Inteligencia Computacional

Fiabilidad

¿Qué significa la Inteligencia artificial computacional?

La inteligencia artificial computacional (IC) es un subcampo de la inteligencia artificial (IA) que se centra en el desarrollo de sistemas de IA inspirados en la biología capaces de imitar el modo en que las entidades del mundo natural resuelven problemas complejos.

Las estrategias de IC se utilizan a menudo en situaciones en las que los enfoques basados en reglas o estadísticos del aprendizaje automático (ML) no son eficaces porque los problemas en cuestión no pueden abordarse mediante algoritmos lineales tradicionales.

Inteligencia Artificial (IA) Inteligencia Computacional (IC)
Definición Amplio campo de la informática que se centra en cómo la tecnología puede utilizarse para aumentar la inteligencia humana y completar tareas en nombre de los seres humanos. Un subconjunto de la inteligencia artificial que se centra en investigar cómo aprenden los humanos y el modo en que abejas y hormigas -y otras entidades sociales del mundo natural- se comunican y cooperan para resolver problemas complejos.
Enfoque  Abarca una amplia gama de técnicas y estrategias, incluidos los árboles de decisión y los motores de recomendación. Se centra principalmente en tipos específicos de técnicas y estrategias dentro de la IA, como la lógica difusa y la inteligencia de enjambre.
Enfoque de aprendizaje Hace hincapié en las soluciones basadas en reglas y en los algoritmos lineales de aprendizaje automático. Destaca principalmente el aprendizaje profundo y las estrategias que pueden utilizarse para apoyar la IA generativa.
Énfasis en la resolución de problemas Aborda un amplio espectro de soluciones que a menudo implican estadística y probabilidad. Se utiliza principalmente para resolver problemas extremadamente complejos que tienen un gran número de dependencias.

Tipos de Inteligencia Artificial Computacional

Los marcos de la inteligencia artificial computacional se inspiran en los sistemas biológicos y los procesos evolutivos. En la última década, los investigadores han avanzado mucho en el uso de principios matemáticos y de programación para imitar los procesos naturales de resolución de problemas.

Algunos de los marcos más importantes en el campo de la inteligencia artificial computacional son los siguientes

Redes Neuronales
Las redes neuronales se inspiran en la estructura y el funcionamiento del cerebro humano. Están formadas por nodos interconectados (neuronas) capaces de procesar datos y aprender de ellos. El aprendizaje profundo, un subconjunto de las redes neuronales, ha sido particularmente influyente en los últimos años, dando lugar a avances significativos en nuevos tipos de modelos de aprendizaje profundo para el reconocimiento de imágenes y el procesamiento del lenguaje natural (PLN).

Lógica Difusa
La lógica difusa es una poderosa herramienta para poder seguir utilizando algoritmos cuando la lógica binaria tradicional puede no captar los matices e incertidumbres de los datos de entrada. En este contexto, la etiqueta “fuzzy” significa “vago o impreciso”. La lógica difusa maneja la incertidumbre permitiendo que las variables tengan grados de verdad entre 0 y 1.

Al final de las operaciones matemáticas, las salidas algorítmicas difusas se “defuzzifican” para obtener resultados numéricos precisos (crujientes).

Algoritmos Evolutivos
Los algoritmos evolutivos son un tipo de algoritmo de optimización inspirado en el proceso de selección natural. El proceso comienza con la creación aleatoria o heurística de una población de soluciones potenciales denominadas candidatos. Un proceso de selección determina qué candidatos deben ser elegidos para convertirse en padres de la siguiente generación, y el algoritmo continúa iterando a través de generaciones hasta que se cumple una condición de terminación.

Las condiciones de finalización más habituales son alcanzar un número máximo de generaciones, lograr una solución satisfactoria o funcionar durante un tiempo determinado.

Inteligencia de Enjambre
La inteligencia de enjambre se inspira en el comportamiento colectivo de algunos tipos de animales como las hormigas, las abejas y los pájaros. Este tipo de inteligencia conectiva simula la cooperación y la interacción observadas en los enjambres naturales y ajusta los resultados basándose en el conocimiento colectivo del grupo.

La inteligencia de enjambre es especialmente útil para optimizar tareas en entornos dinámicos cuando hay muchas variables interdependientes.

IA Cognitiva
Los sistemas de IA cognitiva están diseñados para imitar los procesos de razonamiento del cerebro humano y comprender el contexto. Una de las características clave de los sistemas de IA cognitiva es su capacidad para identificar rápidamente patrones y relaciones en conjuntos de datos extremadamente grandes y utilizar lo que aprenden para resolver nuevos tipos de problemas en tiempo real.

IA Evolutiva
Los sistemas de IA evolutiva se inspiran en los procesos de aprendizaje observados en el desarrollo infantil. El objetivo de este tipo de IA computacional es crear sistemas que puedan demostrar un cierto grado de independencia del dominio.

Esencialmente, este tipo de IA computacional comienza con una pequeña cantidad de conocimientos y experiencia y utiliza las interacciones y la retroalimentación para adquirir nuevas habilidades y conocimientos con el tiempo.

Sociedad de Inteligencia Computacional

Dentro del campo de la inteligencia artificial computacional, el objetivo de la Sociedad de Inteligencia Computacional de Ingenieros Eléctricos y Electrónicos (IEEE) es centrar la atención en los aspectos computacionales y teóricos de la imitación de la naturaleza para resolver problemas.

Según el sitio web del IEEE, la Sociedad de Inteligencia Computacional (CIS) se fundó oficialmente en 2004, y entre sus principales tecnologías se encuentran la computación neuronal, difusa y evolutiva, así como los sistemas inteligentes híbridos que combinan estos y otros paradigmas relacionados.

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Margaret Rouse
Experta en tecnología

Margaret Rouse es una galardonada escritora técnica y profesora conocida por su habilidad para explicar temas técnicos complejos a una audiencia de negocios no técnica. Durante los últimos veinte años, sus explicaciones han aparecido en sitios web de TechTarget y ha sido citada como autoridad en artículos del New York Times, Time Magazine, USA Today, ZDNet, PC Magazine y Discovery Magazine. La idea de diversión de Margaret es ayudar a profesionales de TI y negocios a aprender a hablar los idiomas altamente especializados de cada uno. Si tienes una sugerencia para una nueva definición o cómo mejorar una explicación técnica,…