title: Soprano de coloratura

text: Entre los ejemplos clásicos de soprano "canario" se incluyen Mado Robin, Yma Sumac, Erna Sack, Violetta Villas, Lily Pons, Toti Dal Monte, Amelita Galli-Curci, Carla Maffioletti y Natalie Dessay en sus inicios. Algunos estudiosos han llegado a especular que María Callas pertenecía a este tipo de sopranos. Sin embargo, esta opinión no es ampliamente sostenida ya que Callas poseía una calidad de voz más oscura, lo que en otro tiempo se consideró típico en una soprano "sfogato".


title: Víktor But

text: Víktor But (en ruso: Виктор Бут, nacido el 13 de enero de 1967 en Dusambé "(Dushanbé" o "Dušanbé)", en la entonces RSS de Tayikistán, parte de la entonces Unión Soviética) es un traficante de armas soviético, considerado por muchos el mayor del mundo y conocido como el "mercader de la muerte". En 2002 afirmó o insinuó en una entrevista radiofónica en Moscú haber nacido en Asjabad, Turkmenistán. Un informe de la inteligencia sudafricana emitido en 2001 sostiene que es ucraniano. Usa más de un pasaporte y de entre sus alias destacan nombres como "Vadim S. Aminov", "Víktor Anatólievich But" y "Víktor S. Bulakin". Es por la incertidumbre respecto de su verdadera identidad y origen por lo que ha resultado difícil seguirle y su figura tiene cierto carácter mítico. Se sabe en todo caso que su hermano Sergei trabaja para él, que está casado y tiene por lo menos una hija.


title: Víktor But

text: El 8 de marzo de 2008, Víktor But fue detenido en Tailandia en una operación conjunta llevada a cabo por varios países con asistencia de Interpol. But rechazó las acusaciones por el tráfico de armas.


title: Víktor But

text: El 5 de abril de 2012, una jueza federal de Nueva York le impuso una condena de 25 años de cárcel por vender armas al grupo terrorista de las FARC.


title: Víktor But

text: Según él mismo, fue oficial de la Fuerza Aérea Soviética y se graduó en el Instituto Militar de Lenguas Extranjeras de Moscú, famoso lugar de entrenamiento para el Directorio Principal de Inteligencia, el GRU, vasta red de espías militares a cargo del flujo armamentista hacia los movimientos revolucionarios africanos y los estados comunistas del tercer mundo. Se dice que habla con fluidez inglés, francés, portugués, uzbeko y varias lenguas africanas, además de la lengua auxiliar esperanto. Fuentes oficiales estadounidenses afirman que trabajó como traductor para las fuerzas de paz en Angola a finales de los años 1980. La inteligencia británica y la sudafricana dicen que fue enviado por la KGB a Roma desde 1985 hasta 1989, mientras él niega cualquier tipo de vinculación con el espionaje. Su vida inspiró la película "Lord of War", donde el personaje protagonista fue interpretado por Nicolas Cage.


title: Víktor But

text: Al colapso de la Unión Soviética, la Fuerza Aérea Rusa quedó en una situación de desamparo financiero para el mantenimiento y combustible de sus naves, frente a la cual But ya se había puesto a trabajar por cuenta propia. Poco después estaría comerciando armamento restante del bloque comunista a antiguos clientes como dictadores, guerrillas y gobiernos inestables en África, Colombia y Asia. Sus primeras entregas de armas conocidas las hizo en 1992 a la Alianza del Norte afgana. Un reactor MiG-21 talibán interceptó un avión de carga suyo tres años más tarde, el cual transportaba millones de cartuchos destinados al gobierno de Kabul. La tripulación fue hecha prisionera hasta una espectacular fuga un año después a bordo de un Iliushin que despegó desde Kandahar. Pakistán, Arabia Saudita y Emiratos Árabes Unidos fueron los únicos países en reconocer al gobierno talibán una vez que subió al poder, y fue en este último, específicamente en el emirato de Sharjah, donde But instaló su principal base para comerciar con él. Documentos encontrados en Kabul demuestran que a partir de 1998 el gobierno afgano pagó 50 millones de dólares en total por material bélico, y, según Washington, también drogas y milicianos. Mientras tanto había expandido desde hacía tiempo su negocio al África, donde estableció estrechas relaciones con el exdictador liberiano Charles Ghankay Taylor, el dictador Mobutu Sese Seko del Zaire (actual República Democrática del Congo), el libio Muamar el Gadafi y el líder rebelde angoleño Jonas Savimbi. En ese entonces, para volar a escala internacional los aviones debían registrarse con la serie de letras propias del país que realizaba su mantenimiento, imprimiéndosela en la cola. But los registraba varias veces en diferentes lugares y así eludía las normas de la aviación internacional, especialmente en Liberia -acorde a un informe de las Naciones Unidas (ONU) del 2000-, país que vendió su registro a socios que le ayudaron a erigir su negocio. La Oficina de Matriculación de las Aeronaves liberiana era dirigida desde Kent, Inglaterra, y ofrecía servicios burocráticos de licencias y registros sin inspección en los aviones. El mismo grupo controlaba el registro de Guinea Ecuatorial, donde But reinició el tráfico cuando la presión internacional en contra suya aumentó en Liberia. Tanto su flota en Liberia, inscrita en la empresa Central Africans Airlines, como la que tenía en Guinea Ecuatorial, que operaba en Air Cess, funcionaban con los mismos teléfonos en Sharjah. Su flota llegó a constar de 28 aviones de carga de segunda mano.


title: Víktor But

text: La personalidad de Víktor But ha contribuido a su éxito. Se dice que es un hombre educado, inteligente, ambicioso, pero prudente y modesto. Sobre todo, no se le conoce inclinación política y es su falta de escrúpulos en este sentido lo que seguramente más ha jugado a su favor: al mismo tiempo que proveía a su amigo Ahmad Sah Masud, líder de la Alianza del Norte afgana, vendía su mercancía a los talibanes; su flota voló al mismo tiempo para el gobierno de Angola y para la rebelión de la UNITA; un avión suyo rescató a Joseph Mobuto Sese Seko del sitiamiento en que lo tenían los rebeldes a quienes les había vendido armas; colaboró con Charles Taylor, las FARC colombianas y Gadafi. Se le conocen negocios de otra índole como el transporte en 1993 de fuerzas de paz de la ONU belgas a Somalía en el marco de la operación "Devolver la esperanza", o el traslado en 1994 de 2.500 soldados franceses a Ruanda para frenar la matanza que allí había o el de negociadores de paz a Filipinas, donde la banda terrorista local vinculada a Al Qaeda, Abu Sayyaf, tenía rehenes, además del envió de suministros al Programa Mundial de Alimentos al África y de materiales humanitarios a Sri Lanka en 2004. Ha participado en varias misiones para las Naciones Unidas en los mismos lugares en catástrofe producto de su venta de armas, tanto en el África como en Afganistán e Irak, donde prestó sus servicios para los Estados Unidos e Inglaterra. Es por esta última razón que ha permanecido inmune ante el proyecto de resolución dictado por la ONU en el 2004, consistente en congelar los bienes y las mercancías de quienes habían apoyado al depuesto dictador de Liberia, Charles Taylor. También por esto el gobierno británico, a petición del estadounidense, excluyó a But de su "lista negra" ese mismo año, luego de que cuatro años antes Peter Hain, entonces a cargo de la Foreign Office en el África, lo declarase el mayor obstáculo para el embargo de armas en Angola y en Sierra Leona. Ha violado además embargos de armas en Liberia y la República Democrática del Congo. La Interpol emitió una alerta roja solicitando su detención, aun sin pruebas contundentes. Pese a las presiones y la persecución en su contra, sus negocios se mantienen dentro de una laguna legal que la jurisprudencia internacional no puede prohibir.


title: Víktor But

text: But fue detenido en Tailandia en 2008, donde permaneció encarcelado hasta que en el 2010 fue extraditado a Estados Unidos.  Una jueza federal de Nueva York le condenó a 25 años de cárcel el 5 de abril de 2012, después de que un jurado popular lo hallara culpable de conspirar para matar a ciudadanos estadounidenses y vender armas a las FARC colombianas.


title: Víktor But

text: Viktor But siempre ha insistido en su inocencia y ha denunciado que su proceso ha sido una operación política.


title: Víktor But

text: El fiscal Preet Bharara aseguró que "fue durante años el traficante de armas número uno en algunos de los conflictos más violentos del mundo".


title: Víktor But

text: Desde su captura, el Gobierno de Rusia ha apoyado a But e intentó impedir su extradición. Ante la sentencia condenatoria Rusia asegura que es más consecuencia de la acción del gobierno estadounidense que del "examen objetivo de los hechos".


title: Víktor But

text: Numerosas organizaciones no gubernamentales internacionales creen que But encabezó durante años una de las mayores redes privadas de contrabando de armas del mundo. Según la directora de la organización Conflict Awareness Project, Kathi Lynn Austin, la sentencia contra But sienta “un precedente mundial en la batalla por acabar con los traficantes ilegales de armas” y demuestra que "cuando existe voluntad política, la ley es el arma más poderosa contra los mayores violadores de los derechos humanos". Señala, asimismo, la necesidad de un sólido tratado sobre comercio de armas, que "de una vez por todas regule los intermediarios en el comercio de armas a los que actualmente se permite actuar sin regulación internacional".


title: Víctor Djamkotchian

text: Víctor «Sax» Djamkotchian (Buenos Aires, 20 de mayo de 1972) es un saxofonista argentino, exintegrante de Intoxicados. También es músico de sesión y director de doblaje.


title: Víctor Djamkotchian

text: Formó parte de la banda de rock Intoxicados y por una extensa trayectoria como músico de sesión en los circuitos del jazz, funk, pop y rock.


title: Víctor Djamkotchian

text: Sus trabajos más destacados son su participación en Intoxicados como saxofonista y en coros, La Djamko, su propio grupo, y "Acid jazz performance" en la agrupación Zebra de José Mirelli.


title: Víctor Djamkotchian

text: Participó en la película "Soy rock" y el DVD de Intoxicados, "Otro día más en el planeta Tierra".


title: Víctor Djamkotchian

text: Posee un estudio de grabación llamado El Monte Estudio.


title: Whippet

text: El Whippet es una raza de perro de origen británico, esbelto y de porte elegante. Son perros activos y juguetones, similares físicamente al galgo inglés, pero de tamaño mediano. Su popularidad ha llevado a usar el nombre Whippet en un gran número de cosas, desde automóviles a galletas.


title: Whippet

text: En su origen, esta raza era tratada como el galgo inglés de los pobres a pesar de que hoy día es una raza muy apreciada. A finales del siglo XVIII, las clases populares inglesas no se podían permitir el gasto que suponía la posesión de un "verdadero galgo", por lo que este sector inventó su propia versión más pequeña y asequible, dando lugar al Whippet. Debe tenerse en cuenta que el galgo inglés, descendiente directo del galgo español, era considerado un perro noble y que en ciertos momentos de la historia estuvo prohibido poseer uno si no se pertenecía a la nobleza.


title: Whippet

text: Al ir desarrollando al Whippet, los criadores tenían como objetivo la creación de un perro que fuera como un galgo inglés pequeño y veloz, pero que debía tener mayor resistencia que el galgo italiano. Efectivamente, el Whippet necesitaba tener agilidad y elegancia, además de valor y tenacidad. Teniendo esto presente, varias razas se vieron implicadas en su creación. Se utilizó, claro está, al galgo inglés además del galgo italiano, pero también participaron Airedale, Bedlington, Manchester, Yorkshire y English Terrier. Esa sangre de terrier se pudo apreciar en algunos de los perros de pelaje largo o áspero que se veían en los primeros años del desarrollo de esta raza.


title: Whippet

text: La cría juiciosa acabó dando como resultado a un perro con la resistencia de un terrier de trabajo combinado con la velocidad y la simetría de los aristocráticos lebreles, ya que su cuerpo había sido refinado en cuanto a su armonía para que se pareciera al de los Greyhound. Había nacido el Whippet que conocemos y tanto queremos en la actualidad.


title: Whippet

text: Durante sus primeros tiempos, el Whippet tuvo varios nombres, y uno de ellos era el de «Perro que trata de morder» (Snap Dog), que se cree que surgió porque cuando corrían por una pista o se encontraban con un perro desconocido, tenían tendencia a tratar de morderse entre sí. Otro apelativo que recibieron fue el de «Hitalians», lo que indicaba su origen a partir del Pequeño Lebrel Italiano.


title: Whippet

text: Se dice que el nombre de «Whippet» pudo originarse a partir de la palabra «whip» (látigo en inglés), debido al carácter despabilado de la raza y a su velocidad. Dicho esto, había una raza llamada «wappit», a la que se hace alguna referencia durante las primeras décadas del siglo XIX. Puede que el Whippet actual tenga alguna relación con esa raza.


title: Whippet

text: Los Whippet fueron clasificados como raza en un certamen canino celebrado en Darlington en 1876, pero la raza no fue reconocida por el Kennel Club de Inglaterra hasta 1890, inscribiéndose en el libro de orígenes genealógicos los cinco primeros Whippet al año siguiente. Éste fue, sin embargo, un número decepcionante, ya que indicaba que pocos propietarios estaban interesados en inscribir a sus perros porque consideraban que se trataba de una pérdida de tiempo y de dinero. En 1896 se concedió a la raza la posibilidad de obtener Certificados de Desafío (Challenge Certificates o CC) y esto dio lugar a que haya pasado a ser una de las más numerosas en las exposiciones caninas de belleza que se celebran en Gran Bretaña. El primer campeón de la raza en Gran Bretaña fue "Zuber", que obtuvo este prestigioso título en la Exposición Canina de Belleza del Kennel Club en octubre de 1896, después de haber obtenido sus primeros CC en Bath en 1894 y en Crystal Palace en 1895. Ch. Zuber fue un macho muy influyente, al igual que lo fue su hijo, Ch. Enterprise. La primera hembra que ganó el campeonato fue Ch. Manorley Model, en la Exposición Canina de Belleza del Kennel Club de 1897.


title: Whippet

text: En 1899 se fundó un Whippet Club de Gran Bretaña con la ayuda, en gran medida, de la duquesa de Newcastle, mujer muy interesada en el mundo de los perros. Fue conocida principalmente por sus Borzoi y sus Fox Terrier, aunque presentaba de vez en cuando a algún Whippet. Fue una gran defensora de esta raza.


title: Whippet

text: Con la fundación de una asociación de la raza, las inscripciones en el libro de orígenes del Kennel Club aumentaron de forma significativa, pero, comprensiblemente, durante la primera guerra mundial éstas disminuyeron de nuevo y no hubo inscripciones en 1918.


title: Whippet

text: Hubo muchos criaderos importantes e influyentes en esos primeros tiempos, algunos de los cuales habían sido fundados incluso antes del siglo XX. A pesar de eso, y una vez más, muchos criaderos sufrieron un declive y otros desaparecieron debido a la segunda guerra mundial. Había escasez de alimentos, lo que tuvo inevitablemente un drástico efecto sobre la cría y el cuidado de los perros de todas las razas. Unos pocos criadores consiguieron mantener sus líneas durante esos años, y las inscripciones volvieron a aumentar a medida que avanzaba la década de los cuarenta, con más de 700 nuevas inscripciones en 1947. En los años sesenta las inscripciones se dispararon, y esto no siempre es algo bueno para una raza, pero afortunadamente los entusiastas del Whippet son un grupo que muestra una gran dedicación. Durante la última década del siglo XX, las inscripciones permanecieron estables en Gran Bretaña, con 1.431 a 1.747 Whippet inscritos anualmente, siendo la segunda cifra indicativa de un pequeño pico en 1996, aunque estas cifras se redujeron después en una centena aproximadamente.


title: Whippet

text: En 1999, el Whippet Club celebró su centenario, llevando a cabo una exposición que duró dos días. Tuvo un gran respaldo e incluyó todos los aspectos de esta raza, entre ellos el adiestramiento para la obediencia, la agilidad y las carreras persiguiendo una liebre mecánica. El perro, creado en sus orígenes por las manos de los mineros del norte de Inglaterra, ha sido descrito frecuentemente como «una obra de arte canina», y se trata de una raza de la que se debe estar realmente orgulloso.


title: Whippet

text: En el siglo XIX, las carreras de perros fueron consideradas como «un deporte de la clase obrera». Debido a esto, los entusiastas de mayor poder adquisitivo no solían participar de su atmósfera desenfadada. Aunque la Ladies Kennel Association (una asociación canina con asociados exclusivamente femeninos) celebró una carrera de Whippet a la que honraron con su presencia el rey Eduardo y la reina Alejandra, no tuvo el éxito que se esperaba.


title: Whippet

text: Los Whippet utilizados tanto en las carreras como en la caza de conejos debían poder virar ágilmente y ser hábiles con la cabeza y los dientes. También era esencial que fueran capaces de alcanzar una buena velocidad. Los destinados únicamente a las carreras en pista debían tener la potencia necesaria para iniciar la carrera rápidamente y, sin entorpecer a los demás participantes, debían correr con gran velocidad hasta el final de la pista.


title: Whippet

text: Los perros solían pelearse en la pista y en algunas de ellas se dividían las calles con lonas o redes para evitar este problema. En otras pistas sólo se utilizaba una cuerda para separar las calles. En la mayoría de las carreras de campeonato se empleaba una balanza para medir el hándicap y se separaba a los perros en categorías de más de 10,5 kg, entre 8 y 10,5 kg, entre 5,5 y 8 kg y de menos de 5,5 kg. En 1888, White Eye, un perro negro con un ojo blanco, batió el récord para los perros de 9,5 kg, cubriendo 200 yardas (182 m) en 12 segundos. Las descripciones de estas primeras carreras eran muy detalladas e incluían curiosos detalles, como, por ejemplo, la zancada de un perro de 8 kg, que podía sobrepasar los 4,5 m.


title: Whippet

text: Se empleaba mucho tiempo, trabajo y dinero para tener al Whippet en plena forma para las carreras, ya que se llevaban a cabo fuertes apuestas para que los esfuerzos valiesen la pena. Se consideró a Lancashire (al norte de Inglaterra) como el lugar de origen de las carreras de Whippet, y se creía que los perros de esa región eran mejores que los procedentes de cualquier otro lugar. Las pistas de ceniza eran más rápidas que las de hierba, y algunas pistas de Lancashire eran conocidas en todo el mundo.


title: Whippet

text: En la línea de salida los perros eran sujetados por la cola y la piel de la nuca. Al oír el pistoletazo de salida, la persona que sujetaba al perro le lanzaba hacia delante, todo lo lejos que podía, rogando para que no tropezara. Un buen «lanzador» suponía una gran ventaja para el perro. Los espectadores gritaban y chillaban, mientras que en el otro extremo de la pista los propietarios llamaban a sus perros agitando algún objeto que el perro debía alcanzar. Ese objeto solía consistir en un trozo de tela o en una toalla, pero a veces se trataba de un conejo muerto o incluso de una paloma.


title: Whippet

text: Para adiestrar a los Whippet jóvenes, se llamaba a los cachorros para que vinieran a comer agitando un trapo, imitando la situación en la que se encontrarían cuando fueran mayores. El entrenamiento podía consistir en recorrer entre 19 y 32 km diarios, con el objetivo de perfeccionar el tono muscular y el de las patas. Para llevar a cabo ejercicios vigorosos se utilizaba una pelota.


title: Whippet

text: Se dice que muchos Whippet comían mejores alimentos que sus amos. Algunos de los mejores perros comían únicamente carne de ternera escocesa que era enviada desde las tierras del norte, ya que la ternera inglesa no se consideraba de suficiente calidad. La dieta se controlaba muy cuidadosamente y a algunos perros se les ponía bozal para evitar que consumieran alimentos no destinados a ellos. Algunos eran mantenidos prácticamente ocultos, excepto cuando les tocaba correr, y eran alimentados y atendidos por una única persona, con lo que se les privaba de lo que hoy día consideramos como el tan esencial compañerismo. En otros aspectos, estos apreciadísimos perros eran tratados con cariño, pero los estándares de los cuidados caninos no eran entonces los que tenemos actualmente.


title: Whippet

text: Un perro ganador siempre era el blanco del cariño y el afecto de su familia, y frecuentemente una familia se sustentaba con el producto de los premios del perro. Muchos perros perdedores no vivieron lo suficiente, puesto que la gente con pocos recursos económicos no podía permitirse su manutención. Por otro lado, un buen perro que fuera demasiado viejo para correr solía vivir el resto de sus días con su familia, al lado de la chimenea.


title: Whippet

text: Como en las carreras de Whippet había dinero en juego, era habitual recurrir a ciertos trucos. Frecuentemente, un perro de otro distrito era conocido por su nombre, pero no por su aspecto, así que un buen perro podía ser inscrito con el nombre de un perro de inferior calidad, haciendo que el sistema de asignación de hándicap quedara totalmente desbaratado. El hecho de que los perros permanecieran tapados con una manta hasta el momento mismo del inicio de la carrera facilitaba estas trampas, de modo que con algo de habilidad incluso se podía cambiarle el color y ello podía encubrirse. Incluso se dio el caso de un macho que fue inscrito como si se tratara de una hembra.


title: Whippet

text: A veces se «retenía» a los perros, para así no soltarlos inmediatamente tras el pistoletazo. De hecho, se habían dado casos en los que había sonado el pistoletazo y no se había lanzado a ninguno de los Whippet. Esto era debido a que cada lanzador debía estar apostando por otro perro. No era infrecuente que a un perro se le pisara una pata hasta el punto de llegar a provocarle cojera. Incluso los escolares mostraban un extraordinario interés por este deporte, dado que sus maestros les preguntaban frecuentemente qué perros iban a ser los ganadores.


title: Whippet

text: El Whippet fue reconocido como raza en los Estados Unidos en 1888, y un perro blanco con manchas marrones y amarillas llamado Jack Dempsey fue inscrito en el libro de orígenes genealógico del American Kennel Club (AKC) ese mismo año en el apartado de «Miscelánea». Una hembra llamada Boston Model fue el primer Whippet que se sabe que ganó en un certamen canino, llevándose el primer premio en una categoría de razas varias en 1893. Ha habido, por supuesto, muchos grandes criaderos en los EE. UU. a lo largo de las décadas. El primero de ellos fue «Bay View», que hizo su aparición pública en el mundo del Whippet en 1903. En 1904 Bay View Pride, nacido en 1902, se convirtió en el primer campeón estadounidense. El único Whippet que ha vencido en la famosa Exposición Canina de Belleza del Westminster Kennel Club fue Ch. Courtenay Fleetfoot of Pennyworth, propiedad del criadero Penny Worth, en 1964. El criadero estadounidense más famoso en la actualidad es Sporting Fields, y sus perros dominan en la mayoría de las exposiciones que se celebran en los EE. UU.


title: Whippet

text: Aunque los Whippet gozan de mayor popularidad en Gran Bretaña que en los EE. UU. en las exposiciones generales, en las monográficas se han alcanzado participaciones espectaculares (de más de 500 en algunas ocasiones). Es interesante ver que la proporción de jueces estadounidenses especializados es pequeña en comparación con los que participan en los certámenes caninos británicos.


title: Whippet

text: Es muy probable que, incluso durante el siglo XIX, muchos colonos se llevaran consigo a sus Whippet, y se tiene constancia de la existencia de carreras de Whippet en 1869. De todas formas, no fue hasta el siglo XX cuando se comenzaron a criar específicamente Whippet para las exposiciones caninas de belleza.


title: Whippet

text: Los animales importados de Gran Bretaña tuvieron una gran influencia en Australia, en parte gracias a las leyes de cuarentena británicas, lo que hacía que fuera más fácil importar de Gran Bretaña que de cualquier otro país. Varios Whippet han obtenido galardones muy prestigiosos en Australia, y uno de los primeros grandes triunfos fue la consecución del premio al Mejor de la Exposición de Ch. Calpin Bartic en la exposición canina de belleza Brisbane Royal en 1951.


title: Whippet

text: En Escandinavia se expusieron Whippet hacia 1900, y en 1917 la reina Maude de Noruega importó dos Whippet a su país, lo que dio una cierta notoriedad a la raza. Al igual que en otros países, los aficionados escandinavos están muy dedicados a su raza, y el Svenska Whipptklubben (Asociación Sueca del Whippet) fue fundado en 1976.


title: Whippet

text: El mundo del Whippet en la Europa continental es algo diferente, siendo Francia el país en el que es más popular. Se fundó una asociación francesa de esta raza a finales de los años cuarenta y sus certámenes congregan a muchos participantes. De todas formas, y aunque se inscriben muchos ejemplares en el libro de orígenes genealógico en este país, muchos son tenidos como mascotas caseras y no como perros de exposición.


title: Whippet

text: En Alemania, los Whippet se inscribieron por vez primera en 1903, pero en esos primeros tiempos no había una clara distinción entre los Pequeños Lebreles Italianos de gran tamaño y los Whippet. Hasta la llegada de la guerra se importaron varios Whippet británicos a Alemania, pero actualmente la raza no es muy popular en ese país, y su número de inscripciones es similar al de Suiza, a pesar de la disparidad en cuanto a la extensión y la población de ambos países.


title: Whippet

text: Aunque muchas razas tienen una mayor cantidad de inscripciones en el Kennel Club de Inglaterra, el número de Whippet expuestos en los certámenes suele superar al de muchas otras. Generalmente se inscriben más de 200 Whippet en las exposiciones, a veces este número se acerca a los 250 y en ocasiones lo supera, como en la exposición canina de belleza Crufts de 1999, en la que participaron 335, lo que sumó un total de 374 entradas en ring. Estas elevadas cifras suelen requerir la actuación de dos jueces: uno para los machos y otro para las hembras. No es fácil ganar en estas competiciones tan reñidas. Muchos aficionados a los Whippet disfrutan con la raza, consigan o no grandes triunfos en los certámenes caninos.


title: Whippet

text: Actualmente se barajan dos posibilidades sobre la ascendencia del Whippet. Una de ellas es una hipótesis que defiende que el Whippet es el resultado de cruzar los galgos ingleses más pequeños reduciendo la alzada de 75 a 50 cm con los Piccolos (pequeño lebrel italiano). La otra hipótesis sostiene que el Whippet procede de cruzar al galgo inglés con Manchester terriers, o con Spaniels.


title: Whippet

text: Puede poseer un pelaje en distintas coloraciones. Su altura a la cruz es de 47 a 51 cm para los machos y 44 a 47 cm para las hembras, según el estándar de la FCI (Fédération Cynologique Internationale).


title: Whippet

text: El Whippet es un perro que se adapta muy bien a la vida en la ciudad pero debe hacer ejercicio de una a tres horas al día, ya que si no el perro tiende a sufrir sobrepeso. Al ser un lebrel es una opción perfecta para personas que desean disfrutar de un compañero mientras se ejercitan o simplemente aquellos que buscan en él una mascota de compañía. Con los niños es un buen perro, pues no se torna agresivo siempre y cuando los niños no invadan el lugar del perro y se le de un trato digno.


title: Whippet

text: Antes de adquirir uno de estos perros debe analizarse si se está dispuesto a cuidarlo durante unos 10-14 años, que es su esperanza de vida media.


title: Whippet

text: En un principio, los Whippets se utilizaban para realizar concursos de caza del conejo. Estos concursos consistían en poner a los conejos en cercados y soltar a los Whippets; el primero que matara a un conejo ganaba. Con los concursos de este tipo los mineros ingleses se divertían apostando pequeñas cantidades de dinero.


title: Whippet

text: Más tarde, al prohibirse estos concursos, el Whippet empezó a usarse en carreras en las que los canes debían perseguir un pañuelo o trozo de piel a lo largo de una pista recta, que en ocasiones se trataba de un simple callejón. De esta manera se seguían haciendo pequeñas apuestas entre las personas trabajadoras que no podían permitirse apuestas más serias.


title: Whippet

text: Actualmente, estas carreras se han formalizado y ya no se realizan en callejones, sino en pistas reglamentarias, también rectas, en las que los Whippets persiguen un peluche con forma de conejo mecanizado, en vez de un pañuelo. Además, hoy día los Whippets se emplean también para el "coursing".


title: Whippet

text: Este perro debe de ser mantenido preferentemente dentro de la casa, ya que no tolera muy bien las bajas temperaturas. Su mantenimiento diario no va más allá de su ración de comida (14 gramos por kilogramo del perro).


title: Whippet

text: Han sido muchas las comparaciones que se han hecho entre estas dos razas dando pros y contras constantes respecto a ambas. Para empezar, se podría decir que el Whippet aprovecha su complexión más pequeña para poseer una aceleración inigualable, incluso para un galgo inglés. Por el contrario, el galgo inglés alcanza la mayor velocidad punta de todos los perros en carrera: 64 km/h. Por lo tanto, en una distancia muy corta el Whippet podría vencer a su pariente de mayor tamaño y fama.


title: A Farewell to Kings

text: A Farewell to Kings es el nombre del quinto álbum grabado en estudio por la banda de rock canadiense Rush y fue lanzado al mercado estadounidense en septiembre de 1977. El LP no fue editado en ningún país de Hispanoamérica, salvo en la Argentina. Sin embargo, el sencillo "Closer to the Heart" fue una de las canciones de rock más radiadas en la época por las principales emisoras hispanoamericanas, al punto que es una de las canciones más conocidas y emblemáticas de la banda.


title: A Farewell to Kings

text: Geddy Lee escribió sus líneas de bajo originalmente con su bajo acústico


title: A Farewell to Kings

text: Luego del tremendo éxito del álbum "2112", la banda se sumerge en una intensa gira que los lleva al otro lado del Atlántico. Buscando inspiración para grabar un nuevo álbum conceptual enmarcado en una historia épica, se trasladaron a Gales, Reino Unido, donde finalmente se realizaron las grabaciones, mientras que la mezcla del sonido se realizó en los Estudios Advision de Londres. El nombre del álbum -en español "Adiós a los Reyes"- está claramente inspirado en la novela de Ernest Hemingway "A Farewell to Arms" (Neil Peart era un devoto lector de Hemingway) y la canción homónima contiene críticas veladas al feudalismo y la monarquía, de allí el nombre. El concepto de los señalamientos planteados en dicha canción se cierra en "Closer to the Heart", una canción llena de optimismo y esperanza, sobre un mundo nuevo que está naciendo.


title: A Farewell to Kings

text: La influencia de otros clásicos de la literatura en la lírica de Neil Peart puede también notarse en canciones como "Xanadu", inspirada en el poema "Kubla Khan", escrito por Samuel Taylor Coleridge y en "Cygnus X-1", cuya trama versa sobre el drama existencial de un viajero espacial que termina cayendo en un agujero negro, con referencias a Don Quijote -su nave se llama "Rocinante"-, entre otras. Esta canción, inspirada por el objeto estelar Cygnus X-1, que se cree es un agujero negro, fue compuesta y arreglada íntegramente en las sesiones de estudio, sin ideas previas y, como concepto, encuentra su continuación y conclusión en el siguiente álbum, "Hemispheres".


title: A Farewell to Kings

text: Como anécdota curiosa, el estudio donde se realizó la grabación del álbum tiene una sala donde se puede grabar sonidos con eco (se puede escuchar en la canción "Madrigal") y otra donde se puede grabar al aire libre (las tomas donde se oye el canto de los pájaros al principio de las piezas "A Farewell to Kings" y "Xanadu").


title: A Farewell to Kings

text: Lado A:


title: A Farewell to Kings

text: Lado B:


title: Polo Polo

text: Leopoldo Roberto García Peláez Benítez (León, Guanajuato, 9 de marzo de 1944), más conocido con el nombre artístico de Polo Polo, es un comediante Mexicano.


title: Polo Polo

text: Sus rutinas se caracterizan por referencias sexuales, doble sentido y lenguaje explícito popular "mexicano", las cuales son relatadas como una supuesta anécdota personal. El estilo de Polo Polo se basa en contar chistes sencillos pero de manera muy detallada, con muchos absurdos en la historia, por lo general indicando que él mismo, o alguien cercano a él fue el o la protagonista. Polo Polo utiliza todo tipo de lenguaje obsceno y el objetivo es que la gente se divierta con el desarrollo de la historia y no necesariamente con el final del chiste, de tal forma que sus shows en vivo son únicos porque cada chiste lo desarrolla de forma diferente, aún con el mismo final.


title: Polo Polo

text: El material de Polo Polo sufrió de bajas ventas debido a la censura de los años 80 y 90, ya que era muy difícil adquirir su material original en sitios donde se vendían otros contenidos musicales. En los discos o audiocassettes de Polo Polo se advierte que el contenido es exclusivo para adultos por el tipo de lenguaje y referencias sexuales. Así mismo, su tipo de humor consiste en ridiculizar las situaciones de la vida diaria y la vida sexual. Su material, a diferencia de otros comediantes, no contiene mensajes políticos o críticas sociales (sólo actuaciones recientes contienen una referencia a los políticos y a algunos hechos sociales, aunque siempre con un toque personal debido a la creatividad del cómico para poder sacar humor de situaciones difíciles así como hechos también de la época), dando como resultado un humor adaptable a cualquier tipo de situación.


title: Polo Polo

text: De manera indirecta, sus materiales discográficos supusieron un primer acercamiento para algunos adolescentes y púberes al mundo de la comedia a base de doble sentido y Albur Mexicano, lo que también fue una inspiración para algunos comediantes que hoy en día comienzan su ascenso por la fama.


title: Polo Polo

text: Del mismo modo es disfrutado por gente de todos los estratos sociales, lo que convierte su estilo de comedia en un tipo de "Stand-Up Comedy" único en su clase en Latinoamérica. Su difusión más allá de México se facilitó primeramente gracias a las personas extranjeras que adquirían en México su material discográfico y lo llevaban a sus países de origen, y luego gracias al auge de Internet se popularizó más su humor, además de que a principios de 2006 muchos diseñadores gráficos independientes comenzaron a ilustrar sus chistes con animaciones acordes a las situaciones. Todo esto le ha llevado a ser uno de los cómicos latinoamericanos más conocidos del planeta.


title: Polo Polo

text: Leopoldo García nació el 9 de marzo de 1944 en la ciudad de León, Guanajuato, en el seno de una familia dedicada a la industria zapatera. Tras dedicarse algunos años al oficio de la familia, y habiendo ya llegado a la edad adulta, descubre su vocación humorística, la cual lo lleva en un principio a trabajar en pequeños establecimientos sin percibir remuneración alguna.


title: Polo Polo

text: El público y la popularidad de Polo Polo aumentaron paulatinamente, por lo que en 1976 su espectáculo se trasladó a un club más grande llamado "Keops Nightclub" donde su show se presentaba todas las noches con todas sus localidades vendidas. Conforme la popularidad de Polo Polo alcanzó grandes niveles, el comediante tuvo la oportunidad de alternar su espectáculo en el Keops, con presentaciones en los bares del Conjunto Marrakesh y en el centro nocturno "El Cantar de los Cantares". Durante muchos años consecutivos, el espectáculo de Polo Polo fue un sello distintivo del centro nocturno "Keops", hasta que en 1986 le llega al comediante la oportunidad de presentarse en el salón más grande de México llamado Crown Hall del hotel Crowne Plaza, y en eventos multitudinarios.


title: Polo Polo

text: Además a este comediante se le da la oportunidad de grabar en vivo su primer disco con la compañía discográfica Musart, titulado "El Viaje a España". A pesar de la poca difusión por radio (debido al contenido explícito de albures en los chistes), el álbum vendió más de 100,000 copias. Este periodo de incomparable éxito y actividad, es sumamente memorable para Polo Polo, pues es cuando establece el récord del show con mayor duración, el cual permanece vigente hasta la fecha. Tanta fue su fama que sin saber nada de actuación llegó a ser invitado para actuar en 5 películas de cine de ficheras, apareciendo en títulos como "La lechería de Zacarías", "Dando y dando, pajarito volando" y "El chico temido".


title: Polo Polo

text: La década de los años 80 está marcada por sus consistentes apariciones en programas nocturnos de televisión, y por la demanda que tuvo en toda la República Mexicana, llegando inclusive a debutar fuera del territorio de México. Su primera aparición en Estados Unidos fue en 1988, invitado por la Exclusive Artist Productions en el Chache Super Club de Hollywood donde sus presentaciones por 10 días estuvieron a teatro lleno. Centros nocturnos, palenques e inclusive celebraciones privadas fueron parte de la actividad del comediante desde entonces hasta la fecha.


title: Polo Polo

text: En los años 90 Polo polo se consolida como uno de los favoritos del público y sigue recorriendo la República Mexicana y los Estados Unidos. El 3 y 4 de diciembre de 1994, Polo Polo presentó dos shows en el Gran Olympic Auditorium de Los Ángeles, California con récords de asistencia. Similar situación se repitió en el Sahara Hotel & Casino de Las Vegas, Nevada, en el Universal Ampitheater en Universal City, California, en el Emilios Ballroom en Houston, Texas, en el Celebrity Theather en Phoenix, Arizona, etc. En México, los centros nocturnos más exclusivos como el Premier, Centro Nocturno “El Patio”, el Teatro Blanquita y el Teatro San Rafael entre otros, lo demandan en gigantes proporciones, mientras que el comediante sigue sacando a la venta más y más producciones discográficas. A finales de la década, Polo Polo condujo un programa de televisión llamado "Con Ganas", el cual tuvo una corta duración, a pesar de su éxito popular, en este mismo al final un participante tenía que superar una prueba para ganar un viaje al Mundial Francia 98.


title: Polo Polo

text: Desde sus inicios Polo Polo garantiza un show nuevo cada año, permitiendo a sus seguidores tener la seguridad de que el material que verán será totalmente nuevo.


title: Polo Polo

text: A lo largo de su carrera, Polo Polo ha trabajado en las películas "Investigador privado... muy privado", "Sólo para adúlteros", "Los relajados", "Duro y parejo en la casita del pecado" y "La lechería de Zacarías".


title: Polo Polo

text: Ya para el año 2000, Polo Polo ha sido ejemplo de una carrera artística exitosa en la que ha combinado la actuación en películas con las obras de teatro, la conducción, la canción, y desde luego, la presentación de sus espectáculos humorísticos. Algún tiempo después participó en el programa "La escuelita VIP", producido por el también comediante Jorge Ortiz de Pinedo, donde apareció al lado de otros artistas como Martha Ofelia Galindo, Luis de Alba, Chabelo, Roxana Martínez, Lorena Herrera, Jorge Muñiz, Mauricio Herrera, Isabel Madow, Luz Elena González y Rafael Inclán. El 22 de febrero de 2010 hace el relanzamiento de su ya conocida página web www.polopolo.mx Integrando redes sociales, que cuenta con más de un millón de seguidores tanto en Facebook como en Twitter.  En febrero de 2010 lanza en tres de las principales cadenas de cines del país su show pregrabado "El Show de Polo Polo: Reca(r)gado disponible durante varios días", revolucionando así la manera de presentar este tipo de shows y haciéndolos más accesibles al público.


title: Polo Polo

text: A su vez cuenta con numerosos vídeos animados con sus chistes (los cuales han sido realizados por diseñadores gráficos del país como Bachan, Ga-Pema y otros independientes) y tiene varios CD con su repertorio.


title: Aloha Oe

text: "Aloha Oe" ("Adiós a ti") es una canción escrita por la Princesa Liliuokalani de Hawái, que fue Reina posteriormente. Liliuokalani, compositora, compuso muchas canciones, pero es más conocida por escribir "Aloha Oe". Actualmente, "Aloha Oe" es una de las canciones hawaianas más conocidas.


title: Razonamiento basado en casos

text: Razonamiento basado en casos es el proceso de solucionar nuevos problemas basándose en las soluciones de problemas anteriores. Un mecánico de automóviles que repara un motor porque recordó que otro coche presentaba los mismos síntomas está usando razonamiento basado en casos. Un abogado que apela a precedentes legales para defender alguna causa está usando razonamiento basado en casos. También un ingeniero cuando copia elementos de la naturaleza, está tratando a esta como una “base de datos de soluciones”. El razonamiento basado en casos es una manera de razonar haciendo analogías. Se ha argumentado que el razonamiento basado en casos no solo es un método poderoso para el razonamiento de computadoras, sino que es usado por las personas para solucionar problemas cotidianos. Más radicalmente se ha sostenido que todo razonamiento es basado en casos porque está basado en la experiencia previa.


title: Razonamiento basado en casos

text: Antes de empezar a tratar el tema del razonamiento basado en los casos de uso es necesario situar el contexto en el que se encuentran para poder realizar una primera aproximación al tema y poder comprender el porqué de su utilización.


title: Razonamiento basado en casos

text: Así pues el razonamiento basado en casos de uso o case base reasoning (CBR) es un tipo de sistema experto. Un sistema experto, desde el punto de la inteligencia artificial, es un sistema que intenta imitar el comportamiento de un ser humano experto en alguna temática, es decir imitan las actividades de un ser humano para intentar resolver los problemas de distinta índole. Un ejemplo de sistema experto sería uno que se encargase de diagnosticar problemas mecánicos en un coche. Es suficientemente claro que el sistema experto lo que intentará será imitar el comportamiento que seguiría el mecánico para intentar determinar cual es el problema que presenta el automóvil. Para ello, lo que intentará el sistema básicamente será imitar el comportamiento que sigue el propio ser humano, en este caso un mecánico, para llegar a la misma conclusión a la que el llegaría, y poder dar la solución que daría un mecánico después de su análisis. Las ventajas de la creación de un sistema experto son claras, facilitar el trabajo de los expertos. Es evidente que con la creciente popularización de los medios informáticos y su continua implantación en la sociedad, han provocado que mucha gente busque estas soluciones para solucionar los problema cotidianos, que les hagan recomendaciones, sistemas de ayuda, etc. y los sistemas expertos lo que hacen es permitir a las empresas otorgar estos servicios sin la necesidad de que exista una persona física que lo haga, con lo que supone una reducción de los costes importantes. Por otro lado, cada día la información con la que se encuentran delante los sistemas expertos va creciendo, y eso provoca que en muchos casos el tratamiento de esta información sea lento y en muchos casos intratables, no por la dificultad del problema, sino por la gran cantidad de datos de entrada que tienen. Como podemos ver, en todos estos casos el sistema experto resulta de una enorme utilidad.


title: Razonamiento basado en casos

text: Ahora bien, deberíamos analizar cuales son los elementos necesarios para que un sistema experto sea realmente útil y una herramienta efectiva tanto en la propia interacción con el usuario como la calidad de la respuesta aportada por el mismo. Así pues, tenemos que todo sistema experto tendría que reunir dos cualidades claramente diferenciadas, de un lado debería de ser capaz de explicar sus propios razonamiento, es decir, aquel conjunto de reglas o pasos que utiliza el experto ir deduciendo diferentes hechos hasta llegar a una conclusión final. Por otro lado, si nos fijamos bien veremos que hasta ahora no habíamos mencionado una de la cualidades innatas que tienen los seres humanos y gracias a la cual han ido mejorando a lo largo de la historia, y que es la adquisición de nuevos conocimientos. Dada su importancia en los seres humanos no podría serlo menos en los sistema expertos, ya que sin esto puede que consiguiésemos un sistema de una gran calidad en la actualidad, pero la gran velocidad a la que avanza el mundo actualmente harían que rápidamente este se quedase obsoleto y por lo tanto resultará inútil. Para solucionar estos problemas los expertos recurren a mecanismos de razonamiento que sirven para modificar los conocimientos anteriores. Viendo esto podemos llegar a la conclusión de que los sistemas expertos, en muchos campos no intentan substituir a los expertos humanos, sino que lo que se persigue es realizar con más rapidez y eficacia todas las tareas que realiza. Debido a esto en la actualidad se están mezclando diferentes técnicas o aplicaciones aprovechando las ventajas que cada una de estas ofrece para poder tener empresas más seguras. Un ejemplo de estas técnicas sería los agentes que tienen la capacidad de negociar y navegar a través de recursos en línea; y es por eso que en la actualidad juega un papel preponderante en los sistemas expertos.


title: Razonamiento basado en casos

text: Una vez definidos con exactitud los objetivos que se persiguen con la utilización de los "sistemas expertos" sería interesante establecer en qué elementos se divide un sistema experto. Así pues podemos ver que según lo explicado hasta ahora existe en un primer lugar una base de conocimientos, que básicamente es donde se almacenara el conocimiento que tenga el experto sobre el tema que tratará. Aquí es donde se ve claramente que si se quisiese abarcar una gran cantidad de temas de conocimiento esto aumentaría desmesuradamente provocando o bien que el tamaño de la información lo hiciese intratable, o por otro lado que el ser coherentes con el tamaño utilizado nos llevase a penalizar la cantidad de conocimiento que tenemos del tema y por lo tanto obtener como resultado un "experto mediocre". En segundo lugar tenemos una base de hechos, que será donde se irán almacenando todas aquellas deducciones que se vayan realizando en el proceso de inferencia. Una vez tenemos estos dos elementos, el siguiente paso lógico es tener un elemento que se encargue de a partir de los hechos y del conocimiento para ir generando conclusiones, más hechos, para ir siguiendo un proceso de razonamiento que le lleve a la solución final; estamos hablando de un motor de inferencia. Lo podríamos resumir en el elemento que modela el razonamiento humano. Por último, tenemos la interfaz con el usuario. Este, puesto que no es un elemento puramente del sistema de razonamiento tiene una gran importancia, ya que será la puerta de entrada del sistema. Su importancia recae principalmente en la forma que tendrá de recoger la información del usuario, ya que si la información recogida no es la adecuada, por muy buen motor de inferencia y reglas que tengamos, el resultado no será satisfactorio. Es por eso de la importancia de esta interfaz.


title: Razonamiento basado en casos

text: Habiendo definido perfectamente qué es un sistema experto y las partes que lo componen, el siguiente paso lógico seria comentar que tipos de sistemas existen y más concretamente que tipo de sistema deductivo utilizan para poder llegar a la conclusión. Utilizando esto último podríamos dividirlos en 3 tipos bien diferenciados:


title: Razonamiento basado en casos

text: Los sistemas expertos basados en reglas se utilizan para el proceso de inferencia de un conjunto de reglas que constituyen la base de conocimiento del experto. Este conjunto de reglas pueden ser activadas a medida que las condiciones son evaluadas positivamente y su utilización implica la creación de nuevos hechos. Este proceso permitirá a partir de unos hechos iniciales desarrollar un proceso deductivo que concluirá el momento en que no quede ninguna otra regla por utilizar.


title: Razonamiento basado en casos

text: Para realizar este tipo de tratamiento es posible hacerlo de dos maneras diferentes, por un lado realizarlo desde las evidencias hasta los objetivos () o por otro lado en orden inverso que seria comenzar desde el objetivo hasta llegar al conjunto de evidencias que lo han provocado ().


title: Razonamiento basado en casos

text: Este otro tipo de sistema experto basa su funcionamiento como su nombre propio indica en las redes bayesianas. Así pues se trata de un modelo probabilístico que relaciona un conjunto de variables aleatorias mediante un grafo dirigido. El motor de inferencia que utiliza para procesar las evidencias se basa en la teoría de probabilidades y más concretamente con el Teorema de Bayes. Este método es especialmente una herramienta extremadamente útil en la estimación de probabilidades ante nuevas evidencias.


title: Razonamiento basado en casos

text: Este último tipo de sistema experto será el que procederemos a explicar en este trabajo y analizaremos con más detalle en los siguientes apartados. Es importante este primer capítulo del trabajo para hacer ver el contexto en que se encuentra este tipo de sistema experto y poder entender con mayor profundidad el modo con el que trabaja.


title: Razonamiento basado en casos

text: A grandes rasgos, este tipo de sistemas basa su funcionamiento en experiencias anteriormente vividas, ya sea por el propio sistema o bien por la persona experta, y a partir de este conocimiento de vivencias realizar una asociación con estas experiencias para extraer una solución de esto. Como podemos ver de los tres métodos existentes, este es el que más se asemeja al modo de pensar que tenemos los seres humanos. Si nos ponemos a pensar en los niños pequeños, el tipo de razonamiento que utilizan es el basado en las experiencias que le proporciona su trato con el medio. Un ejemplo relacionado con esto sería que cuando un niño está en la cocina y toca una olla puesta en el fuego y se quema, habrá adquirido una nueva experiencia. Si otro día ve una olla en el fuego ya no la tocará porque tendrá esa experiencia. Aun así podría tener la experiencia de ver a su madre coger esa olla con los paños de cocina. De todo ese conjunto de experiencias, el niño, la siguiente vez que quisiese tocar una olla sabría que si quiere hacerlo debería servirse de paños para no quemarse. Este es un claro ejemplo del funcionamiento del razonamiento basado en casos. Podemos ver cómo el niño pequeño a través de vivencias anteriores, tanto si se trata de errores como de aciertos, adquiere experiencias que utilizará cuando tenga que enfrentarse a una nueva situación y que constituirán su nueva base de razonamiento. Esto es una pequeña introducción del funcionamiento. A continuación se hará una explicación mucho más detallada de su funcionamiento, así como de las diversas posibilidades que ofrece.


title: Razonamiento basado en casos

text: En este capítulo comenzaremos a explicar uno de los tipos de sistema experto que existen: el razonamiento basado en casos o case based reasoning (CBR). La mejor forma para comenzar a entender una palabra es intentando entender su significado, es por eso que comenzaremos analizando su definición:


title: Razonamiento basado en casos

text: “"A case is a contextualized piece of knowledge representing an experience that teaches a lesson fundamental to achieving the goals of the reasoner"”, [Kolodner, 1993]


title: Razonamiento basado en casos

text: Como podéis ver el análisis de la expresión se hace directamente del inglés y esto viene motivada directamente por el hecho de que la propia traducción puede hacer perder parte del significado de la definición, cosa que perjudicaría su análisis. Así pues comenzando con el análisis la primera palabra importante es “case”. Este sistema de razonamiento se basa en una unidad mínima llamada caso. Un caso se puede definir como una representación de una experiencia anterior, una vivencia. Podría ser visto como una caja en la que encontramos todas aquellas cosas que pasaron en la experiencia. Una buena analogía seria utilizando reglas, podríamos describir este caso como un conjunto de reglas relacionadas con una experiencia. Debe quedar claro que las reglas por sí solas no tienen significado, ya que es en el conjunto de la experiencia donde encontramos la mínima expresión. Si considerásemos reglas sueltas de esta experiencia nos encontraríamos con que estaríamos delante de un sistema experto.


title: Razonamiento basado en casos

text: Por otro lado tenemos que este case tiene por adjetivo “contextualizad piece of knowledge”. Es importante hacer notar sobre todo lo de contextualizado ya que, como hemos dicho antes este conocimiento representa un conjunto de hechos que han transcurrido en la experiencia. Una parte de estos hechos corresponden al contexto en el que transcurre la experiencia. Este contexto en el sistema experto también tiene mucha importancia ya que en el proceso de inferencia puede ser utilizado; esto se explicará más adelante. Un ejemplo que ilustra esto, basado en el ejemplo del niño seria que su madre le hubiese dicho que no tocase la olla antes de quemarse. De este contexto bien se podría deducir en otros casos que siempre hay que hacer caso a las madres porque tienen razón.


title: Razonamiento basado en casos

text: Es muy importante lo que lo sigue: “representing an experience”, que lo que implica es que el caso está basado en un conocimiento, es decir no es algo creado artificialmente sobre hechos sino que está basado en un conocimiento existente previamente y por lo tanto que podemos considerar cierto desde el inicio. Además, el hecho de que hablemos de experiencia ya nos comienza a hacer notar que este sistema estará muy ligado a la adquisición de conocimiento externo, ya que al estar basado en las experiencias será necesario que el sistema vaya adquiriendo nuevas experiencias para mejorar su razonamiento.


title: Razonamiento basado en casos

text: Continuamos con “that theaches a lesson fundamenal”. Con esto lo que se quiere indicar es que las experiencias que tenemos en el sistema no se refieren a cualquier experiencia sino sólo a aquellas que nos aportan alguna información sobre el tema tratado por el sistema experto, además de no repetir experiencias ya existentes con el mismo contexto, ya que no aportan nueva información al sistema. Finalmente tenemos “to achieving the goals of the reasoner” que lo que nos indica que el uso de los casos persiguen directamente la consecución de los objetivos del razonamiento, que como en cualquier sistema experto es la consecución de una conclusión que dependiendo del tipo de problema puede ser muy variado.


title: Razonamiento basado en casos

text: A través de este análisis del significado del tema que vamos a tratar, podemos comenzar a introducirnos de lleno en analizar las diversas soluciones que existen para implementar este tipo de sistema experto. Aun así antes introduciremos en la historia del razonamiento basado en casos dentro de la inteligencia artificial, así como ha ido evolucionando a lo largo de los años hasta la actualidad.


title: Razonamiento basado en casos

text: El razonamiento basado en casos tiene sus raíces en el trabajo de Roger Schank y sus estudiantes en la universidad de Yale a principio de la década de los 80. El modelo de memoria dinámica de Schank fue la ase de los tempranos sistemas CBR: Janet Kolodner's CYRUS and Michael Lebowitz's IPP.  Otra escuela de razonamiento basado en casos también emergió en la década del 80, investigando asuntos tales como el razonamiento basado en casos en el razonamiento legal, el razonamiento basado en la memoria (una manera de razonar con ejemplos en las máquinas masivamente paralelas, y combinaciones del razonamiento basado en casos con otros métodos de razonamiento. En los años 90, el interés en el razonamiento basado en casos creció en la comunidad internacional, como evidencia el establecimiento de una conferencia internacional sobre el razonamiento basado en casos en 1995, así como europeo, alemán, británicos, el italiano, y otros talleres de razonamiento basado en casos.


title: Razonamiento basado en casos

text: La tecnología del razonamiento basado en casos produjo numerosos casos de éxito. El primero fue en un sistema llamado Lockheed's CLAVIER utilizado para presentar a las piezas compuestas que se cocerán en un horno industrial de convección.  Razonamiento basado en casos está siendo utilizado intensamente en aplicaciones de ayuda de escritorio como Compaq SMART system. Existen numerosas herramientas de soporte de decisiones basadas en el razonamiento basado en casos disponibles comercialmente, como:A lo largo de la caracterización que hemos hecho del razonamiento basado en casos hemos podido observar que el principal objetivo que persigue es identificar el problema con el que nos encontramos, y para ello es necesario encontrar uno o varios casos anteriores a este, que nos proporcionen la solución para el caso en el que nos encontramos. Una vez hayamos encontrado la solución será posible añadir este último caso dentro de la base del conocimiento del sistema. Para realizar este proceso, es necesario saber muchas cosas, como por ejemplo en que parte del proceso nos centramos, entre otros. Dependiendo de cómo elijamos cualquiera de estas consideraciones será diferente como se desarrollará el razonamiento.  El problema con el que nos encontramos al analizar el paradigma del razonamiento basado en casos es que existe una gran cantidad de métodos para organizar, utilizar e indexar el conocimiento que tenemos del mundo, que en este caso se hace a través de los casos. Como ya se había comentado anteriormente los casos deben ser almacenados como unicidades de conocimiento. Para indexar esta gran cantidad de casos se puede utilizar un vocabulario prefijado o bien cualquier palabra del propio vocabulario, dependiendo de lo extenso que sea el vocabulario necesario en el contexto del problema. Así pues, habíamos dicho que la solución para un caso es extraída directamente de otras experiencias, casos, que se almacenan en la base de conocimiento, aunque también pueden usarse diversos casos para extraer la solución del que estamos trabando. Así pues se puede comenzar a intuir que cuando hablamos de razonamiento basado en casos, estamos generalizando mediante este término todos aquellos métodos que se utilizan para crear un sistema experto a partir de la filosofía del uso de casos. Aunque en este trabajo estamos utilizando el término de razonamiento basado en casos para referirnos a este problema, existen multitud de otros términos que son usados para definir, si no bien el mismo problema exactamente, problemas que podemos considerar equivalente y por lo tanto son términos equivalentes a utilizar el de razonamiento basado en casos. Todo esto ser así es conveniente analizar cuales son esas pequeñas diferencias en cada una de esas denominaciones. A continuación detallaremos las diferentes denominaciones para definir este problema, con las particularidades que presenta cada una.


title: Razonamiento basado en casos

text: · Razonamiento basado en ejemplos


title: Razonamiento basado en casos

text: Este término se utiliza para hacer hincapié en que los casos que tenemos almacenados en la base de conocimiento son realmente ejemplos de que lo ha sucedido en diferentes contextos al realizar un conjunto de acciones. El problema aquí es determinar al insertar un nuevo ejemplo si este resulta ser la extensión de un ejemplo ya existente en el sistema, es decir, añade información a un ejemplo ya existente en el sistema, o si por el contrario se corresponde con un nuevo ejemplo, el cual hay que añadir a la base de conocimiento, ya que no se corresponde con un conocimiento anterior. Así pues, podemos ver que este problema básicamente es un problema de clasificación en el que tenemos que situar correctamente el nuevo ejemplo.


title: Razonamiento basado en casos

text: · Razonamiento basado en instancias


title: Razonamiento basado en casos

text: Este término hace referencia a una especialización del anterior. La mayor diferencia que existe es que hace especial hincapié en el análisis sintáctico del razonamiento. El problema que existe principalmente en este tipo de razonamiento es la dificultad de guiar el proceso de asociación del caso del que previamente partimos con aquel que está en la base de conocimiento. Así pues este tipo de razonamiento lo que intenta es compensar la falta de guía para llegar al caso que es conocido y se encuentra en la base de conocimiento del sistema. Para ello se utilizan un gran número de instancias para dirigir el razonamiento. La representación de estas instancias es normalmente en forma de vectores. Este tipo de razonamiento ha sido estudiado recientemente por los investigadores Kibler y Aha.


title: Razonamiento basado en casos

text: · Razonamiento basado en memoria


title: Razonamiento basado en casos

text: Este término enfatiza en ver la colección de casos como una gran memoria, viendo entonces el razonamiento como un proceso de acceso y búsqueda en esta memoria. La organización de la memoria y su acceso seria la parte central del razonamiento basado en casos. Este tipo de técnicas se ven beneficiadas por las técnicas de procesamiento paralelo, cosa que los diferencia del resto de soluciones. Así pues el acceso y el guardado se basan básicamente en criterios puramente sintácticos, es decir en como está escrito algo y no el significado del mismo.


title: Razonamiento basado en casos

text: · Razonamiento basado en casos


title: Razonamiento basado en casos

text: Aunque se utiliza el término de razonamiento basado en casos como un término genérico en todo el documento, típicamente este método tiene una serie de características que lo distinguen del resto y que vale la pena comentar. Comenzaremos comentando que cuando hablamos de caso damos por hecho que este poseerá un cierto grado de riqueza en la información que contiene, es decir la descripción de la experiencia esta perfectamente descrita y se intenta que no falte información en su descripción, además es necesario que toda esta información que contiene posea un cierto grado de organización que permita su rápido entendimiento y sobre todo llegar a la información necesaria rápidamente minimizando acceder a información no necesaria. Por otro lado, nos encontramos con otra particularidad y es la capacidad que existe para modificar o adaptar este caso a una solución cuando se está solucionando un problema en un contexto diferente. Además como se había comentado cuando analizábamos la descripción del significado, es muy importante el contexto del conocimiento, concretamente la riqueza con el que estará descrito, su representación y el rol que tenga con el conocimiento principal; resulta evidente que a un mayor conocimiento del contexto las conclusiones que se podrán obtener del razonamiento serán mejores. Como contrapartida de esto, el exceso de información puede provocar que sea demasiado lento en el proceso de razonamiento. Es por eso que es necesario buscar un término medio entre estos dos términos.


title: Razonamiento basado en casos

text: · Razonamiento basado en analogías


title: Razonamiento basado en casos

text: Este término muchas veces es usado como sinónimo del razonamiento basado en casos debido a que tiene las mismas características que el anterior. Aun así tiene una serie de particularidades que lo hacen diferente. Destacar en primer lugar que a diferencia del anterior este permite la caracterización de métodos para solucionar problemas basados en casos que tenemos en la base de conocimiento pero que tienen un dominio diferente. Para entenderlo mejor podemos utilizar el ejemplo del niño y la olla y podemos ver que este caso podría ser extrapolado a otro contexto como puede ser que el niño estuviese en el campo y su madre le advirtiese de algo. Podemos ver que los contextos son totalmente diferentes, pero aun así existen las suficientes conexiones, en este caso la madre, que permite formalizar un razonamiento del nuevo caso sobre el caso preexistente. Así pues el estudio sobre este tipo de razonamiento se encuentra en el estudio de los casos existentes en la base de conocimiento y su reutilización, proceso que recibe el nombre del problema de mapeado, que básicamente consiste en encontrar la manera de transferir o mapear la solución que presenta alguna analogía (llamada fuente) con el problema que estamos tratando (llamado objetivo).


title: Razonamiento basado en casos

text: Como podemos ver, de una manera u otra todos los términos todo y que tienen sus particularidades se intentan resolver el problema de la creación de un sistema experto a partir de la misma caracterización del problema. A pesar de existir esta diversidad de términos, en este trabajo seguiremos utilizando el de “razonamiento basado en casos” pero en un ámbito genérico para englobar todas estas particularidades.


title: Razonamiento basado en casos

text: Hasta ahora lo que hemos hecho ha sido en primer lugar la visualización del contexto en el que transcurre el desarrollo de este problema, para luego continuar con una mejor caracterización de que era realmente el razonamiento basado en casos a partir de su definición. El siguiente paso lógico una vez hemos realizado todo seria describir con mayor profundidad como es el proceso de desarrollo de este tipo de razonamiento y que es lo que se hace en cada uno de los pasos del mismo.


title: Razonamiento basado en casos

text: Como la mayoría de las cosas de la inteligencia artificial, existen multitud de técnicas para implementar una misma cosa. Este caso no es una excepción y nos encontramos diversas maneras de hacerlo, aunque en este trabajo nos centraremos principalmente en dos de ellas:A continuación procederemos a describir los dos modelos de una forma más rigurosa y en profundidad, no sin antes añadir que estos dos modelos resultan ser complementarios entre sí y representan dos vistas diferentes del razonamiento basado en casos, es decir dos formas diferentes de ver este mismo problema. La primera de ellas se basa en los modelos dinámicos en lo que se hace es dividir el problema inicial en subproblemas, comprobando las dependencias que existen entre ellos y los productos que resultan de su unión. Es decir, estos problemas son resueltos secuencialmente en forma de ciclo hasta llegar al final del mismo ciclo.


title: Razonamiento basado en casos

text: Por otro lado tenemos el segundo método que se basa en una descomposición en diferentes tarea, en el que dar solución supone resolver esos métodos que serán la base para resolver aquellos métodos de los cuales son dependientes. Así pues en este caso los subproblemas pueden ser resueltos en cualquier orden mientras los métodos dependientes de este problema hayan sido resueltos con anterioridad.


title: Razonamiento basado en casos

text: En el proceso de dividir el razonamiento basado en casos en diferentes subprocesos nos encontramos el ciclo que lo conforman puede ser dividido en 4 procesos claramente diferenciados:Cuando nos encontramos delante de un nuevo problema para el cual tenemos que dar una solución lo primero que tenemos que hacer es dado ese determinado problema recordar los casos relevantes que pueden solucionarlo. Estos casos relevantes tendrá que ser una selección de aquellos casos de los que disponemos en la base de conocimiento del sistema experto. Expondremos para este caso un ejemplo diferente al del niño y la madre. Por ejemplo, supongamos que Aragonés quiere preparar el siguiente partido de la selección española para la Eurocopa. Y la experiencia más relevante que él puede recordar es aquella en la cual España ganó su primera Eurocopa, de lo cual hace muchos años. El caso de recuerdo de Aragonés estaría compuesto por todo lo que se hizo en aquel momento para ganar la Eurocopa (táctica, equipos contrarios) que hicieron que ganases, así como las decisiones que fue tomando a medida que iban avanzando en la eliminatoria.


title: Razonamiento basado en casos

text: Una vez tenemos este conjunto de casos que guardan una serie de similitudes con el caso para el cual tenemos que proponer una solución lo que tenemos que hacer es adaptar la solución de todos esos problemas, en su globalidad o solamente en alguna de sus partes que nos interese para transformar el contexto de esos problemas en el problema que tenemos actualmente. En el ejemplo que estamos siguiendo Aragonés tendría que adaptar la experiencia que tenía de aquel equipo, cambiar los jugadores por los que ahora tiene y modificar las cualidades que tienen los equipos con los que está emparejados.


title: Razonamiento basado en casos

text: Con todo esto tendríamos una primera versión de la solución. Aun así es necesario probar la solución en el mundo real o en una simulación y si es necesario revisarla. Con esto lo que se quiere decir es que este es un proceso circular en el que reutiliza diversos casos de la base de conocimiento, se revisa la solución y si no es satisfactoria se vuelve a modificar con la inclusión o la eliminación de los casos que fuesen incorrectos o añadiendo aquellos que faltasen para perfeccionar la solución. Continuando con el ejemplo que estamos utilizando esto significaría que Luis iría probando alineaciones y medida que comenzásemos a perder partidos iría modificando las alineaciones según los criterios que fuesen utilizados en la Europa que se ganó.


title: Razonamiento basado en casos

text: Finalmente el último paso es la retención. Después de que la solución haya sido adaptada satisfactoriamente para solucionar el problema dado, almacenaríamos la experiencia resultante como un nuevo caso en la memoria. En nuestro caso almacenaría la experiencia resultante de haber jugado el partido y las conclusiones a las que ha llegado. Tanto si ha ganado como si ha perdido. Recordemos que uno de los intereses del razonamiento basado en casos residen no sólo en recordar los casos resultantes que hayan sido acierto sino aquellos en que se ha fallado ya que con estos podremos mejorar el razonamiento del sistema experto ya que cuando se tenga que llevar a cabo un tipo de razonamiento similar se sabrá que no se tiene que seguir esa línea de razonamiento ya que lleva a un resultado incorrecto.


title: Razonamiento basado en casos

text: A continuación en la siguiente imagen ilustramos como se lleva a cabo este ciclo: A través de esta imagen podemos ver con mayor claridad el ciclo que sigue este sistema de razonamiento y sobre todo es importante destacar el carácter central que tiene la base de conocimiento. Queda muy patente en este esquema como cualquiera de las etapas guardan una estrecha relación con el conocimiento existente y destacar también como el último paso reside en añadir el nuevo caso que hemos generado dentro de la base de conocimiento para poder utilizarlo en futuros razonamientos. Destacar también que la influencia que tiene esta base de conocimiento puede ser variable, de la poca influencia a la mucha influencia según el método de razonamiento basado en casos que hayamos utilizado.


title: Razonamiento basado en casos

text: El proceso que hemos visto en forma de ciclo tiene por objetivo enfatizar el carácter secuencial que tienen sus pasos. Para una mayor descomposición y descripción de los 4 pasos que anteriormente hemos mencionado, utilizaremos una visión del problema en forma de tareas donde cada paso o subproblema, es visto como un objetivo que tiene que alcanzar el razonamiento basado en casos.


title: Razonamiento basado en casos

text: Mientras que en el proceso anterior teníamos una vista glotal, externa, de lo que estaba sucediendo en cada uno de los pasos que dábamos en el proceso de razonamiento, tener una vista orientada a las diferentes tareas que tenemos nos permite describir con un nivel de detalle superior lo que está sucediendo y los mecanismos utilizados desde la perspectiva del razonamiento basado en casos. En el nivel de la base de conocimientos, el sistema experto es visto como un agente que tiene una metas que conseguir, que es dar una solución, y los medios de los que dispone para llegar a dicha solución.


title: Razonamiento basado en casos

text: Así pues la descripción puede ser hecha desde tres perspectivas diferentes:Así pues, como hemos dicho antes, las tareas persiguen el objetivo del sistema, y estas tareas están elaboradas a partir de la aplicación de uno de los métodos existentes en el sistema. Pero hay que tener en cuenta que para que un método pueda alcanzar la resolución de una tarea es necesario que todas aquellas tareas de las que dependa hayan sido realizadas. Así pues, podemos ver como el marco de trabajo en el que nos movemos esta fuertemente influenciado por esta base de conocimiento.


title: Razonamiento basado en casos

text: En el gráfico hemos utilizado nombres en negrita para designar las tareas, mientras que los métodos utilizados han sido escritos en cursiva. Otra cosa importante a mencionar son las diferentes uniones existentes entre diferentes tareas que son representadas por nexos de unión entre ellos, nexos que reciben el nombre de descomposición de tareas. Lo primero que llama la atención es que el objetivo principal que se encuentra en la raíz del árbol es el objetivo final del razonamiento que es la resolución del problema. Así pues no es de extrañar encontrarnos en la parte inferior los 4 pasos en los que habíamos descompuesto el ciclo de resolución del razonamiento basado en casos.


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text: Como podemos ver a simple vista, en estas dos cosas que acabamos de decir se hace patente la gran diferencia que existen entre ambos métodos que hemos descrito, mientras en uno teníamos que ir siguiendo cada uno de los pasos descritos, en este podemos ir realizando los pasos que queramos a medida que disponíamos de la información necesaria, que ya puede venir directamente de la base de conocimiento o como resultado de otro proceso. Así pues en este ejemplo podemos apreciar más claramente como se realiza con esta visión y es que tenemos los diversos conjuntos de tareas y estas se van agrupando progresivamente para obtener como resultado final la resolución del problema que queríamos. Así pues podemos ver como todas las tareas en que partimos el problema son suficientes para resolver todo el problema.


title: Razonamiento basado en casos

text: Una vez hemos analizado en profundidad todo el proceso de cómo llevar a cabo el razonamiento basado en casos seria importante antes de continuar analizar todos aquellos problemas que existen para llevar a cabo una correcta implementación y la forma más eficaz para solucionarlos. Como ya podemos intuir, estos problemas se encontraran principalmente en dos partes claramente diferenciadas, por un lado tendremos todos aquellos relacionados con el mantenimiento de la base de conocimiento, y por otro lado tendremos aquellos relacionados con la línea de razonamiento a seguir. En el fondo son dos problemas bastante relacionados ya se necesitan el uno al otro para alcanzar la solución final.


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text: Así pues a continuación procederemos a describir cada uno de los problemas con las posibles soluciones para evitarlos.


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text: Hasta este momento no habíamos mencionado en ningún lugar como íbamos a organizar la representación de los casos, y ciertamente este es uno de las partes más importantes de la utilización de este sistema, ya que según la organización que hayamos elegido nos condicionará en gran medida la eficiencia que tendrá el sistema experto y como consecuencia de esto la calidad de la solución que obtendremos; es por eso que este apartado es merecedor de una atención especial.


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text: El razonamiento basado en casos es muy dependiente de la estructura en que se almacenando los casos. Como un problema es solucionado mediante experiencias anteriores, el proceso de búsqueda y unión entre este caso solución y el caso que estamos intentando solucionar tiene que ser necesariamente eficiente. El principal problema con el que nos encontramos es decidir cuales serán los elementos que almacenaremos en el caso, encontrado una estructura apropiada para hacerlo. Además será necesario decidir una estructura en la que almacenaremos el conjunto de casos, es decir, como realizaremos la organización de los casos que conforman la base de conocimiento, así como su indexación, dos de las características más importantes para asegurar un rápido acceso a los casos. Finalmente nos quedaría el problema de integrar este paquete de casos dentro del modelo de la base de conocimiento de manera que este conocimiento pueda ser incorporado al sistema y accedido por el resto del sistema experto.


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text: Una vez definida la problema con la que nos encontramos es necesario describir alguna manera para solucionar estos problemas. En este caso básicamente nos encontramos con dos posibles implementaciones: un modelo de memoria dinámica desarrollado por "Schank and Kolodner" y el modelo de categorías y ejemplos de "Porter y Bareiss".


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text: La idea básica de este modelo consiste en organizar todos aquellos casos que comparten un conjunto de propiedades bajo una estructura más general, llamada episodio generalizado. Un episodio generalizado (EG) contiene tres tipos diferentes de objetos: "normas", "casos" e "índices".


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text: Las normas son las características comunes de todos los casos que comparten las mismas características, es decir bajo el mismo EG. Por lo que respecta a los casos no es necesario mayor explicación ya que se trata de los propios casos estudiados hasta el momento. Finalmente los índices son aquellas características, a diferencia de las normas, que diferencian los diferentes casos que forman un EG. Así pues un índice apuntará más directamente a un episodio más generalizado o directamente a un caso. Estos índices están formados por dos partes, el nombre del índice y el valor del índice.


title: Razonamiento basado en casos

text: Es fácil ver que toda la base de conocimiento que está formada por los casos es una red que va discriminando entre los diferentes casos, donde cada nodo del grafo es una generalización del episodio. También podemos ver como cada pareja de valores de los índices apunta de una generalización de un episodio a otra. Así pues podemos ver como este esquema que planeamos es redundante ya que existen múltiples caminos hacia un caso en particular o a un EG.


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text: Cuando tenemos una descripción de un nuevo caso y tenemos que realizar la búsqueda de la mejor coincidencia con otro, el caso que nos dan de entrada es introducido en la parte de superior de la estructura donde almacenamos la información, comenzando por el nodo principal. El proceso de búsqueda es similar tanto para la recuperación del caso como para el almacenamiento. Así pues lo que sigue a esto es un paso bastante lógico y consiste en que cuando una o varias de las características del caso coincide con una o varias de las de algún EG, el caso inicial del que partíamos es discriminando basándose en las características no comunes. Es decir lo que estamos haciendo es ir haciendo bajando el caso por el árbol que tenemos hasta llegar a alguna de las hojas. Durante el proceso de guardado de un nuevo caso, cuando alguna característica del caso coincide con alguna característica de algún caso existente, un nuevo episodio general es creado, siendo entonces los dos casos discriminados indexándose debajo de índices diferentes debajo de este episodio. En el caso de que durante el almacenaje de este caso, dos de los casos o dos de los EG terminaran con el mismo índice , una nueva generalización seria automáticamente creada. Así pues podemos ver de donde viene el nombre del método, recayendo en esta característica dinámica de recolocación de la memoria a medida que vamos introduciendo nuevos casos.


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text: Por lo que respecta a la recuperación de los casos una vez se encuentran dentro de la estructura, el funcionamiento consiste en buscar dentro del EG que tenga más normas en común con la descripción del problema; esto resulta lógico teniendo en cuenta la descripción que habíamos dado de que era una norma. Los índices que compartan este mismo EG , son entonces revisados con el objetivo de buscar aquel caso que contenga la mayoría de las características problemáticas. Por otro lado, el almacenaje de un nuevo caso es realizado siguiendo la misma estructura pero añadiendo antes descrito de añadir dinámicamente los nuevos episodios si son necesarios. Esto provocará que fácilmente ocurra una gran crecimiento del número de índices debido al incremento del número de casos, es por eso que muchos sistemas que utilizan esta estructura imponen límites a la generación de los índices para los casos. Un ejemplo de este tipo de representación de conocimiento seria CYRUS.


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text: La filosofía básica de este método consiste en entender los casos como ejemplos del mundo real, no como simple conceptos. En el mundo real no todas las características de los objetos tienen la misma importancia, hay alguna que tienen más peso que otras en la descripción de los mismo, y lo que este modelo intenta destacar es esto. Además estos ejemplos pueden ser categorizados, es decir, se pueden organizar según las categorías a las cuales pertenece.


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text: La base de hechos se encuentra dentro de una red estructurada por categorías, casos y apuntadores a índices. Tal como lo hemos definido tenemos que cada caso está asociado a una categoría determinada y los índices, teniendo la misma definición que en modelo anterior, son de tres tipos: índices que unen las características de los problemas con los casos o las categorías, también son las uniones entre diferentes casos vecinos, entendiendo por vecinos aquellos casos que solo varían en unas pocas características. El último tipo es el de aquellos que representan la unión entre las categorías y loas casos asociados a esas categorías. Como podemos ver es bueno destacar que las características no solamente pueden estar vinculadas a los ejemplos sino que también a las propias características, siendo entonces estas características comunes para todos los ejemplos que formen parte de esa categoría.


title: Razonamiento basado en casos

text: Encontrar un caso en la base de conocimientos que coincida con la descripción del mismo se hace mediante la combinación de las características de la entrada y seleccionando aquellas que sean de la misma categoría, teniendo en cuenta que para seleccionar la categoría nos tendremos que basar en aquella categoría que tenga más características en común con el caso del cual partimos. Para almacenar un nuevo caso lo que tenemos que hacer es buscar un caso que coincida con el que queremos introducir utilizando para ellos los índices. Si el caso que encontramos solamente tiene pequeñas diferencias con el caso que ya existe no existe la necesidad de guardado o bien se pueden unir las características de los dos casos, en el caso de que no se encuentre ningún caso, el nuevo caso se introducirá dentro de la base de hechos.


title: Razonamiento basado en casos

text: El proceso de recuperación comienza con una descripción parcial del problema de entrada, teniendo como objetivo de la etapa de recuperación dar como respuesta un conjunto de casos, los cuales presenten un mayor número de similitudes con el caso inicial, es decir que tengan las características más parecidas posibles con el caso inicial. El proceso de identificación comienza básicamente con una serie de descripciones del problema que serán la base a partir de la cual intentaremos buscar alguna similitud con algún caso existente en la base de conocimiento.


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text: A continuación procederemos a describir las diferentes etapas en que se puede dividir la recuperación de los casos que tenemos en la base de conocimiento.


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text: Identificación de las características


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text: Para la identificación de un problema en primer lugar, como ya habíamos dicho es necesario conocer unas primeras descripciones del problema, pero normalmente, y especialmente en los casos en que tratamos con problemas relacionados con grandes cantidades de conocimiento, es necesario una visión más cercana al problema, que nos permita entender el problema, así como el contexto del mismo. Así pues es necesario que se proporcione no solamente una descripción del problema principal que resolver sino también una descripción de todos aquellos elementos importantes del contexto de los problemas.


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text: Coincidencias iniciales


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text: El trabajo de encontrar una buena asociación entre un caso de la base de conocimiento y el problema que tenemos planteado puede ser dividido en dos subprocesos diferentes: un proceso inicial donde se buscan posibles candidatos, y un segundo proceso donde se seleccionan de todos esos candidatos los más adecuados. En primer lugar, para encontrar ese conjunto de casos que tengan alguna coincidencia con nuestro problema nos tendremos que basar en las descripciones del problema inicial, así como en las características que poseen cada uno de los casos almacenados. Existen principalmente tres maneras de recuperar un caso o un conjunto de casos: siguiendo la indexación directa que marcan los punteros hacia las características del caso, buscando dentro de la estructura indexada, o buscando un modelo de caso dentro de la base de conocimiento.


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text: Los casos que extraigamos tienen que tener características en común con el problema que queremos solucionar, y como resulta evidente los casos que tengan gran parte de sus características en común serán los mejores candidatos para ser seleccionados, pero dependiendo de la estrategia estos no serán los únicos candidatos seleccionados, pudiendo serlo también aquellos casos que tengan un conjunto de características en común con el problema.


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text: Selección


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text: Después de haber realizado una búsqueda más o menos exhaustiva sobre el conjunto de casos para extraer aquellos casos que presentasen más características en común, ha llegado el punto en que será necesario seleccionar de este conjunto de candidatos aquellos casos más propensos a ser una buena solución para el problema. Muchas veces la mejor coincidencia entre el caso y el problema es determinada por una revaluación de la primera selección que se le hizo. Esto se hace con el objetivo de buscar posibles explicaciones de por qué se hizo esa selección, es decir se busca la manera de justificar esas elecciones. Si los motivos que se dieron no son lo suficientemente poderosos como para mantener ese caso como posible resultado este es descartado y se continua con el resto de casos existentes en el sistema. Este proceso de elección es más elaborado que el anterior, principalmente porque en el anterior el conjunto de casos que teníamos que comprobar era muy superior al actual y por lo tanto las comprobaciones que podíamos realizar eran menores, pero con un conjunto de casos más pequeño es posible realizar unas pruebas más exhaustivas. El proceso de selección normalmente genera una serie de consecuencias de la elección de cada caso, consecuencias que luego pueden ser revaluadas. Así mismo, en este proceso de selección los casos son puntuados según su mejor similitud con el problema inicial o no, siendo esta una manera ya de ordenarlos según su adecuación para resultar futuros candidatos finales. Otros criterios que se utilizan en este proceso de selección es el discriminar el hecho de que alguna característica determinada no sea igual, etc.


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text: Al final de la aplicación de este paso nos encontraremos con un conjunto de casos que serán los que han sido seleccionados para ser reutilizados, es decir, para ser utilizados en la fase de elaboración de una solución para el problema de entrada que se nos planteaba. Es importante que como resultado de este proceso de selección, los casos resultantes sean lo suficientemente similares a los objetivos requeridos por el problema, ya que si este proceso no es todo lo adecuado que se quisiese, en siguientes pasos los resultados que se obtendrían no serían tan buenos como los deseados.


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text: La reutilización de los casos tiene mucha importancia ya que con una correcta implementación de esta técnica nos permitirá mejorar la forma en que aprovechamos las características que tienen los casos y por lo tanto mejorará la forma en que construimos la solución final del problema.


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text: La reutilización de los casos recuperados se fundamenta básicamente en dos aspectos:Para todo esto existen una serie de técnicas que procederemos a describir que nos permitirán mejorar la forma en que reutilizamos los casos existentes en el sistema.


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text: Copiar


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text: En los procesos de clasificación más simples los que se hace es en primer lugar una abstracción de las características del caso que queremos reutilizar olvidándonos de toda aquella información no relevante. Todas estas características son copiadas al nuevo caso que estamos construyendo. Como podemos ver es un método muy sencillo pero hay que tener en cuenta varias cosas como son las diferencias entre los dos casos y que muchas veces no se pueden copiar directamente algunas características sin antes adaptarlas. Este proceso de adaptación lo vemos a continuación.


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text: Adaptar


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text: Existen dos maneras diferentes para rehusar los casos, o bien rehusar directamente toda las solución del caso en el que nos basamos o bien reutilizar el método que utilizamos para llegar a la solución de ese caso, es decir la manera en que conseguimos llegar a esa solución. Resulta evidente que en la reutilización de un caso, este caso no es el mismo que estamos intentando solucionar actualmente y por lo tanto las soluciones que tenemos en la base de conocimiento no serán en la mayoría de los casos soluciones que ofrecer para solucionar el nuevo. Así pues, todo y que no puedan ser aplicadas las características del caso que tenemos en la base de conocimiento sobre el nuevo caso si que se puede adaptar estas para el nuevo caso mediante una operación de adaptación. Estas operaciones tienen que ser organizadas de alguna manera, y una manera de hacerlo es indexándolas mediante las diferencias entre los dos casos.


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text: Otra de las cosas importantes en el proceso de construcción de la solución es la validación de que la solución que hemos construido sea realmente correcta y solucione el problema que hemos planteado. Todo y así como hemos dicho estos sistema no solo se basan en las soluciones correctas que se proporcionan, si no que las soluciones incorrectas también son introducidas en la base de conocimiento como ejemplo de errores de manera que el sistema no vuelva a generar soluciones con ese error y permitir mejorar la calidad de las soluciones. Esta fase es lo que llamamos la revisión y básicamente la podríamos dividir en 2 etapas: evaluar la solución generada, si esta es correcta la añadimos a la base de conocimiento mientras que si esta es incorrecta solucionaremos los problemas que esta tenga y aprenderemos de este error.


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text: A continuación procederemos a describir de una manera más detalla cada uno de estos procedimientos:


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text: Evaluación de la solución


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text: La evaluación de la solución se realiza aplicando la propia solución en el mundo real, es decir probando que sucedería si aplicásemos la solución obtenido en el contexto que se nos había producido el problema. Es evidente que la solución no tiene por qué probarse directamente sobre el mundo real, sino que este mundo puede simularse y recoger los datos que se obtienen de esta simulación. El tiempo que tardamos en ver los resultados de la prueba pueden variar dependiendo del contexto en el que nos encontremos pero lo que si que es cierto es que el resultado que obtendremos de estas pruebas es si la elección de esta solución ha sido correcta o no. Para ello tendremos que comprar los valores obtenidos como solución de la aplicación de la solución en el contexto con los valores que esperábamos obtener, ya sea el correcto funcionamiento de un sistema, la correcta solución de un problema, etc. Por lo tanto como resultado final de esta evaluación obtendremos si la solución propuesta se ha comportado como esperábamos en el contexto de pruebas.


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text: Reparar los errores


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text: Una vez hecha la evaluación de la solución el siguiente paso lógico consiste en la reparación de los errores que pudiese tener la solución respecto a los datos que nos había proporcionado la experimentación.  Como ya habíamos comentado antes en el proceso de corrección de los errores no solamente se persigue la corrección de los propios errores que presenta la solución, sino que lo que se persigue es añadir un nuevo caso al sistema pero en este caso referenciado como error. Esto en el fondo también es un conocimiento, ya que ayudara al sistema experto en la toma de futuras decisiones permitiendo que el sistema no vuelva a cometer los mismos errores. Estos casos en futuros razonamiento no podrán ser considerados como posibles soluciones sino que tendrán que ser considerados como soluciones no válidas, es decir si en el proceso de razonamiento se llegase a una de estas soluciones, no haría falta continuar con el proceso de validación de la solución ya que directamente podríamos llegar a la conclusión que es una solución incorrecta. Además no es solo eso sino que estos casos erróneos pueden ayudar a dirigir la línea de razonamiento hacia nuevas soluciones que antes no podrían haber sido alcanzadas. En el ejemplo que habíamos pues de Luís y la Eurocopa, un ejemplo de reparar errores seria por ejemplo poner a Cesc a jugar el primer partido y ver como no hace nada, entonces viendo esto “aprende” que Cesc no está en su mejor momento y decide que en el segundo tiempo juegue otro en su lugar. En este caso vemos que la solución que había obtenido del procedo de razonamiento la había puesto en práctica sobre un caso real, teniendo en primera mano cuales son los resultados obtenidos de ese experimento, y pudiendo aprender de esos errores.


title: Razonamiento basado en casos

text: La línea de aprendizaje del razonamiento basado en casos es realmente la parte más importante del sistema, no solo porque es la encargada de ampliar la base de conocimiento del sistema, si no también porque constituye realmente la parte que realmente permitirá al sistema evolucionar y seguir creciendo, ya que sin esta parte, aun teniendo el mejor sistema basado en el razonamiento este sistema tendría pocos días de vida ya que no seria capaz de aprender y a poco que cambiasen las cosas externas a su conocimiento no seria capaz de resolverlas adecuadamente. A continuación expondremos los diversos pasos que se dan en este proceso de aprendizaje.


title: Razonamiento basado en casos

text: Extraer


title: Razonamiento basado en casos

text: En el razonamiento basado en casos la base de conocimiento es actualizada cuando el problema se ha resuelto. Si el problema ha sido resuelto mediante el uso de un caso anterior, un nuevo caso será construido o bien el viejo caso sobre el cual habíamos obtenido la solución será generalizado para contener este nuevo caso, Si el problema ha sido solucionado por otros métodos, incluyendo la comunicación con el usuario, un nuevo caso seria generado. En cualquier caso, se necesita saber que utilizaremos como fuente de conocimiento a guardar en la base de conocimiento. La descripción del problema, así como las soluciones del problemas son los lógicos candidatos, pero una explicación u otro tipo de justificación de por qué la solución es la solución del problema pueden ser perfectamente incluidos en el nuevo caso. Por ejemplo en CASEY y CREEK las explicaciones también son incluidas en los casos y posteriormente usadas en la modificación de la solución. CASEY usa la estructura de explicación que antes habíamos mencionado para buscar otros estados dentro del modelo de diagnóstico que expliquen el porqué de los datos de entrada del problema, con el objetivo de después de haber resuelto estas preguntas encontrar una mejor solución.


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text: Indexar


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text: El problema de la indexación es una de los problemas más importantes dentro del razonamiento basado en casos. Es necesario decidir que tipo de indexación vamos a utilizar para futuros accesos a los casos almacenados en la base de conocimiento, de manera que esos accesos puedan ser realizados de manera sencilla. La indexación directa, como antes habíamos mencionado, se salta el último paso, pero aun así todavía quedaría el problema de identificar que tipo de indexador utilizar. Esto seria un problema de adquisición de este conocimiento, problema que tiene que ser analizado como parte del análisis de la base de conocimiento. Una solución trivial para este problema seria utilizar directamente todas las características de los índices.


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text: Integrar


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text: Este es el paso final en el proceso de adquisición de nuevo conocimiento en la base de conocimiento. Si no se ha tenido que realizar ningún caso o reindexación se tratará de dejar la base de conocimiento tal y como estaba ya que no habría sido necesario realizar ninguna modificación.. Si se ha tenido que modificar la indexación de algún caso de los que se encontraban en la base de conocimiento, se tendrán que integrar estas modificaciones dentro de la base de conocimiento. Este proceso de integración dentro de la base de conocimiento de las modificaciones se tiene que realizar con la máxima atención posible, ya que el resultado final tiene que ser la de una base de conocimiento que continúe estando correctamente indexada para que permita próximos accesos a la misma.