Una narrativa arquitectónica para mentes en funcionamiento : desde un enfoque construccionista y social

Nuestro objetivo es construir un marco conceptual para la inteligencia artificial (IA) que dé prioridad a las relaciones sociales como componente clave de la conducta inteligente. Partimos de la premisa de Weizenbaum de que la inteligencia se manifiesta sólo en relación con los contextos culturales. Ello contrasta con el punto de vista predominante, que consi dera la inteligencia como una capacidad abstracta del individuo sobre la base de un mecanismo de pensamiento racional. El nuevo enfoque no se basa en la idea de que la mente racional es un procesador de información simbólica, ni requiere de la idea de que el pensamiento es una especie de resumen de la resolución de problemas con una semántica que se puede entender independientemente de su incorporación. En su lugar, se da prioridad a las respuestas afectivas y miméticas, que sirven para comprometer todo el organismo de la vida en las comunidades en que participa. La inteligencia no está considerada como el despliegue de capacidades para la resolución de problemas, sino como el compromiso continuo y siempre cambiante, y sin fin, con el medio ambiente, en términos narrativos. La construcción de la identidad de la persona inteligente implica la apropiación o la obtención de posiciones dentro de los relatos en que participa. Por tanto, el nuevo enfoque sostiene que la mente tiene una forma de funcionamiento según el significado que le atribuye la experiencia, conforme a su situación en la matriz social y a sus propias prácticas, de las que se alimenta. Modelos clásicos de IA orientados a resolver problemas pueden ser considerados casos especiales de las prácticas narrativas en un lugar o fundamentos ontológicos. Hay implicaciones en la representación y en la práctica de esta perspectiva que han hecho aumentar la confianza hacia una nueva forma, la de una IA “fuerte”.Peer Reviewe

Una narrativa arquitectónica para mentes en funcionamiento : desde un enfoque construccionista y social

Nuestro objetivo es construir un marco conceptual para la inteligencia artificial (IA) que dé prioridad a las relaciones sociales como componente clave de la conducta inteligente. Partimos de la premisa de Weizenbaum de que la inteligencia se manifiesta sólo en relación con los contextos culturales. Ello contrasta con el punto de vista predominante, que consi dera la inteligencia como una capacidad abstracta del individuo sobre la base de un mecanismo de pensamiento racional. El nuevo enfoque no se basa en la idea de que la mente racional es un procesador de información simbólica, ni requiere de la idea de que el pensamiento es una especie de resumen de la resolución de problemas con una semántica que se puede entender independientemente de su incorporación. En su lugar, se da prioridad a las respuestas afectivas y miméticas, que sirven para comprometer todo el organismo de la vida en las comunidades en que participa. La inteligencia no está considerada como el despliegue de capacidades para la resolución de problemas, sino como el compromiso continuo y siempre cambiante, y sin fin, con el medio ambiente, en términos narrativos. La construcción de la identidad de la persona inteligente implica la apropiación o la obtención de posiciones dentro de los relatos en que participa. Por tanto, el nuevo enfoque sostiene que la mente tiene una forma de funcionamiento según el significado que le atribuye la experiencia, conforme a su situación en la matriz social y a sus propias prácticas, de las que se alimenta. Modelos clásicos de IA orientados a resolver problemas pueden ser considerados casos especiales de las prácticas narrativas en un lugar o fundamentos ontológicos. Hay implicaciones en la representación y en la práctica de esta perspectiva que han hecho aumentar la confianza hacia una nueva forma, la de una IA “fuerte”.Peer Reviewe

Una narrativa arquitectónica para mentes en funcionamiento : desde un enfoque construccionista y social

Nuestro objetivo es construir un marco conceptual para la inteligencia artificial (IA) que dé prioridad a las relaciones sociales como componente clave de la conducta inteligente. Partimos de la premisa de Weizenbaum de que la inteligencia se manifiesta sólo en relación con los contextos culturales. Ello contrasta con el punto de vista predominante, que consi dera la inteligencia como una capacidad abstracta del individuo sobre la base de un mecanismo de pensamiento racional. El nuevo enfoque no se basa en la idea de que la mente racional es un procesador de información simbólica, ni requiere de la idea de que el pensamiento es una especie de resumen de la resolución de problemas con una semántica que se puede entender independientemente de su incorporación. En su lugar, se da prioridad a las respuestas afectivas y miméticas, que sirven para comprometer todo el organismo de la vida en las comunidades en que participa. La inteligencia no está considerada como el despliegue de capacidades para la resolución de problemas, sino como el compromiso continuo y siempre cambiante, y sin fin, con el medio ambiente, en términos narrativos. La construcción de la identidad de la persona inteligente implica la apropiación o la obtención de posiciones dentro de los relatos en que participa. Por tanto, el nuevo enfoque sostiene que la mente tiene una forma de funcionamiento según el significado que le atribuye la experiencia, conforme a su situación en la matriz social y a sus propias prácticas, de las que se alimenta. Modelos clásicos de IA orientados a resolver problemas pueden ser considerados casos especiales de las prácticas narrativas en un lugar o fundamentos ontológicos. Hay implicaciones en la representación y en la práctica de esta perspectiva que han hecho aumentar la confianza hacia una nueva forma, la de una IA “fuerte”.Peer Reviewe

Joint optimisation for object class segmentation and dense stereo reconstruction

This work is supported by EPSRC research grants, HMGCC, TUBITAK researcher exchange grant, the IST Programme of the European Community, under the PASCAL2 Network of Excellence, IST-2007-216886.The problems of dense stereo reconstruction and object class segmentation can both be formulated as Conditional Random Field based labelling problems, in which every pixel in the image is assigned a label corresponding to either its disparity, or an object class such as road or building. While these two problems are mutually informative, no attempt has been made to jointly optimise their labellings. In this work we provide a principled energy minimisation framework that unifies the two problems and demonstrate that, by resolving ambiguities in real world data, joint optimisation of the two problems substantially improves performance. To evaluate our method, we augment the street view Leuven data set, producing 70 hand labelled object class and disparity maps. We hope that the release of these annotations will stimulate further work in the challenging domain of street-view analysis

Multidimensional histogram equalization and modification

We describe an approach toward multidimensional histogram equalization for the enhancement of color and multispectral images, based on the histogram explosion algorithm. A development from first principles is presented. We show that in, the multidimensional case, one-dimensional histogram equalization becomes a scalar multiplication of a vector quantity. An image noise reduction scheme is devised using a model of multispectral noise behaviour that is analogous to the behaviour of local spatial noise. Practical results are presented indicating that the method reveals subtle image features and respects the tone of the originals more consistently than earlier methods

Clocksin, “Inspection of surface strain in materials using optical flow

We have developed optical flow based techniques for finding the surface strain of an untreated sample of material from a sequence of images taken during the application of force from a test rig. Not all optical flow algorithms have suitable functional characteristics for this task, as image sequences are characterised by both short- and long-range displacements, non-rigid deformations, as well as a low signal-to-noise ratio and methodological artefacts. We show how optical flow can be used as a high confidence estimator of the strain tensor characterising the deformation of the material. We give results from three studies: Aluminium alloy under axial tension, the formation of kink bands in compressed carbon-fibre composite, and non-homogeneous strain fields in welded alloy. These studies have demonstrated the capabilities of a new optical flow algorithm. Because the algorithm offers increased accuracy near motion contrast boundaries, its application has resulted in new observations of interest to materials scientists.

Maximization of mutual information for offline Thai handwriting recognition

This paper aims to improve the performance of an HMM-based offline Thai handwriting recognition system through discriminative training and the use of fine-tuned feature extraction methods. The discriminative training is implemented by maximizing the mutual information between the data and their classes. The feature extraction is based on our proposed block-based PCA and composite images, shown to be better at discriminating Thai confusable characters. We demonstrate significant improvements in recognition accuracies compared to the classifiers that are not discriminatively optimizedPeer reviewe