Abstraction, Entropy and Computing Formats
Dr. Luis A. Pineda
7 de Diciembre de 2015
12:00 hrs.
Auditorio de Ingeniería Eléctrica.
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Texto completo de la plática 
Resumen
In this talk, a theory for the diagrammatic representation and computation of finite discrete functions and abstractions is presented. The theory is defined in terms of two basic operations that are computed directly on tables: the functional abstraction and the functional application or reduction. However, unlike the analogous operations of the lambda-calculus, these operations are not fully reversible and the system has an inherent information loss. For this, abstractions have an associated entropy value that measures their degree of indeterminacy or information content. The theory is applied to the definition and construction of an associative memory, where the information is accessed by content, with its associated memory register, recognition and retrieval operations.
A case study in visual memory with very promising preliminary results is presented. The overall theory suggests a comprehensive view or space of possible computations that is defined in relation to (1) the trade-off between extensional and intentional forms of expressing information and (2) the formats employed in computations. This trade-off underlies the compromise between the expressive power of formal languages and their computational tractability embedded within Chomsky's hierarchy, and also the so-called knowledge representation trade-off of artificial intelligence (AI) and cognitive science. The computing formats, in turn, range from the linguistic format, whose paradigmatic case is the Turing Machine (TM), to fully distributed formats including neural networks and the diagrammatic format. The view suggests that the trade-off between extensions and intensions is the manner in which the entropy of abstractions surface in the linguistic format. It also supports the case of direct representation in AI and the case of images in the imagery debate, and helps to clarify the opposition between symbolic and sub-symbolic computations. The theory also offers a notion of memory inference and dissolves an apparent paradox posed by the standard formulation of the knowledge representation trade-off, which is also presented and discussed. Finally, the implications of the view for learning, creativity, embodied and situated cognition, and for the distinction between "artificial" and "natural" computations are briefly discussed.
Breve semblanza biográfica
El Dr. Luis Alberto Pineda Cortés es Ingeniero Electrónico por la Universidad Anáhuac (1976-1980), M. en Ciencias Computacionales, por el ITESM (1983-1986), Campus Morelos, y doctor por la Universidad de Edimburgo, Escocia (1986-1990). Se desempeñó como ingeniero de diseño en la empresa Puromex (1979-1981) y como gerente del centro de cómputo de NCR de México (1981-1983). Inició sus labores de investigación en el Instituto de Investigaciones Eléctricas (IIE) donde se desempeñó como investigador en dos ocasiones (1983-1986 y 1992-1998); fue también investigador asociado en la Universidad de Edimburgo (1989-1992). En 1998 se incorporó al IIMAS, UNAM, donde fue Jefe del Departamento de Ciencias de la Computación de 1998 a 2002 y nuevamente del 2005 al 2010. Actualmente, es Investigador Titular "B", Pride "D" e Investigador Nacional Nivel II. Es autor de 96 artículos arbitrados en revistas, libros y memorias de prestigio internacional, principalmente en inteligencia artificial, lingüística computacional, robots de servicio, reconocimiento del habla, procesamiento del lenguaje natural y computación gráfica. Actualmente se encuentra escribiendo el libro "Diagrams and Knowledge Representation" orientado a foros de investigación y posgrado. Es también autor de varios artículos de divulgación.
A lo largo de su carrera ha desarrollado varios grupos de investigación entre los que destacan el grupo SIBS en el IIE, y los grupos DIME y Golem en el IIMAS. Ha sido investigador responsable de varios proyectos CONACyT, PAPIIT, UNAM y del Instituto de Ciencia y Tecnología del DF, además de varios proyectos mayores para el IIE y la Comisión Federal de Electricidad (CFE). Ha establecido colaboraciones con varias instituciones internacionales. Ha participado como ponente en eventos internacionales en más de 60 ocasiones y ha impartido más de 70 conferencias magistrales en México; ha participado también en numerosos paneles y mesas redondas, tanto en México como en el extranjero, donde ha enfatizado reiteradamente la necesidad de fortalecer la autodeterminación tecnológica de México, en particular en tecnologías de la información y las comunicaciones. En el aspecto docente ha impartido alrededor de 40 cursos de posgrado en la UNAM, la UJAT en Tabasco, el CENIDET, Morelos y el ITESM, Campus Morelos, en teoría de la computación, sistemas formales, lenguajes de programación, computación gráfica, lingüística computacional, inteligencia artificial y programación lógica. También ha sido docente la Universidad Estatal de Ohio en los Estados Unidos y profesor invitado en la Universidad Tecnológica de Viena.
