sobre el cual se puedan sacar
conclusiones aplicables al sistema real.
5) Definición de la estructura del modelo
Se definen:
• Las entidades permanentes y sus atributos, es decir, los recursos con que se cuenta
en el sistema y cuantitativamente cómo es su comportamiento.
• Las entidades transitorias que circulan por el modelo tienen definida
probabilísticamente su ruta por el sistema y los tiempos de utilización de los recursos.
• Los eventos que provocan los cambios de estado, modificando los atributos de las
entidades.
Se debe diseñar el modelo de manera que los cambios en su estructura estén en
cierto modo previstos.
6) Programación del modelo
Objetivo: obtención del programa de computadora que representa el modelo.
Se debe elegir el lenguaje con que se construirá el modelo.
Una vez elegido, se lo utiliza para construir el modelo, que debe representar
fielmente todo lo que ha sido relevado del sistema.
7) Validación del modelo
Aunque imposible de demostrar rigurosamente se trata de verificar al modelo con una
serie de situaciones conocidas como para tener un alto grado de confiabilidad.
8) Análisis y crítica de los resultados
Paso previo a la entrega de resultados al usuario se debe:
• Verificar que los resultados obtenidos sean realmente suficientes para tomar una
correcta decisión.
• Hacer una buena compactación en la presentación de los mismos procurando que
sean perfectamente comprensibles para el usuario.
• Recordar que un exceso de información ocasiona casi los mismos inconvenientes que
la falta de información, ya que el usuario en ambos casos no puede acceder a los
resultados que necesita como apoyo a la toma de decisiones (en un caso porque no
sabe como accederlos, en el otro porque no los tiene).
• Estudiar la factibilidad, y, en caso afirmativo, proponer una alternativa que signifique
un cambio estructural del sistema y por ende del modelo la que se considera digna de
tener en cuenta antes de tomar una decisión definitiva.
SIMULACION: ¿ARTE O CIENCIA?
Simular es un arte, una ciencia "soft", ya que la utilidad de esta técnica depende
mucho de la experiencia que tenga el grupo humano que realiza la simulación.
• Hasta ahora no hay teoría científica que garantice la validez del proceso de simulación
antes que este se realice.
Para validar el modelo se ensayan alternativas conocidas (vividas realmente) y se
comparan los resultados. La coincidencia de los mismos hablarán de la validez del modelo
para representar el sistema real.
Si los resultados que el modelo arroja sobre una de esas alternativas vividas no
coinciden con los reales quedará demostrada la invalidez del modelo. Lo contrario no es
cierto. Aún cuando haya coincidencia de resultados en una cantidad grande de pruebas no
es posible afirmar que lo será para la totalidad de los ensayos.
Es interesante adoptar como criterio de trabajo el hacerse una idea de los resultados
de un ensayo antes de realizar el mismo
Ejemplo: en la ventanilla de informes se produce un cuello de botella con 10 personas
término medio en cola, en las cajas hay como máximo tres personas en cola, una persona
demora unos 10 minutos en hacer el trámite.
Al tenerse los resultados se los juzgará más imparcialmente, evitando aceptarlos
porque "la máquina así lo puso y no se equivoca". Teniendo los resultados de antemano
hay obligación de aceptar la discrepancia y por consiguiente exigir modificar el modelo de
manera que esta no se produzca.
• Una vez construido un modelo, fiel representación de un sistema, es posible crear una
historia artificial del sistema simulando aquellos hechos cuya implicancia se desea
observar, examinar e incluso prevenir.
El conjunto de estas alternativas brinda la posibilidad al que realiza los ensayos de
llegar a ser un conocedor experimentado del sistema (sin que este tenga necesidad de existencia
real).
Ejemplo: Los simuladores de vuelo. Da experiencia en situaciones de emergencia e
incluso de catástrofe, midiendo y mejorando la pericia del piloto (por supuesto, que las
condiciones de "stress" no son las mismas, lo cual puede alterar la validez de los
resultados obtenidos).
• Una mala selección de alternativas a ensayar puede dar una experiencia inútil o magra.
VENTAJAS DE LA SIMULACION
• Permite:
- Adquirir una rápida experiencia a muy bajo costo y sin riesgos. No se compromete la
confiabilidad del sistema en los ensayos (las aglomeraciones, las largas demoras son
simuladas y no reales).
- Identificar en un sistema complejo aquellas áreas con problema ("cuellos de botella")
- Un estudio sistemático de alternativas (variaciones uniformes en los parámetros
intervinientes imposibles de lograr en un sistema real).
- Utilizarse en "training" para gerentes/ejecutivos. Un modelo de "juego de empresas" les
permite probar sus medidas en el modelo y ver sus resultados luego de pasado el
período simulado. Se repite el proceso durante varios períodos y cada ejecutivo observa
los resultados de sus decisiones. Se analizan errores, se comparan estrategias hallando
ventajas y desventajas de cada una. Excelente herramienta para instrucción y
entrenamiento de ejecutivos.
- Ensayar estrategias de guerra, faceta donde primero se empleó la simulación
(operaciones de guerra en las llamadas maniobras).
En los "juegos de guerra" los oficiales superiores ensayan operaciones de las
fuerzas armadas en los campos de batalla. Analizados los resultados se ensayan
nuevas operaciones hasta completar la batalla o incluso la guerra. Permite, al igual que
el "juego de empresas", analizar errores y comparar estrategias. Todo ello realizado a
bajísimo costo.
• No tiene límite en cuanto a complejidad. Cuando la introducción de elementos estocásticos
hace imposible un planteo analítico surge la modelización como único medio de atacar el
problema. Todo sistema, por complejo que sea, puede ser modelizado, y sobre ese modelo
es posible ensayar alternativas.
• Puede ser aplicada para diseño de sistemas nuevos en los cuales se quieren comparar
alternativas muy diversas surgidas de utilización de diferentes tecnologías. Puede
utilizarse, durante la vida de un sistema, para probar modificaciones antes que estas se
implementen (si es que los resultados de la simulación aconsejan su uso).
DESVENTAJAS DE LA SIMULACION
• No se lo debe utilizar cuando existan técnicas analíticas que permitan plantear, resolver y
optimizar todo el sistema o alguna parte del mismo.
Existe un gran deseo de incluir todo en la simulación donde los resultados son visibles
y comprendidos por todas las personas (especialistas o no), las cuales gustan hacer
ensayos.
• No es posible asegurar que el modelo sea válido:
Se corre el riesgo de tomar medidas erróneas basadas en aplicar conclusiones falsas
obtenidas mediante un modelo que no representa la realidad.
• No existe criterio científico de selección de alternativas a simular (Estrategia).
Es posible omitir una buena sugerencia de innovación simplemente porque a nadie se
le ocurrió ensayarla.
• Existe el riesgo de utilizar un modelo fuera de los límites para el cual fue construido,
queriendo realizar ensayos para el cual el modelo no es válido.
Es posible elaborar todo un gran andamiaje de pruebas y resultados falsos, basados
en un modelo confiable y válido bajo otras condiciones.
Simulación por computadora
LA COMPUTACION HERRAMIENTA IMPORTANTE PARA SIMULAR
El advenimiento de las computadoras significó un gran empuje para la utilización de la
simulación como auxiliar importante en la concreción de proyectos.
Realizado el programa que representa al sistema que se quiere estudiar, ensayar
alternativas no es otra cosa que dar los datos a la máquina para que esta imprima los
resultados.
Utilizando los lenguajes de programación de uso universal (FORTRAN, PASCAL,
BASIC, COBOL, ALGOL, PL/I, etc.) la construcción de modelos no es sencilla.
En cambio, si se usa un lenguaje orientado a la simulación (preparado para
construir modelos donde se pueda simular) el esfuerzo, según se estima, se reduce a la
décima parte.
Un lenguaje orientado a la simulación debe manejar:
1) Fácilmente al modelo, permitiendo el ensayo de alternativas.
2) El tiempo "simulado" (meses, días, horas, segundos, milisegundos).
3) Eventos, es decir, acciones que provocan los cambios de estado:
Los cambios de estado se materializan por dos eventos:
el de comienzo y el de finalización.
La acción está definida por:
instante de comienzo y duración.
El lenguaje se encarga de hacer finalizar la acción.
4) Variables random fácilmente definibles, generadas en forma automática por el lenguaje.
5) Acumulación/cálculo/impresión de estadísticas de las entidades intervinientes en el
sistema.
6) El estado del sistema en cualquier instante (imprimiéndolo en caso necesario).
7) La extensión del período de simulación.
LENGUAJES ORIENTADOS A LA SIMULACION
Citados por orden de aparición:
1) General Purpose Simulation System (GPSS) desarrollado por Geoffrey GORDON (IBM)
tuvo su primera versión en 1961, desarrollada en lenguaje de máquina. Actualmente
existe también una versión para PC (desarrollada por Minuteman Software).
2) SIMSCRIPT, desarrollado por B. DIMSDALE, H. M. MARKOWITZ, B. HAUSNER, y H. W.
CARR (RAND Corporation) tuvo su primera versión en 1962. Originalmente estuvo
basado en FORTRAN.
3) SIMULA, desarrollado por O.J. DAHL y K. NYGAARD (NORWEGIAN COMPUTING
CENTER, OSLO) tuvo su primera versión en 1965. Desarrollado como una extensión de
ALGOL.
4) SIMPL/I un lenguaje de simulación basado en PL/I, introducido por IBM en 1972.
También pueden citarse:
1) A General Activity Simulation Program (GASP), basado también en lenguaje FORTRAN.
Fue desarrollado por Philip J. KIVIAT y puede ser utilizado en cualquier máquina que
posea compilador FORTRAN.
2) SIMULATE, lenguaje escrito en FORTRAN IV, por Charles C. HOLT y otros colaboradores
del SOCIAL SYSTEMS RESEARCH INSTITUTE, de la Universidad de WISCONSIN,
utilizado para construcción de modelos econométricos, los que contienen mecanismos
complejos de retroalimentación.
3) General Simulation Program (GSP), desarrollado por el Dr. K. D. TOCHER y sus colegas
de la empresa UNITED STEEL COMPANIES LTD de INGLATERRA (1960) escrito para la
computadora Ferranti Pegasus y la Elliot 503, se usó en Europa y el Reino Unido.
Posteriormente para la máquina Elliot surgió el ESP desarrollado para ALGOL y para la
Ferranti Pegasus I el MONTECODE (usado para planeamiento industrial).
4) Control and Simulation Language (CSL), un lenguaje desarrollado en base a FORTRAN
por John BUXTON, extendido por Alan CLEMENTSON.
En modelos representados por ecuaciones, se puede citar:
1) DYNAMO (Dynamic Models), desarrollado por Phyllis FOX y Alexander L. PUGH del
MASSACHUSETTS INSTITUTE of TECHNOLOGY (M.I.T.) Utiliza ecuaciones
diferenciales de primer orden para aproximar procesos continuos. Es apropiado para
simular cierto tipo de sistemas dinámicos de información con retroali-mentación, definibles
con un conjunto de ecuaciones de diferencias finitas. Se lo ha usado mucho para simular
sistemas económicos de gran escala (modelos econométricos); se lo puede usar en
modelos biológicos, físicos y sociales.
2) CSMP (Continuos System Modeling Programs), desarrollado por IBM, en una mezcla con
FORTRAN; DSL/90 (Digital Simulation of Continuos Systems); MIMIC; BHSL (Basic
Hytran Simulation Language); DIHYSYS para Borroughs B5500 son lenguajes orientados
a resolver problemas planteados con ecuaciones diferenciales.
Teoría de Sistemas
Estimados estudiantes del quinto semestre de la Unefa - Núcleo Los Teques, a través del presente Blog realizaremos la publicación de los contenidos a desarrollar durante el periodo académico, igualmente se informará por este medio las actividades evaluativas.
Prof. Katiuska Hernández
Prof. Katiuska Hernández
sábado, 18 de abril de 2009
Modelo de Katz y Kahn
Desarrollaron un modelo de organización más amplio y complejo a través de la aplicación de la TS y la teoría de las organizaciones. Según su modelo, la organización presenta las siguientes características:
La organización como un sistema abierto
Para Katz y Kahn, la organización como sistema abierto presenta las siguientes características:
Importación (entrada): la organización recibe insumos del ambiente y necesita provisiones energéticas de otras instituciones, personas o del medio. Ninguna estructura social es autosuficiente.
Transformación (procesamiento): los sistemas abiertos transforman la energía disponible. La organización procesa y transforma insumos en productos acabados, mano de obra, servicios, etc.
Exportación (salidas): los sistemas abiertos exportan ciertos productos hacia el medio ambiente.
Los sistemas como ciclos que se repiten: el funcionamiento de cualquier sistema consiste en ciclos repetitivos de importación-transformación-exportación. La importación y exportación son transacciones que envuelven al sistema en ciertos sectores de su ambiente inmediato, la transformación o procesamiento es un proceso contenido dentro del propio sistema.
Entropía negativa: los sistemas abiertos necesitan moverse para detener el proceso entrópico y reabastecerse de energía manteniendo indefinidamente su estructura organizacional. A dicho proceso se le llama entropía negativa o negentropía.
Información como insumo, retroalimentación negativa y proceso de codificación: los sistemas vivos reciben como insumos, materiales conteniendo energía que se transforman por el trabajo hecho. También reciben información, proporcionando señales sobre el ambiente. La entrada de información más simple es la retroalimentación negativa (negative feedback), que permite al sistema corregir sus desvíos de la línea correcta. Las partes del sistema envían información de cómo operan a un mecanismo central y mantiene así la dirección correcta. Si dicha retroalimentación negativa es interrumpida, el estado firme del sistema desaparece. El proceso de codificación permite al sistema reaccionar selectivamente respecto a las señales de información para las cuales esté programado. Es un sistema de selección de entradas a través del cual, los materiales son rechazados o aceptados e introducidos a su estructura.
Estado firme y homeostasis dinámica: los sistemas abiertos se caracterizan por un estado firme, ya que existe un influjo continuo de energía del exterior y una exportación continua de los productos del sistema. La tendencia más simple del estado firme es la homeostasis, pero su principio básico es la preservación del carácter del sistema, o sea, un equilibrio casi-estacionario. Los sistemas reaccionan al cambio o lo anticipan por intermedio del crecimiento que asimila las nuevas entradas de energía en la naturaleza de sus estructuras. La homeostasis es un mecanismo regulador.
Diferenciación: la organización, como todo sistema abierto, tiende a la diferenciación, o sea, a la multiplicación y elaboración de funciones, lo que le trae también multiplicación de papeles y diferenciación interna.
Equifinalidad: los sistemas abiertos se caracterizan por el principio de equifinalidad, o sea, un sistema puede alcanzar, por una variedad de caminos, el mismo estado final, partiendo de diferentes condiciones iniciales.
Límites o fronteras: como sistema abierto, la organización presenta límites o fronteras, esto es, barreras entre el ambiente y el sistema. Definen el campo de acción del sistema, así como su grado de apertura.
Las organizaciones como clase de sistemas sociales
Las organizaciones son una clase de sistemas sociales, los cuales a sus vez son sistemas abiertos. Las organizaciones comparten con todos los sistemas abiertos propiedades como la entropía negativa, retroinformación, homeostasis, diferenciación y equifinalidad. Los sistemas abiertos tienden a la elaboración y a la diferenciación, debido a su propia dinámica.
Los sistemas sociales, consisten en actividades estandarizadas de una cantidad de individuos. Ellas son repetitivas, relativamente duraderas y ligadas en espacio y tiempo. La estabilidad o recurrencia de actividades existe en relación con la entrada de energía en el sistema, en relación con la transformación de energías dentro del sistema y en relación con el producto resultante o salida de energía. Mantener dicha actividad, requiere renovación constante de energía. Es lo conocido como negentropía.
Características de primer orden
Para Katz y Kahn, las características de las organizaciones como sistemas sociales son las siguientes:
Los sistemas sociales, al contrario de las demás estructuras básicas, no tienen limitación de amplitud. Las organizaciones sociales están vinculadas a un mundo concreto de seres humanos, recursos materiales, fábricas y otros artefactos, aunque estos no estén interactuando. El sistema social, es independiente de cualquier parte física determinada, pudiendo aligerarla o sustituirla. El sistema social es la estructuración de eventos o acontecimientos y no la estructuración de partes físicas.
Los sistemas sociales necesitan entradas de producción y de mantenimiento. Las entradas de mantenimiento son las importaciones de energía que sustentan al sistema; las entradas de producción son las importaciones de energía, procesadas para proporcionar un resultado productivo.
Los sistemas sociales tienen su naturaleza planeada, esto es, son sistemas esencialmente inventados, creados por el hombre e imperfectos.
Los sistemas sociales presentan mayor variabilidad que los sistemas biológicos. Los sistemas sociales necesitan fuerzas de control para reducir la variabilidad e inestabilidad de las acciones humanas.
Las funciones, normas y valores como los principales componentes del sistema social: las funciones describen formas específicas de comportamiento asociado a determinadas tareas. Las funciones se desarrollan a partir de los requisitos de la tarea. Las normas son expectativas con carácter de exigencia, que alcanzan a todos los que les concierne el desempeño de una función, en un sistema o subsistema. Los valores son las justificaciones y aspiraciones ideológicas más generalizadas.
Las organizaciones sociales constituyen un sistema formalizado de funciones.
El concepto de inclusión parcial: la organización usa sólo los conocimientos y habilidades de las personas que le son importantes.
La organización en relación con su medio ambiente: el funcionamiento organizativo debe ser estudiado en relación con las transacciones continuas con el medio ambiente que lo envuelve.
Cultura y clima organizacional
Toda organización crea su propia cultura o clima, con sus propios tabúes, costumbres y usos. El clima o cultura del sistema refleja tanto las normas y valores del sistema formal como su reinterpretación en el sistema informal, así como las disputas internas y externas de los tipos de personas que la organización atrae, de sus procesos de trabajo y distribución física, de las modalidades de comunicación y del ejercicio de la autoridad dentro del sistema. Dichos sentimientos y creencias colectivos, se transmiten a los nuevos miembros del grupo.
Dinámica de sistema
Para mantenerse, las organizaciones recurren a la multiplicación de mecanismos, ya que les falta la estabilidad de los sistemas biológicos. Así, crean estructuras de recompensas para vincular a sus miembros al sistema, establecen normas y valores y dispositivos de control. Mientras que en la TS se habla de homeostasia dinámica (o mantenimiento del equilibrio por ajuste constante y anticipación), se usa el término dinámica de sistema en las organizaciones sociales: el sistema principal y los subsistemas que lo componen hacen que se vuelve cada vez más aquello que básicamente es. Para sobrevivir (y evitar la entropía), la organización social debe asegurarse de una provisión continua de materiales y hombres (entropía negativa).
Concepto de eficacia organizacional
La eficiencia se refiere a cuanto de entrada de una organización surge como producto y cuanto es absorbido por el sistema. La eficiencia se relaciona con la necesidad de supervivencia de la organización. La eficacia organizacional se relaciona con la extensión en que todas las formas de rendimiento para la organización se hacen máximas. La eficiencia busca incrementos a través de soluciones técnicas y económicas, mientras que la eficacia busca la maximización del rendimiento para la organización, por medios técnicos y económicos (eficiencia) y por medios políticos (no económicos).
Organización como un sistema de papeles
Papel es el conjunto de actividades requeridas a un individuo que ocupa una determinada posición en una organización. La organización se constituye por papeles o conjunto de actividades esperadas de los individuos y por conjuntos de papeles o de grupos que se superponen. La organización es una estructura de papeles.
La organización como un sistema abierto
Para Katz y Kahn, la organización como sistema abierto presenta las siguientes características:
Importación (entrada): la organización recibe insumos del ambiente y necesita provisiones energéticas de otras instituciones, personas o del medio. Ninguna estructura social es autosuficiente.
Transformación (procesamiento): los sistemas abiertos transforman la energía disponible. La organización procesa y transforma insumos en productos acabados, mano de obra, servicios, etc.
Exportación (salidas): los sistemas abiertos exportan ciertos productos hacia el medio ambiente.
Los sistemas como ciclos que se repiten: el funcionamiento de cualquier sistema consiste en ciclos repetitivos de importación-transformación-exportación. La importación y exportación son transacciones que envuelven al sistema en ciertos sectores de su ambiente inmediato, la transformación o procesamiento es un proceso contenido dentro del propio sistema.
Entropía negativa: los sistemas abiertos necesitan moverse para detener el proceso entrópico y reabastecerse de energía manteniendo indefinidamente su estructura organizacional. A dicho proceso se le llama entropía negativa o negentropía.
Información como insumo, retroalimentación negativa y proceso de codificación: los sistemas vivos reciben como insumos, materiales conteniendo energía que se transforman por el trabajo hecho. También reciben información, proporcionando señales sobre el ambiente. La entrada de información más simple es la retroalimentación negativa (negative feedback), que permite al sistema corregir sus desvíos de la línea correcta. Las partes del sistema envían información de cómo operan a un mecanismo central y mantiene así la dirección correcta. Si dicha retroalimentación negativa es interrumpida, el estado firme del sistema desaparece. El proceso de codificación permite al sistema reaccionar selectivamente respecto a las señales de información para las cuales esté programado. Es un sistema de selección de entradas a través del cual, los materiales son rechazados o aceptados e introducidos a su estructura.
Estado firme y homeostasis dinámica: los sistemas abiertos se caracterizan por un estado firme, ya que existe un influjo continuo de energía del exterior y una exportación continua de los productos del sistema. La tendencia más simple del estado firme es la homeostasis, pero su principio básico es la preservación del carácter del sistema, o sea, un equilibrio casi-estacionario. Los sistemas reaccionan al cambio o lo anticipan por intermedio del crecimiento que asimila las nuevas entradas de energía en la naturaleza de sus estructuras. La homeostasis es un mecanismo regulador.
Diferenciación: la organización, como todo sistema abierto, tiende a la diferenciación, o sea, a la multiplicación y elaboración de funciones, lo que le trae también multiplicación de papeles y diferenciación interna.
Equifinalidad: los sistemas abiertos se caracterizan por el principio de equifinalidad, o sea, un sistema puede alcanzar, por una variedad de caminos, el mismo estado final, partiendo de diferentes condiciones iniciales.
Límites o fronteras: como sistema abierto, la organización presenta límites o fronteras, esto es, barreras entre el ambiente y el sistema. Definen el campo de acción del sistema, así como su grado de apertura.
Las organizaciones como clase de sistemas sociales
Las organizaciones son una clase de sistemas sociales, los cuales a sus vez son sistemas abiertos. Las organizaciones comparten con todos los sistemas abiertos propiedades como la entropía negativa, retroinformación, homeostasis, diferenciación y equifinalidad. Los sistemas abiertos tienden a la elaboración y a la diferenciación, debido a su propia dinámica.
Los sistemas sociales, consisten en actividades estandarizadas de una cantidad de individuos. Ellas son repetitivas, relativamente duraderas y ligadas en espacio y tiempo. La estabilidad o recurrencia de actividades existe en relación con la entrada de energía en el sistema, en relación con la transformación de energías dentro del sistema y en relación con el producto resultante o salida de energía. Mantener dicha actividad, requiere renovación constante de energía. Es lo conocido como negentropía.
Características de primer orden
Para Katz y Kahn, las características de las organizaciones como sistemas sociales son las siguientes:
Los sistemas sociales, al contrario de las demás estructuras básicas, no tienen limitación de amplitud. Las organizaciones sociales están vinculadas a un mundo concreto de seres humanos, recursos materiales, fábricas y otros artefactos, aunque estos no estén interactuando. El sistema social, es independiente de cualquier parte física determinada, pudiendo aligerarla o sustituirla. El sistema social es la estructuración de eventos o acontecimientos y no la estructuración de partes físicas.
Los sistemas sociales necesitan entradas de producción y de mantenimiento. Las entradas de mantenimiento son las importaciones de energía que sustentan al sistema; las entradas de producción son las importaciones de energía, procesadas para proporcionar un resultado productivo.
Los sistemas sociales tienen su naturaleza planeada, esto es, son sistemas esencialmente inventados, creados por el hombre e imperfectos.
Los sistemas sociales presentan mayor variabilidad que los sistemas biológicos. Los sistemas sociales necesitan fuerzas de control para reducir la variabilidad e inestabilidad de las acciones humanas.
Las funciones, normas y valores como los principales componentes del sistema social: las funciones describen formas específicas de comportamiento asociado a determinadas tareas. Las funciones se desarrollan a partir de los requisitos de la tarea. Las normas son expectativas con carácter de exigencia, que alcanzan a todos los que les concierne el desempeño de una función, en un sistema o subsistema. Los valores son las justificaciones y aspiraciones ideológicas más generalizadas.
Las organizaciones sociales constituyen un sistema formalizado de funciones.
El concepto de inclusión parcial: la organización usa sólo los conocimientos y habilidades de las personas que le son importantes.
La organización en relación con su medio ambiente: el funcionamiento organizativo debe ser estudiado en relación con las transacciones continuas con el medio ambiente que lo envuelve.
Cultura y clima organizacional
Toda organización crea su propia cultura o clima, con sus propios tabúes, costumbres y usos. El clima o cultura del sistema refleja tanto las normas y valores del sistema formal como su reinterpretación en el sistema informal, así como las disputas internas y externas de los tipos de personas que la organización atrae, de sus procesos de trabajo y distribución física, de las modalidades de comunicación y del ejercicio de la autoridad dentro del sistema. Dichos sentimientos y creencias colectivos, se transmiten a los nuevos miembros del grupo.
Dinámica de sistema
Para mantenerse, las organizaciones recurren a la multiplicación de mecanismos, ya que les falta la estabilidad de los sistemas biológicos. Así, crean estructuras de recompensas para vincular a sus miembros al sistema, establecen normas y valores y dispositivos de control. Mientras que en la TS se habla de homeostasia dinámica (o mantenimiento del equilibrio por ajuste constante y anticipación), se usa el término dinámica de sistema en las organizaciones sociales: el sistema principal y los subsistemas que lo componen hacen que se vuelve cada vez más aquello que básicamente es. Para sobrevivir (y evitar la entropía), la organización social debe asegurarse de una provisión continua de materiales y hombres (entropía negativa).
Concepto de eficacia organizacional
La eficiencia se refiere a cuanto de entrada de una organización surge como producto y cuanto es absorbido por el sistema. La eficiencia se relaciona con la necesidad de supervivencia de la organización. La eficacia organizacional se relaciona con la extensión en que todas las formas de rendimiento para la organización se hacen máximas. La eficiencia busca incrementos a través de soluciones técnicas y económicas, mientras que la eficacia busca la maximización del rendimiento para la organización, por medios técnicos y económicos (eficiencia) y por medios políticos (no económicos).
Organización como un sistema de papeles
Papel es el conjunto de actividades requeridas a un individuo que ocupa una determinada posición en una organización. La organización se constituye por papeles o conjunto de actividades esperadas de los individuos y por conjuntos de papeles o de grupos que se superponen. La organización es una estructura de papeles.
Suscribirse a:
Entradas (Atom)
