A partir de la crisis en la IA han surgido nuevas áreas de investigación de la IA tales como:
Redes Neuronales
Algoritmos Genéticos
Inteligencia Artificial Distribuida

Todas tienen en común un nuevo enfoque: la inteligencia es producto de la asociación, combinación o conexión de entidades independientes más simples (agentes, genes o neuronas), las cuales pueden tener alguna inteligencia o ninguna y producto de su interacción, el sistema presentaría un comportamiento inteligente. Lo cual nos lleva a un nuevo paradigma basado en la copia de los sistemas emergentes y evolutivos de la naturaleza, que de cierta manera es un retorno a la Cibernética, primera ciencia de carácter técnico inspirada en la naturaleza.

Las investigaciones en las RNA han estado inmersas en la creación de autómatas que aprendan a descubrir relaciones ocultas en los datos a la vez que puedan codificar y almacenar información en forma similar a como lo realiza el cerebro.

La neurocomputación utiliza como base la metáfora cerebral, pero no persigue como objetivo la construcción de máquinas absolutamente plausibles biológicamente, sino el desarrollo de máquinas útiles.

La capacidad intelectual depende de la acción colectiva de las neuronas, que realizan procesos en serie y en paralelo utilizando la retroalimentación y una organización molecular y laminar con alta capacidad de auto-organización y cooperatividad basado en una estructura jerárquica que permite el procesamiento local y centralizado en fases.

Vida artificial es el nombre dado a una nueva disciplina, nacida en los años 80, que estudia la vida natural mediante la recreación de fenómenos biológicos en la computadora y otros medios artificiales, con el fin no solamente de la comprensión teórica de los fenómenos bajo estudio, sino también de descubrir y realizar aplicaciones prácticas y útiles de los principios biológicos en la tecnología de la computación y en la ingeniería, como por ejemplo, en robots móviles, naves espaciales, medicina, nanotecnología, fabricación industrial y ensamblaje así como también en otros proyectos de ingeniería.

En la Naturaleza, la evolución, en particular la de los seres vivos, presenta algunas características que motivaron a John Holland a comenzar una línea de investigación en un área que eventualmente se transformó en lo que hoy se denomina Algoritmos Genéticos (AG). La habilidad de una población de cromosomas para explorar el espacio de búsqueda “en paralelo” y combinar lo mejor que ha sido encontrado en él por medio del mecanismo de sobrecruzamiento (crossover), es algo intrínseco a la evolución natural y trata de ser explotada por los AGs.

Desde el punto de vista biológico, el problema se centra en la imitación del mecanismo evolutivo de los seres vivos. De una población, tienen más posibilidades de sobrevivir y de tener descendencia aquellos organismos mejor adaptados al medio. De combinarse dos que tengan características deseables para aspectos distintos pueden surgir nuevos que hereden ambas peculiaridades.

La premisa de los AGs, tras la publicación del libro de Holland “Adaptation in Natural and Artificial Systems” y de los numerosos investigadores que los utilizan como metaheurística para optimización, es que se pueden encontrar soluciones aproximadas a problemas de gran complejidad computacional mediante un proceso de “evolución simulada”, en particular como un algoritmo matemático implementado en un ordenador.

En la Inteligencia Artificial Distribuida (IAD) se estudia la solución cooperativa de problemas por un grupo de agentes distribuidos. Tal cooperación se basa en que ninguno posee la información (experticidad, recursos, etc.) para resolver completamente el problema y donde un agente tiene como característica la de ser una entidad mas o menos autónoma, con conocimientos propios y de su entorno así como con la posibilidad de interactuar con dicho entorno y otros agentes.

A diferencia de los sistemas expertos, llamados por muchos “sistemas autistas” estas nuevas investigaciones se ocupan de que los mismos sean capaces de interactuar con el entorno o lo que es lo mismo que sean abiertos y flexibles.

Por otra parte, los agentes inteligentes se perfilan como una de las aplicaciones de la IA mas prometedoras debido a su estrecha relación con Internet (la tercera revolución de la informática). Sin crear falsas expectativas, debemos recordar los sistemas expertos y los agentes inteligentes dadas las ventajas que representan para el acceso a las redes. Ellos están llamados a cambiar nuestra forma de trabajo al permitir a los usuarios moverse en ambientes más cómodos y amistosos.

CONCLUSIONES

Hasta hoy, es posible desarrollar sistemas que se comportan ‘eficazmente’ en una materia específica, pero no que ’emulan’ a la inteligencia humana. La lógica es sólo una arista de la misma: el sentido común, razonamiento no monótono, reconocimiento y otros procesos ‘inteligentes’ aún no están totalmente resueltos.

Los programas de ajedrez son una demostración palpable de lo que podría llamarse una inteligencia basada en la fuerza bruta, dado que su método consiste en la velocidad de cálculo, lo cual le permite buscar en grandes espacios y procesar una cantidad enorme de información, velocidad de procesamiento que supera ampliamente la del cerebro humano. Muchos creen que la rapidez creciente en el cálculo de las computadoras, que no parece tener limites, debe conducir al surgimiento de las llamadas máquinas inteligentes, afirmación sustentada en que las computadoras al poder valorar más variantes de un problema, ya sea el juego de ajedrez, un cálculo de ingeniería, un diseño industrial o un diagnóstico mecánico, será capaz de alcanzar soluciones más rápidas y eficientes, relegando la de los humanos a un segundo plano. Este argumento se fundamenta en el auge acelerado que se evidencia en el hardware de las computadoras, mientras subestima el desarrollo del software e ignora las posibilidades del cerebro.

Actualmente, la ciencia deja de encerrarse en si misma y se fija en lo que le rodea, comprende que la mejor manera de entender cómo funciona algo en un ser humano es entenderlo primero en los animales más simples. Es así que la ciencia descubre las propiedades emergentes de la inteligencia, como resultado de la interacción compleja de sencillos elementos y emula con los procesos genéticos evolutivos en la búsqueda de mejores soluciones a problemas realmente complejos.

La Inteligencia Artificial ‘convencional’ con sus intentos de modelar matemáticamente los procesos de razonamiento, no ha podido alcanzar el sueño de sus creadores, mucho menos los seguidores de la denominada IA ‘fuerte’, quienes han pretendido convencernos de que seremos sustituidos por máquinas pensantes. Comienza una nueva era dentro de la Inteligencia Artificial. El hecho de mirar hacia la naturaleza posibilitará al hombre un avance en el camino de lograr simular verdaderamente, la inteligencia humana.