El uso de sistemas expertos en la interpretación de clasificaciones estadisticas muitidimensionales.
Juan A.Barcel6.
C.N.R.S.Unité Propre de Recherches No.315.23 Rue du Maroc.75940 Paris.
Resumen.
La investigacion que se presenta consiste,basicamente, en el estudio de viabilidad de una Base de Conocimientos que formaliza el dominio cientifico de la Interaccion e Identidad Sociales; mas concretamente,elusode los objetos oartefactos 《sociotecnicos" como simbolos de clase.Lo que se pretende es programar un Sistema Experto que simule el comportamiento de tal Base de Conocimientos.Los datos de entrada son los resultados de una Clasificaci6n Autom&tica (método de las Escalas Multidimensionales),y los datos de salida constituyen la “interpretacion》 conceptual de los datos matematicos de entrada en términos de los conceptos implementados en la Base de Conocimientos,la cual puede ser descrita como una Base de Datos activa,con reglas deductivas asociadas.Elprop6sito general de la investigacion es estudiar la forma en que usamos teorias parcialmente estructuradas (sin conexiones causales） para obtener una Teoriadela descripcion,y como esa Teoriade la Descripcion modifica la Teoria Cientifica propiamente dicha.
1．Introduccion.
El principal objetivo de este Proyecto de Investigacion (provisionalmente bautizado EXCALIBUR) es el de presentar un método para κutilizar> las Clasificaciones Estadisticas Multidimensionales.
Los cientificos que estudian los elementos integrantes de la Cultura Material desconocen, por lo general, las reglas que,a partir de un dendrograma, un diagrama de dispersión,o cualquier representacion geométrica de la Similaridad entre esos mismos objetos,conducen a un enunciado conceptual o interpretativo. Por ejemplo, desconocemos qué relacion concreta puede existir entre el concepto de Estratificacion Social y las relaciones de Similaridad entre los items sociotécnicos que expresan la identidad de clase en una Sociedad estratificada.
En ciencias sociales,los conceptos interpretativos no adoptan la forma de leyes matematicas, como en Fisica.Ello es debido, probablemente,a su enorme complejidad: una ecuación con un numero finito de variables quizas no bastarä para expresar la potencialmente infinita variedad de factores que afectan a la conducta social.Ahora bien, este hecho no debiera llevarnos,automaticamente,al desprecio del método cientifico yde la Objetividad,como hay quien propone (véase, entre otros,HODDER,1986; SHANKS y TILLEY,1987a,1987b): los conceptos interpretativos no solo pueden estar expresados l6gicamente,sino que incluso deben ser formulados asi. Otra cuestion es qué l6gica emplear, tema que no abordaré en este articulo (cf. BARCELO,1991).
Todo esto no debiera hacernos olvidar la utilidad de las matemáticas en la representacion de ciertos conceptos,por ejemplo,el ya citado de la Similaridad (OSHERSON y SMITH,1981; OSHERSON,1987; SMITH y OSHERSON,1989；NAGAO,1985; FESTA,1987；BARTHELEMY y GUENOCHE, 1988),o la Diversidad(LEONARD y JONES,1989; SCHOTT,1989).En realidad, como veremos más adelante,se trata de enunciados relacionales de muy bajo nivel de generalidad,por tanto,expresados en un lenguaje observacional, cosa que no es posible en los Conceptos interpretativos de alto nivel. Constituyen una forma de describir la apariencia externa de los fen6menos, haciendo posible la interpretacion como un paso subsiguiente del analisis.Proporcionan lo que llamaremos unidades de informacion
2.Interpretacion y significado.
Por interpretacion entiendo el procedimiento que permite asociar a unas unidades de informacion empiricas concretas (datos) un concepto o unidad de significaci6n. En nuestro caso (el estudio de la Cultura Material) estas unidades de significacion representaran el contexto de uso (tecnomico, sociotécnico y/o ideotécnico) del objeto,asi como las condiciones de validez del enunciado cientifico que exprese esas condiciones de uso.
Los factores que afectan el significado de la Cultura Material son, por tanto:
El Conocimiento previo que tiene de ella el cientifico y la Comunidad Cientifica a la que pertenece. Este conocimiento es,de hecho,un modelo o representacion del contexto de uso de los objetos (Teoria Cientifica).
El Contexto real de uso del objeto (conocido o por descubrir).
Las condiciones de validezde la Teoria Cientifica, propuestas por el investigador y aceptadas por sus colegas mientras la Teoria demuestre su utilidad.
Las unidades de significacion no se encuentran definidas en el objeto,es decir, no forman parte de sus propiedades intrinsecas; de ahi que el proceso de interpretacion no pueda ser reducido a una mera extraccion de la informacion contenida en las propiedades observables del objeto, sino que podemos describirlo como una argumentacion (inferencia) cientifica.
Se aprecia facilmente que en el enfoque adoptado aquila “interpretacion>es,de hecho,lacontrastacion particular de un Conocimiento general previo, sin preocuparnos,de momento, por la procedencia de ese Conocimiento.Volveremos mas tarde sobre este punto.
Asi pues,las unidades de significacion que configuran el Conocimiento aparecen caracterizadas funcionalmente,en términos de lo que hacen o de para lo que sirven y no en términos de su apariencia fisica(NEWELL,1982;LEVESQUE,1984).El conjunto de esas unidades,una vez ordenado, forma un Sistema Contingente de Conocimiento que hace las veces de modelo interpretativo a un fenómeno.Tal es asi que, para comprender cualquier fenómeno, necesitamos imperativamente esas unidades; constituyen una especie de 《diccionario> que pone en relación un conjunto de conceptos y sus correlaciones empiricas. Las unidades de significacion son, pues, primitivas del Sistema,y no el resultado de unos cälculos empleados a partir de ciertos valores observados empiricamente.
3．Interpretacion asistida por Ordenador.
Un sistema de Interpretacion asistido por Ordenador no es mas que la implementacion de una Base de Conocimientos y el conjunto de reglas para tratar esos Conocimientos ordenados.Los componentes de un tal Sistema son:
Especificacion del objetivo de la investigacion: proporcionar las condiciones de validez para todos los contextos de uso posibles en esa Base de Conocimientos especifica.
Este objetivo es cumplido por medio de un lenguaje de alto nivel (programa de ordenador) con una SINTAXIS y una SEMANTICA especificas.
La Sintaxis estä formulada en términos de un sistema de reglas que especifican como se derivan y relacionan entre si los conceptos y sus vinculos con los datos de entrada. Esas reglas pueden expresarse matematicamente (ecuaciones) o logicamente (proposiciones).
La Semantica no se formula directamente en términos de cada uno de los conceptos predefinidos, sino basandose en el Analisis que proporcionan las reglas sintácticas en cada uno de esos conceptos.
$\operatorname { \dot { \omega } } \mathbf { C } \delta \mathbf { m } \mathbf { o }$ funciona tal Sistema? No como un calculo l6gico abstracto, sino por medio de una conexión explanans/explanandum basada,exclusivamente, en el conocimiento implementado en el Sistema. La semántica del Sistema ha de estar construida como una secuencia finita de reglas de produccion $( S i x$ entonces y) que asignan expresiones conceptuales a las observaciones,basandose en el contexto interno del Sistema.Se trata del mismo mecanismo de una Memoria Asociativa(o memoria dirigida por el contenido） que responde al problema siguiente: εacaso esta unidad de informacion estä contenida en la memoria? Si es cierto,en donde y qué unidades de significación asociadas pueden desencadenarse.Es decir, esta memoria almacena numerosos pares asociados [estimulo-respuesta] en los que los estimulos son un conjunto especifico de atributos clave y las respuestas son los conceptos interpretativos activados por esos atributos (SOWA，1984; GRAESSER y CLARK,1985；STEPP y MICHALSKI, 1986；HOLLAND et al.,1986; ABELSON y LALLJEE,1988;LINDSAY,1988; SHASTRI, 1988).En otras palabras,la interpretación “automätica》 procede por asimilacion del explanans en una estructura de conocimiento predefinida (explanandum). La interpretacion de un objeto sera,entonces,aquel de los conceptos que más le sea aplicable,de acuerdo con un cierto criterio de operacionalidad,también implementado en el sistema (CLANCEY,1985;SAMMUT y BANERJI,1986; NIEMANN,1988; VOGEL,1988).
Precisamente a causa de este hecho,los conceptos interpretativos tienen una estructura particular,dividida en estructura interna y externa(cfr.OSHERSON y SMITH,1981；ARMSTRONG et al.,1983; MURPHY y MEDIN,1985;WATTENMAKER et al.,1988; MICHALSKI,1989;MEDIN y ORTONY, 1989).La estructura interna estä constituida por su contenido en informacion (las “unidades de significacion asociadas> en la Memoria Asociativa),que procede de una Teoria Cientifica considerada valida. Por ejemplo,la estructura interna de concepto “Control Social> estarä formada por todo lo que sabemos acerca de esa forma de interaccion social y que podamos expresar en proposiciones.Por su parte,la estructura externa del concepto esta formada por el procedimiento de identificacion; en el ejemplo anterior,qué relaciones de Similaridad mantienen entre si los objetos sociotécnicos que simbolizan la identidad de las clases sociales en una comunidad humana, para que podamos concluir la existencia en ella de Control Social.
La Arquitectura general de este Sistema no debe ser vista como una reivindicacion de la deduccion por encima de la inducción, sino como reconocimiento de la importancia del Conocimiento previo en todo proceso de inferencia.Este hecho ha sido recientemente subrayado por numerosos investigadores (MICHALSKI,1983; HOLLAND et al., 1986).
Ahora bien,iqué relacion existe entre la estructura externa y la estructura interna de los conceptos O unidades de significacion? Se podra pensar que el procedimiento de identificacion de un concepto ha de ser necesariamente deducido de las informaciones asociadas a ese concepto.Es facil ver que ésta opcion no es valida: la deduccion es, fundamentalmente,un procedimiento de sustitucion de unas expresiones por otras logicamente equivalentes.La forma es:
$$.
C \cdot > P = Q
$$
que afirma que la expresion $P$ sustituye la expresion $Q$ si se puede probar que la expresion $C$ es verdadera, esto es,que es un teorema del sistema (BROWN, 1986).Esta condicion de verdad> es Universal, porque la activacion de $c$ en un Sistema Formal no depende del contenido del Sistema,sino de unas reglas de transformacion validas en cualquier contexto.Mas no existen, en la practica cientifica,reglas sintacticas universales (ni en nuestra disciplina, ni en ninguna otra). Si mas no,una de las limitaciones de la universalidad》 de $C$ es que depende del propósito con el cual usamos el Sistema (el criterio de operacionalidad antes citado): ese propósito esta también implementado,de algun modo,en el procedimiento de identificacion del concepto interpretativo.
Por consiguiente,lo que nos interesa no son las reglas sintacticas de formacion de los conceptos, sino la busqueda de reglas de manipulacion semantica, asi como las reglas que traducen la apariencia externa de los objetos en la estructura semántica del Sistema de Interpretacion. Necesitamos propiedades semanticas que identifiquen significados,y no s6lo propiedades sintácticas que caractericen los procedimientos de identificacion en 《abstracto" (RITCHIE,1980;WINOGRAD,1980a,1980b y 1983;GRAESSER y CLARK,1985;ROSEN,1987; MOSS, 1989).
En resumen, el significado es un producto manufacturado cuya materia prima es la informacion.En este sentido,el significado ha de ser extraido,derivado, creado o impuesto de algun modo a partir de la ordenacion matematica de los artefactos y de todo el conocimiento disponible.En otras palabras:
《to know the meaning is to be able to construct routines that involve the concept in an appropiate way,that is,routines that take advantage of the place [the data] occupy in an organized system of concepts>(MILLER y JOHNSON-LAIRD,1976: 128).
4．Operadores matemäticos y Operadores l6gicos.
La traducción de las estructuras aparentes (observacionales) en sistemas organizados de conceptos (unidades de significacion ordenadas en función de un objetivo concreto) puede hacerse de dos formas:
A partir de un Modelo Estadistico,obtenido por la transformación matematica de la estructura taxonomica.
A partirde un Modelo Proposicional,obtenido por una transformacion logica de la estructura taxonomica.
En el primer caso,el operador es una función matematica que ofrece a cada dato una estimacion de su pertenencia a uno o varios conceptos.Esta estimacion,por su parte, es una medida de la compatibilidad existente entre una descripcion numérica (representacion) y ciertas relaciones matematicamente formuladas (concepto).El objetivo es encontrar el significado de los datos a partir de la probabilidad de pertenencia a un concepto,siempre y cuando ese concepto esté definido en funcion del operador matematico.
El problema es, por tanto,encontrar un operador (una función matematica) que sea concordante con la unidad de significacion,expresada en los mismos términos que el operador (fig.1).En la mayor parte de las ocasiones se considera aprioristicamente que lanocion matematica de Similaridad hace lasveces de tal operador,con lo que se estä afirmando implicitamente que la 《naturaieza interpretativa> del concepto existe en la estructura definida por la suma de las variables y atributos usados en el calculo de similaridad.En otras palabras,la concordancia operador/concepto obliga a que éste ultimo sea definido como 《el conjunto de las propiedades independientes compartidas por un cierto conjunto de objetos relacionados matematicamente (similares) de acuerdo con las reglas sintacticas que emanan del operador>,
Ahora bien,esta definicion de las unidades de significacion puede que sea aceptable para la Biologia,pues en esa disciplinalos algoritmos usados para calcular la similaridad y la pertenencia a los taxones son una generalizacion matematica de ciertas relaciones conocidas tambien anivel empirico(SNEATH y SOKAL,1973; DUNNy EVERITT,1982).Hasta el momento, nada de eso sucede en Arqueologia y Ciencias Sociales (pero véanse los intentos en APTHORPE,1984).
Volvemos a encontrarnos exactamente donde estabamos al principio:qué relación debe haber entre la Similaridad y las Unidades de Significacion (cf.una discusion detallada de esa cuestion en RIPS,1989). iEs suficiente la Similaridad entre objetos sociotécnicos para definir un cierto tipo de Interacci6n Social?.

Fig.1.
En el ambito de la Inteligencia Artificial se han producido algunos intentos para proponer métodos que pueden ser utiles al respecto.Por ejemplo, en el dominio de esa disciplina conocido como “Aprendizaje Automatico>,un ordenador es capaz de “racionalizar> ciertos conceptos por medio de la descripcion generalizada de los ejemplos de ese concepto (MICHALSKI,1980,1983; STEPPyMICHALSKI, 1983，1986；KODRATOFF,1985；FISHER y LANGLEY, 1986; DIDAY,1987,1988). Asi, p0I ejemplo, si queremos definir la relacion entre el concepto de Sociedad Estratificada y la similaridad entre los objetos sociotécnicos usados por esa sociedad, presentaremos al ordenador ejemplos sucesivos de casos en los que sabemos con seguridad que la estructura social esta estratificada,y en los que hemos medido lasrelaciones de similaridad entre los objetos que sirven para indicar la identidad social. El ordenador debe encontrar,entonces,una descripcion del concepto que divida el espacio de todos los ejemplos posibles en dos regiones: positiva·y negativa.Todos los ejemplos en la region positiva son considerados casos concretos del concepto en cuesti6n,porlo que éste recibirä como funcion de activacion la forma especifica que las relaciones de similaridad adoptan en esos ejemplos.
Es importante seialar que estos conceptos no son 《creados" automaticamente por el ordenador,sino s6lo la representacion de los mismos.Es decir,el objetivo no es explicar unos datos mediante ciertas reglas de induccion,sino proponer las reglas de induccion que definan mejorun concepto preexistente mal definido. Por lo tanto,
- un conjunto de casos cuya interpretación es conocida previamente -- un conjunto de atributos que caracterice esos casos (por ejemplo,relaciones de Similaridad entre objetos Sociotecnicos).
unos conocimientos previos acerca del problema, las propiedades de los atributos,las reglas de inferencia para generalizar nuevos atributos y un criterio para evaluar la cantidad de clasificaciones posibles (es decir,a titulo de ejemplo,una Teoria Cientifica aceptada sobre la Interaccion Social).
hay que encontrar
una jerarquia de conceptos en la que cada uno esté descrito por un enfoque conjuntivo.
Una variante 《deductiva》 de este método (MITCHELL,UTGOFF y BANERJI, 1983; VAN HARMELEN y BUNDY,1988;MINTON et al., 1989) seria:
dado:
-una descripción hipotética del concepto a definir -un ejemplo concreto de dicho concepto - una Teoria que explique como el concepto es una instancia del concepto a definir -un criterio de operacionalidad que explique la forma en que debe expresarse la definicion del concepto
determinar
una generalizacion del ejemplo que sirva como sustituto de la descripcion inicial,y que sea concordante con la teoria y con el criterio de operacionalidad.
Ambos métodos proporcionan, pues,la definicion de la unidad de significacion como una expresion conjuntiva (conjuncion y/o disjuncion de atributos). Lo que los diferencia de la Taxonomia Numérica clasica es que esos atributos tienen significado por si mismos. No se trata de meras propiedades fisicas, sino unidades complejas de informacion. Lo que hace el ordenador con ellas es disponerlas 《conjuntivamente》 para formar proposiciones logicas (y no enunciados probabilisticos) del tipo:
entonces C
(PARSAYE y HANSSON, 1987).
Aun,y a pesar de todas las ventajas que ofrecen estos métodos,no son inmunes al riesgo de instrumentalismo,uno de los mas criticados del Positivismo Lógico.Ciertamente,se pretende representar conceptos por medio de un lenguaje observacional,no reducir su naturaleza interpretativa a ese lenguaje observacional. Sin embargo,en la präctica, esa distincion es muy debil.
En este trabajo pretendo mostrar un operador l6gico y no operadores estadisticos o semi-estadisticos.Ei procedimiento de interpretacion aparece, entonces, como un procedimiento de inferencia que utiliza ciertas informaciones previas sobre Ios conceptos (procedentes de la formalizacion de una Teoria Cientifica aceptable) yun conjunto de reglas que permite alterar esas informaciones en funcion de los distintos contextos en los que trabajemos.La figura 2 muestra la estructura del operador l6gico usado: una representacion de las relaciones de Similaridad entre los objetos constituye el espacio de la representacion.Esa representacion se usa como mecanismo de activacion de algunos conceptos almacenados en el Espacio Semantico [formalizacion de todos los conceptos posibles de una Teoria Cientifica dada]. Los conceptos activados por una Base de Datos especifica constituyen una interpretacion de la misma, interpretación que es contrastada por medio de ejemplos de control (Experimentacion).

Fig. 2.
El operador logico estä definido por el conjunto de reglas que organizan y ordenan los distintos conceptos (el Espacio Semantico),de forma tal que el conjunto de todos los conceptos posibles emanables de una Teoria adopte la estructura de una Red Asociativa. En ella, cada concepto es un predicado (o conjunto de predicados) conectado a otros muchos por medio de relaciones.Estas relaciones son vinculos que contribuyen al significado de cada concepto, pues representan las funciones que debe desempeiar cada uno de ellos. Ya hemos visto anteriormente que los conceptos se definen funcionalmente y no por su estructura.
La Red Asociativa de conceptos adopta, pues,la forma de un grafo compuesto por nodos y arcos entre esos nodos.En él,la interpretacion estä representada, a su vez, por la interacci6n de distintos nodos (conceptos), cada uno enviando mensajes (por medio de las relaciones o arcos) a otros nodos.
Las relaciones entre los conceptos son de dos tipos: taxon6micas (ES-UN) o explicativas.Ambas permiten la herencia de propiedades,es decir,la activacion de un concepto siempre y cuando haya sido activado el anterior; pero,mientras que en el primer tipo la relacion estä definida axiomaticamente [siempre que se active a,se activara b],en el segundo tipo,entre a y bse ha definido un concepto intermedio (llamémosle $x$ ),cuya funcion de activacion nada tiene que ver conlade a.Porlo tanto,sia y x se activan simultánea e independientemente,entonces se activara tambien $^ b$.
En resumidas cuentas,el operador logico es el controlador de la semantica del sistema pues contiene toda la secuencia de reglas-de produccion que permiten la identificacion de los distintos conceptos. No es más que la simulacion de unas operaciones mentales bien conocidas en Psicologia: el proceso que permite identificar una relacion empirica y 《etiquetarla》 por medio de un concepto almacenado en el interior del Sistema depende de toda una serie de mecanismos estructurales y de procedimiento; los primeros estan implementados en Ia propia arquitectura del Sistema (relaciones ES-UN y explicativas) mientras que los segundos hacen las veces de Unidades de Activacion o Entidades Analiticas (no confundir con las Entidades Te6ricas o Conceptos) (ANDERSON,1983; HOFFMAN,1986;HOLLAND et al.,1986; JOHNSON-LAIRD,1988).
En la Red Asociativa de conceptos,la “verdad> de una interpretacion esta sustituida por la nocion de “presente en el grafo como arco (relacion) entre dos nodos>.Es decir, la unica condicion para que uno o varios conceptos sean una interpretacion valida de un conjunto de datos especifico es que estén “activados>,esto es,que enel grafo exista una serie de arcos que conecten efectivamente los datos con el concepto en cuesti6n.Es por esto por lo que la inferencia no se define como.la derivacion de Teoremas a partir de Axiomas y de Teorias, sino como la extension de estructuras relacionales incompletas, para que sean menos incompletas (FROST,1986; TOURETZKY, 1986；ETHERINGTON,:1987； SHASTRI,1988; HORTY et al., 1990).
Estas ideas son muy importantes; en general, se puede decir que la expresión
$$.
D \cdot > C
$$
es.valida, donde $_ D$ son los datos y $C$ los conceptos, si existe en la Base de Conocimientos alguna forma en que ·la activacion de los $\cdot$ conceptos de bajo nivel relacionados con D se propague hasta un concepto de alto nivel como C.Es decir, que exista:
$$.
D \to x \to y \to z \to c
$$
convenientemente.Activacion es,en este trabajo,un sinonimo de instanciacion.Antes de poner en marcha el Sistema,la Base de Conocimientos ya existe como el conjunto del mayor numero posible de soluciones a un problema dado.Lo que pretendemos es que, de todos esos conceptos que el sistema conoce,se extraiga (es decir, se κactive>) aquel (o aquellos) que se pueda considerar como la respuesta a un problema dado.
La forma usual de ese problema es la siguiente: 《una comunidad humana, $H ,$ utiliza en un contexto $C$ (espacial, social, cultural, cronológico...) una serie de objetos $o$ ，con una finalidad $F$ (BARCELO, 1989).Habitualmente, la incógnita a resolver es $F$ pues tanto $H _ { : }$ ， $C$ como $o$ son conocidos por el arqueólogo.Ahora bien,el valor de $F$ no es una funcion del valor concreto de H, $C \textbf { u } O$ , sino una instanciacion de $\boldsymbol { \mathit { T } }$ (una Teoria, presentada bajo la apariencia de una Base de Conocimientos), siempre y cuando satisfaga las condiciones impuestas por $H$ $C \mathbf { y } O$ ,de un lado,y Tdel otro.Elobjetivo del estudio sera, por tanto,analizar todas las relaciones posibles entre $( H , C , O )$ y $( T )$ .Lo que menos importa es 《automatizar> las instanciaciones de $T$ ,sino que hemos de intentar simularel comportamiento de la Teoria en un contexto particular, para observar sus aciertos y sus debilidades.Es preciso tener en cuenta que $\boldsymbol { T }$ no esta formada por un conjunto de Verdades Cientificas, sino de hip6tesis. De ahi que quizas fuese mejor definir el objetivo del estudio por medio de la siguiente pregunta: iacaso la Teoria $T$ puede ser valida en un contexto definido por $H , C { \texttt { y O ? } }$ ，.
Supongamos una Teoria ideal (es decir, que no se corresponde con ninguna Teoria Cientifica al uso) sobre la Interaccion Social. Nos interesa estudiar el concepto de Control Social; particularmente,si es posible poner en relacion este concepto con una representacion especifica de la Similaridad entre los objetos sociotécnicos de una comunidad.Es decir, de lo que se trata es de analizar la importancia de la noción de similitud en la naturaleza de una de las formas de Interaccion Social,y hacerlo de manera que sea arqueológicamente ütil: si todos los objetos utilizados por una comunidad para “fijar> su pertenencia a una Elite Social son idénticos,isignifica que esa Elite Social tiene una estructura mas o menos estable? $\therefore \tan \theta$ papel desempena el Control Social en esa estabilidad?
5．Funcionamiento del Sistema.
Hasta aqui se ha mencionado en muchas ocasiones el termino “activación>, sin que se haya explicado.
Supongamos que al concepto de Control Social le hemos asignado un nivel de generalidad muy alto, esto es, no puede expresarse por medio de un lenguaje observacional.En estas condiciones icomo lo utilizaremos en una interpretación? Derivando sucesivamente,gracias a lo que sabemos acerca de la Teoria, conceptos de nivel mäs bajo, hasta llegar a conceptos expresados en lenguaje observacional (relaciones matematicas de Similaridad). Como resultado hemos obtenido una lista de 20 conceptos:
Control Social
Estratificacion Social Compleja
Estratificacion Social Simple
Estratificacion Social Nula
Jerarquizacion Social Muy Fuerte
Jerarquizacion Social Apreciable
Jerarquizacion Social Nula
Clase Social Dominante
Clase Social Media
Clase Social Dominada
Division Social Muy Fuerte
Division Social Acentuada
Division Social Parcial
Division Social Debil
Division Social Inexistente
Grupo Social con Consistencia de Clase
Grupo Social Formado
Grupo Social en Formacion
Grupo Social No Diferenciado
Diferencia de Poder.
Todos estos conceptos están relacionados entre si, de forma tal que las informaciones asociadas a cada uno 《circulan》 por la red que han formado. Hay que sefialar que lo que aqui hemos llamado “concepto", no deja de ser una etiqueta o predicado cuya finalidad es la de recuperar una serie de informaciones (su estructura interna).
Los conceptos Divisi6n Social>,“Grupo Social>y “Diferencia de Poder> son los mas bajos en la jerarquia, porque podemos aproximarnos a ellos en lenguaje observacional: los términos Divisi6n,Diferencia y Grupo hacen referencia claramente a relaciones de Similaridad, mas concretamente:
DIVISION:-> cierto grado de falta de similaridad GRUPO:-> cierto grado de similaridad DIFERENCIA: 一> sustraccion de valores especificos de similaridad.
En consecuencia, unos ejemplos de funcion de activacion de esos conceptos de bajo nivel serian:
- Si los indices de similaridad entre todos los objetos sociotecnicos son mayores que x, entonces $\Bumpeq$ GRUPO SOCIAL Si los indices de similaridad entre todos los objetos sociotécnicos son menores que $\pmb { x } ,$ ， entonces $- >$ DIVISION SOCIAL
$\operatorname { \dot { \omega } } \mathbf { C } \mathbf { \acute { o } m o }$ hemos llegado a definir esas funciones de activacion? Una vez definidos los conceptos no directamente observacionales de nivel bajo,se aplican tecnicas inductivas y/o deductivas de Aprendizaje Automatico (cf. supra) que conviertan la informacion teórica asociada a esos conceptos en un lenguaje observacional, dado un conjunto de ejemplos etnoarqueologicos de control (lo mayor posible). La funcion de activacion obtenida es falsable si las inferencias producidas por el Sistema no reproducen lo que sabemos acerca del ejemplo de control.
Una vez activados los conceptos de menor nivel jerärquico,la activacion se propaga por la red, siguiendo las relaciones teoricamente definidas entre los conceptos.
Ya se ha dicho en la seccion anterior que las relaciones entre conceptos son de dos tipos, taxonomicas《puras>y “explicativas>.La diferencia es muy clara. Supongamos,por ejemplo, los conceptos:
Clase Social Dominada Clase Social Dominante Clase Social Media Estratificacion Social Simple Estratificacion Social Compleja.
Los conceptos “Clase Social> los hemos situado en un nivel de abstraccion inferior al de los conceptos “Estratificacion Social>. La relación entre ambos niveles es directa.En principio podemos esquematizar la argumentacion diciendo:
—Si existe Clase Social Dominada y Clase Social Dominante,entonces existe Estratificacion Social Simple. Si existe Clase Social Dominada,Clase Social Media y Clase Social Dominante, entonces existe Estratificacion Social Compleja.
Analizando,por el contrario,la relación entre los conceptos de “Estratificacion>y “Control Social>, apreciaremos que no hay entre ellos una relación directa.En principio,comunidades con cualquier tipo de Estratificación pueden desarrollar Control Social. Sabemos que hay relacion entre ambos conceptos porque si hay Estratificacion,habrä Control Social, pero tambien sabemos que necesitamos más informacion para concluir que esa relacion es valida. En parte,esa informacion existe en la estructura interna de conceptos como “Jerarquia Social>: para que en una comunidad se dé el Control Social es preciso que esté jerarquizada y estratificada. Pero aun nos falta informacion. Necesitamos un nuevo concepto que sirva de intermedio； pongamos por caso,la nocion de Rivalidad Social>.Este es un concepto externo al sistema, ya que solo estä ligado al concepto de “Control Social>,es decir,que su activacion no depende de la activacionde los conceptos anteriores (fig.3).
El resultado final (output del Sistema) seria una proposicion de la forma:
《El concepto Xha sido activado por la poblacion P porque las funciones de activacion F1,F2 y F3 concuerdan con la descripción obtenida en $\boldsymbol { \mathrm { p } } _ { \gg }$.
F1 es la funcion de activacion que activa el concepto de bajo nivel Divisi6n Social>,F2 la función de activación que activa el concepto de bajo nivel 《Diferencia de Poder>y F3 la funcion de activacion que activa la cadena de inferencias que lleva al concepto Rivalidad Social>.Como se ve,la explicacion que proporciona el Sistema es una lista de las funciones de activación teóricamente necesarias.
Se podria aducir que incurrimos de nuevo en el error positivista de confundir conceptos interpretativos con lenguajes observacionales (cf. HANNEN y KELLEY,1988; GIBBON,1989).El Sistema cuya maqueta general se ha presentado aqui no pretende producir Interpretaciones Automaticas.Es una simulación de las Teorias de Alcance Medio (RAAB y GOODYEAR,1984; SCHIFFER,1988;BINFORD, 1989)，y no una receta para hacer Arqueologia. Simplemente,permite formalizar funciones de activación (por ejemplo,Relaciones de Similaridad por encima de O,78 entre items sociotécnicos implican Control Social) en una plataforma capaz de reproducir sin error cadenas de inferencia muy largas.De este modo,se consigue cumplir una condicion previa a toda experimentación.La limitacion de los arqueologos y cientificos sociales a tratar con cadenas de inferencia muy cortas e hipótesis simples de bajo nivel de abstraccion puede ser solventada recurriendo a Sistemas de Interpretacion Asistidos por Ordenador.Estos ültimos no son κinteligentes> por si mismos, sino porque reproducen los mecanismos de inferencia mas complejos que pueda llegar a emprender un investigador.
6．Conclusiones.
La estructura interna de los conceptos interpretativos no es mas que la implementaci6n de una Teoria Cientifica: en vez de una lista de todos los atributos posibles de un concepto se construye un modelo o representacion dinamica (es decir, transformable) de los atributos teoricamente necesarios,de las relaciones entre ellos y de sus funciones de activacion para la definicion de cada concepto.La coherencia de éstos deriva, pues,de la estructura interna del dominio en el que se va a usar el concepto y la posicion del concepto en la Base de Conocimientos.En términos de Inteligencia Artificial, podemos describir este nucleo conceptual como una estructura explicita residente en la memoria del ordenador y que registra las propiedades comunes y mas tipicas del concepto, asicomo el principio que unifica sus distintas instancias.
El procedimiento de identificacion-instanciacion (la estructura externa) es un mecanismo de inferencia a partir de esta Base de Conocimientos,y no un calculo matematico o estadistico. Utiliza el conjunto estructurado de unidades de significacion y ciertas bases de reglas para transformar la Base de Conocimientos segun el Contexto. El procedimiento esta configurado por los meta-conocimientos que poseemos acerca de los conceptos, es decir,las propiedades que son claves para un concepto y que no aparecen en el contexto estudiado, las transformaciones autorizadas en la Base de Conocimientos y c6mo las propiedades o las transformaciones pueden variar entre las instanciaciones de un concepto. Un procedimiento de instanciacion asi definido opone la representacion del concepto a las observaciones (instanciaciones potenciales) por medio de inferencias que integran la informaci6n contextual y los conocimientos estructurados en la memoria del ordenador.
Una manera cómoda y ütil de simular el funcionamiento del procedimiento de identificacióninstanciacion,es por medio de un Sistema Experto, es decir,usando reglas de produccion y un modo de inferencia basado en el Modus Ponens:un sistema como ése tendra dos componentes principales, un conjunto de reglas condicion-accion (Si .,entonces ...) o producciones, y una memoria de trabajo dinamica (fig.4).Antes de lanzar la Base de Reglas, la Memoria de Trabajo estä ocupada por Ia Teoria Cientifica propiamente dicha,presentada bajo la forma de una Red Asociativa (Entidades Teoricas unidas por conexiones taxonomicas y/o explicativas).Dado que esa memoria es dinamica,al instanciar las Unidades de Activacion,esto es,introducir en la Memoria una serie de datos, ésta se transforma, adoptando un estado peculiar,precisamente el subgrafo de la Red Asociativa que corresponde a la Base de Datos usada.Esa Base de Datos deberia haber sido escogida por su capacidad para representar un problema; en nuestro caso,las relaciones de similaridad entre objetos sociotécnicos representan el problema: 《qué clase de Identidad Social existe en esa Comunidad>.Asociada al problema existe una Base de Reglas,cuya funcion es describir el estado particular de la Red Asociativa que ha sido activado por la Base de Datos: esa descripcion es,evidentemente,la solucion al Problema.La Base de Reglas puede contener tambien criterios de validacion externos,esto es,independientes de la Teoria utilizada en un principio,que en el caso de ser satisfechos por la solucion,contribuirian a modificar la Teoria de partida.El sistema opera por ciclos.En cada uno de ellos, las condiciones de cada regla son comparadas con el estado actual de la memoria de trabajo.El sistema selecciona aquellas reglas cuya condicion reaparece en la memoria de trabajo y las aplica,es decir, sus acciones son incorporadas a la memoria.Este hecho altera el estado de ia memoria de trabajo,por lo que, en los ciclos siguientes,las reglas son comparadas a una memoria de trabajo 《ampliada>.El sistema se detiene cuando se han acabado las reglas o cuando el usuario introduce la instruccion:FIN.
Fig. 4.
BIBLIOGRAFIA
ABELSON,R.P.; LALLJEE, M. 1988 “Knowledge structures and Causal Explanation> en Contemporary Science and Natural Explanation. Common sense conceptions_of causality.Edited by D.Hilton.Brighton: The Harvester Press.
APTHORPE, R. 1984 《Hierarchy and other_social relations: some categorial logic>.Differences,valeurs, hierarchies.Textes offertsä Louis Dumont. Organise par JC.Galey.Paris:Ed.de l'Ecole des Hautes Etudes en Sciences Sociales.
ANDERSON, J.R. 1983 The Architecture of Cognition. Cambridge (MA):Harvard University Press.
AMSTRONG, S.L.; GEITMAN, L.R.; GLEITMAN, H. 1983“What some concepts might not be>.Cognition 13: 263-308.
BARCELO, J.A. 1989 Arqueologia,Logica y Estadistica.Bellaterra: Serveide Publicacions del'Universitat Autonoma de Barcelona (Tesis Doctorals,microfitxes).
BARCELO, J.A. 1991 “Simulating Non-Monotonic reasoning in Archeology> (en preparaci6n).
BARTHELEMY, J.P.; GUENOCHE,A. 1988 Les arbres etlesrepresentationsdes proximites. Paris:Masson.
BINFORD, L.R. 1989 Debating Archaeology.New York:Academic Press.
BROWN, M. 1986 “An experimental logic based on the fundamental deduction principle>.Artificial Intelligence, 30(2): 117-263.
CLANCEY, W.J. 1985 HeuristicClassification".ArtificialIntelligence, 27: 289-350.
DIDAY, E. 1987 “Introduction a 'approche symbolique en Analyse des donnés>.Actes des Journées Symbolique-Numérique’ pour l'Apprentissage deConnaissances a partirde Donnees.Organisees parE.Diday et Y.Kodratoff.Paris: Lise, Ceremade et Univ.Paris-Dauphine.
DIDAY, E. 1988 “The symbolic approach in clustering and related methods of data analysis: the basic choices> en Classification and Related Methods of Data Analysis.Edited by H.H. Bock.Amsterdam: North Holland.
DUNN, G.;EVERITT,B.S.
1982An introduction to mathematical taxonomy. Cambridge University Press.
ETHERINGTON,D.W. 1987 《Formalizing Nonmonotonic Reasoning Systems>.Artificial Intelligence,31:41-85.
FESTA, R. 1987 Theory of Similarity，similitude and verisimilitude>,en WhatisCloser-to-the-Truth?. Edited by T.A.F.Kuipers.Amsterdam:Editions Rodopi B.V.
FISHER, O.: LANGLEY,P. 1986 “Conceptual Clustering and its relation to Numerical Taxonomy》enArtificial Intelligence &Statistics.Edited by W.Gale.Reading (MA): Addison-Wesley.
FROST, R.A. 1986 Introduction to Knowledge Base Systems. London: Collins (Trad.en castellano: Bases de DatosySistemas Expertos.Ingenieria del Conocimiento.Madrid:Ed.Diaz de Santos).
GIBBON, G. 1989 Explanation in Archaeology. London: Basil Blackwell.
GRAESSER, A. C.; CLARK, L.F. 1985 StructuresandproceduresofimplicitKnowledge. vol.XVII in theseries Advances in Discourse Process. Norwood (NJ):Ablex.
HANNEN,M.P.; KELLEY, J.H. 1988 Archaeology andthe Methodology of Science. Albuquerque: The University of New Mexico Press.
HODDER, I. 1986 Reading the Past. Current approaches to interpretation in Archaeology.Cambridge University Press (hay traduccion castellana,Ed. Critica.Barcelona).
HOFFMAN, J. 1986 《A simulation approach to conceptual identification,enKnowledgeandLanguage. Editet by I. Kurcz, G.W.Shugar and J.H. Danks. Amsterdam: North Holland.
HOLLAND, J.H.; HOYOAK, K.J.; NISBETT, R.E.;
THAGARD, P.R. 1986 Induction.Process of Inference,Learning and Discovery.Cambridge (MA):The MIT Press.
HORTY, J.F.; THOMASSON, R.H.; TOURETZKY,D.S. 1990 “A skeptical theory of Inheritance in Nonmonotonic Semantic Networks>.Artificial Intelligence,42:311-348.
JOHNSON-LAIRD, P. 1988 The Computer and the Mind.An introduction to Cognitive Science.Cambridge (MA):Harvard University Press. (hay traduccion castellana).
KODRATOFF, Y. 1986 Legonsd'Apprentissage Symbolique Automatique.Toulousse:Cepadues, Ed.
LEONARD,R.D.; JONES,G.T. (eds.) 1989 QuantifyingDiversity in Archaeology. Cambridge University Press.
LEVESQUE, H. 1984 《Foundations of a functional approach to Knowledgerepresentation.Artificial Intelligence,23:155-212.
LINDSAY, R. 1988 Images and Inference>.Cognition,29(3):229- 250.
MEDIN, D.; ORTONY,A. 1989 “Psychological Essentialism",en Similarity and Analogical Reasoning.Edited by S.Vosniadou and A.Ortony.Cambridge University Press.
MICHALSKI, R.S. 1980 《Knowledge acquisition through conceptual clustering:atheoretical framework and algorithm for partitioning data into conjunctive concepts>. International Journal of Policy Analysisand Information Systems,4(3):219-243.
MICHALSKI, R.S. 1983 “A Theory and Methodology of Inductive Learning>.Artificial Intelligence,20:111-161.
MICHALSKI, R.S. 1989 “Two tiered concept meaning，inferential matching and conceptual cohesiveness>. SimilarityandAnalogical Reasoning.Editedby S.Vosniadou and A.Ortony.Cambridge University Press.
MILLER, G.A.; JOHNSON-LAIRD, P. 1976 Language andPerception.Cambridge University Press.
MINTON, S.; CARBONELL, J.G.; KNOBLOCK, C.;
KUOKA,D.R.; ETZIONI, O.; GIL, Y. 1989 《Explanation based learning: a problem solving perspective>.Artificial Intelligence,40:63-118.
MITCHELL,T.M.; UTGOFF,D.E.; BANERJI, R. 1983 《Learning by experimentation: acquiring and refining problem solving heuristics>.Machine Learning.AnArtifical Intelligence approch,vol. I.Edited by R.S.Michalski, J.G. Carbonell, T.M.Mitchell. Los Altos (CA):Morgan Kaufman.
MOSs, C. 1989 “Artificial Intelligence and Symbols>. Al & Society 3(4):345-356.
MURPHY, G.C.; MEDIN, D.L. 1985 “The role of the Theories in Conceptual Coherence>. Psychological Review, 92: 289- 316.
NAGAO, M. 1985 “Strategies for Human-like Image understanding Systemsn.Cognitiva 85.Symposium Proceedings.Paris:Cesta-Afcet.
NEWELL, A. 1982 The knowledge levelArtificial Intelligence, 18(1):97-129.
NIEMANN, H.
1988 “Classification. New challenges to an old problem>.Classification and Related Methods ofData Analysis. Edited by H.H.Bock. Amsterdam:North Holland.
OSHERSON, D.N. 1987 “New axioms for the contrast model of Similarity>.Journal of Mathematical Psychology 31:93-103.
OSHERSON, D.N.; SMITH, E.E. 1981 On theadequacy ofprototype theory asatheory of concepts".Cognition 9(1):33-58.
PARSAYE,K.; HANSSON, O. 1987 Discovering Knowledge from large databases. Intelligence Ware Technical Report.
RAAB, M.; GOODYEAR,A.C. 1984 “Middle Range Theory in Archaeology:acritical review of origins and applications>.American Antiquity 49(2):225-268.
RIPS,L. 1989 “Similarity，Typicality and categorization>. Similarity andAnalogical Reasoning.Editedby S.Vosniadou and A.Ortony.Cambridge University Press.
RITCHIE, G. 1980 Computational Grammar.Brighton: The Harvester Press.
ROSEN, R. 1987 “On the scope of syntactics in Mathematics and Science",enReal Brains,Artificial Mind.Edited by J.C. Casti and A. Karlqvist. Amsterdam: North Holland.
SAMMUT,C.; BANERJI,R.B. 1986 “Learning concepts by asking questions>. Machine Learning.An Artificial intelligence approach,vol.I.Edited by R.S.Michalski,J.G. Carbonell, T.M.Mitcheil. Los Altos (CA): Morgan Kaufman.
SCHIFFER, M.B. 1988 The structure of Archaeological Theory>. American Antiquity 53(3): 461-485.
SCHOTT, M.J. 1989 “Diversity,organization and Behaviour in the Material Record>.Current Anthropology 30(3):283-315.
SHANKS, M.; TILLEY, C. 1987a Re-constructing Archaeology.Theory and Practice.Cambridge University Press.
SHANKS, M.; TILLEY, C. 1987bSocial Theory and Archaeology.London: The Polity Press.
SHASTRI, L. 1988 Semantic Networks:anevidential formalization and itsconnectionistrealization.London: Pitman.
SMITH, E.E.; OSHERSON, D.N. 1989 “Similarity and decision making>.Similarity and Analogical Reasoning. Edited by S. VosniadouandA.Ortony.Cambridge University Press.
SOWA, J.F. 1984 Conceptual Structures: Information Processing in Mindand Machine.Reading(MA):AddisonWesley.
SNEATH, P.H.A.; SOKAL, R.S. 1973 Numerical Taxonomy. San Francisco:W.H. Freeman
STEPP, R.E.; MICHALSKI, R.S. 1983 “Automated construction of Classifications: Conceptual clustering versus Numerical Taxonomy>.IEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. vol.5(4): 396-409.
STEPP,R.E.; MICHALSKI, R.S. 1986 “Conceptual Clustering of Structures Objets: A goal-orientedapproach".Artificial Intelligence, 28: 43-69.
TOURETZKY, D.S. 1986ThemathematicsofInheritance.London: Pitman.
VAN HARMELEN, F.; BUNDY, A. 1988 “Explanation-based generalization $\lneq$ Partial Evaluation>.Artificial Intelligence,36:401-412.
VOGEL, C. 1988 Genie Cognitif.Paris:Masson.
WATTENMARKER,W.D.; NAKAMURA, G.V.;
MEDIN, D.L. 1988 “Relationships between Similarity-based ExplanationandExplanation-based Categorization>,en Contemporary Science and NaturalExplanation.Commonsenseconceptions of causality.Edited by D.Hilton.Brighton: The Harvester Press.
WINOGRAD, T. 1980a《What does it mean to understand language?". Cognitive Science,4: 209-241.
WINOGRAD, T. 1980b“Extended interface modes in Reasoning by computer models>,en Aplications of Inductive Logic.Edited by J.Cohen and M.Hesse.Oxford University Press.
WINOGRAD, T. 1983 LanguageasaCognitive Process,vol.I. Reading (MA):Addison-Wesley.