Draft:Informón

anon

Clarification activity	Sistemas e información
Author(s)	Daniel Sánchez, Fernando Pérez García
Creation date	5 dic 2025
Status	🟢 Necesita mejoras
Reviews	Rev.1

Observaciones de revisión: Este artículo requiere las mejoras indicadas a continuación: Nada del contenido actual serviría para una discusión del sentido de "informon", en el que lo más destacable es que no se trata de un concepto que esté bien definido, sino que más bien está vinculado a la especulación en dos ámbitos, el de filosofía de la información y el de la gravitación cuántica (Finkelstein), sin gozar de aceptación general ni base experimental. Los comentarios vertidos en la discusión tampoco reflejan conceptos ampliamente aceptados, ni están adecuadamente formalizados. Quizá los conceptos próximos más interesantes son: (i) el de "infon" del que existe un buen artículo en glossaLAB dentro de la colección glossariumBITri: gB:Infon, y (ii) el usado en el campo de gravitación cuántica, que entronca con la pretensión del físico A. Wheeler de considerar la información como algo más elemental aún que la energía y la materia. Cabría también establecerse la relación que vincularía el informón con el holón (en línea con lo discutido por M.A. Martínez Rey), aunque en ese caso debería mantenerse una actitud crítica a la hora de considerar el informón como entidad independiente.

Definición

En el ámbito de la Inteligencia Artificial (IA), un informón es una unidad mínima de información significativa que un sistema puede utilizar para resolver problemas complejos. Su concepto surge para cuantificar cuánta información es relevante y efectiva en la toma de decisiones de sistemas que operan en entornos con múltiples variables, donde el cálculo exhaustivo de todas las combinaciones sería inviable.

$I_{k} = f (V_{k}, R)$

donde la función $f$ cuantifica qué parte de la información contenida en $V_{k}$ resulta relevante y utilizable para un objetivo de decisión específico.

Interpretaciones

El concepto de informón permite comprender cómo los sistemas de IA gestionan la información en entornos complejos. Se puede interpretar desde varias perspectivas:

Reducción de incertidumbre: un informón representa la información que contribuye a disminuir la incertidumbre sobre el estado de un sistema o la predicción de un resultado. Por ejemplo, en un sistema de predicción del clima, la información sobre la presión atmosférica y la humedad puede constituir un informón que reduce significativamente la incertidumbre sobre la probabilidad de lluvia en un día concreto.
Información relevante frente a información redundante: los informones ayudan a priorizar datos que tienen un impacto real en la toma de decisiones, descartando información redundante o irrelevante. Esto permite al sistema trabajar de manera más eficiente, evitando cálculos innecesarios.
Medida de eficiencia informativa: en un proceso de decisión automatizado, la presencia de informones indica que el sistema puede resolver problemas complejos sin necesidad de analizar exhaustivamente todas las variables posibles. Por ejemplo, un sistema de recomendación puede usar como informón la información sobre los géneros de películas preferidos por un usuario, ignorando temporalmente otras variables menos relevantes.

En resumen, un informón no es simplemente un dato, sino una unidad de información significativa que tiene un valor funcional en la resolución de problemas dentro de un sistema de IA.

Propiedades

Los informones presentan varias propiedades esenciales que permiten caracterizar su uso en sistemas de inteligencia artificial:

Modularidad: un sistema puede contener múltiples informones, cada uno asociado a distintos subconjuntos de variables. Esta organización modular facilita la gestión de la información y permite que el sistema tome decisiones específicas en contextos determinados.
No aditividad completa: la suma de todos los informones relevantes no necesariamente equivale a la entropía total del sistema, debido a la existencia de información redundante o superpuesta entre distintos informones. Por ejemplo, dos informones que contienen parcialmente la misma información sobre sensores de un robot no sumarán linealmente en términos de conocimiento total.
Medida de eficiencia: la cuantificación de informones permite evaluar la eficiencia del sistema, mostrando qué tan bien se utiliza la información disponible para la toma de decisiones. Esto es útil en sistemas con restricciones computacionales o de tiempo, donde analizar toda la información posible sería costoso.
Contextualidad: un informón tiene relevancia en un contexto específico. La misma unidad de información puede ser más o menos significativa dependiendo del objetivo del sistema y de las variables que se consideren críticas.

Estas propiedades hacen que los informones sean un concepto clave para analizar la capacidad informativa de sistemas de IA y su eficiencia en la resolución de problemas complejos.

Aplicaciones

El concepto de informón tiene aplicaciones prácticas en múltiples campos de la inteligencia artificial y sistemas basados en información:

Sistemas de recomendación: en plataformas de streaming o comercio electrónico, los informones representan información sobre las preferencias del usuario, como géneros, productos comprados o hábitos de consumo. Esta información permite generar recomendaciones precisas sin necesidad de analizar exhaustivamente todo el catálogo disponible. Por ejemplo, un informón puede ser “el usuario suele ver películas de ciencia ficción los fines de semana”, lo que ayuda a reducir la incertidumbre sobre qué contenido sugerir.
Robótica y navegación: en robots autónomos, los informones pueden representar datos de sensores sobre obstáculos, condiciones del terreno o ubicación de objetos. Esta información selectiva permite planificar rutas más eficientes y seguras sin procesar toda la información del entorno. Por ejemplo, un robot explorador puede usar informones de sensores de proximidad para decidir el mejor camino a seguir en tiempo real.
Procesamiento de lenguaje natural: los informones pueden representar palabras o frases clave dentro de un texto que son relevantes para comprender el significado o generar respuestas. Esto permite a los sistemas de IA centrarse en la información más significativa y reducir la complejidad del análisis.
Optimización de sistemas complejos: en sistemas que manejan grandes volúmenes de datos, los informones permiten identificar qué información es realmente útil para alcanzar un objetivo, evitando el análisis exhaustivo de datos irrelevantes y optimizando recursos computacionales.

En todos estos casos, los informones ayudan a los sistemas de IA a operar de manera eficiente, enfocándose en la información que realmente contribuye a la resolución de problemas o a la toma de decisiones.

Véase también

Referencias

Shannon, C. E. (1948). A Mathematical Theory of Communication. Bell System Technical Journal.
Russell, S., & Norvig, P. (2020). Artificial Intelligence: A Modern Approach. Pearson.
Liu, B. et al. (2021). Information Units and AI Decision Making. Journal of Artificial Intelligence Research.