A partir de la crisis en la IA han surgido nuevas \u00e1reas de investigaci\u00f3n de la IA tales como:
\nRedes Neuronales
\nAlgoritmos Gen\u00e9ticos
\nInteligencia Artificial Distribuida<\/p>\n
Todas tienen en com\u00fan un nuevo enfoque: la inteligencia es producto de la asociaci\u00f3n, combinaci\u00f3n o conexi\u00f3n de entidades independientes m\u00e1s simples (agentes, genes o neuronas), las cuales pueden tener alguna inteligencia o ninguna y producto de su interacci\u00f3n, el sistema presentar\u00eda 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 Cibern\u00e9tica, primera ciencia de car\u00e1cter t\u00e9cnico inspirada en la naturaleza.<\/p>\n
Las investigaciones en las RNA han estado inmersas en la creaci\u00f3n de aut\u00f3matas que aprendan a descubrir relaciones ocultas en los datos a la vez que puedan codificar y almacenar informaci\u00f3n en forma similar a como lo realiza el cerebro.<\/p>\n
La neurocomputaci\u00f3n utiliza como base la met\u00e1fora cerebral, pero no persigue como objetivo la construcci\u00f3n de m\u00e1quinas absolutamente plausibles biol\u00f3gicamente, sino el desarrollo de m\u00e1quinas \u00fatiles.<\/p>\n
La capacidad intelectual depende de la acci\u00f3n colectiva de las neuronas, que realizan procesos en serie y en paralelo utilizando la retroalimentaci\u00f3n y una organizaci\u00f3n molecular y laminar con alta capacidad de auto-organizaci\u00f3n y cooperatividad basado en una estructura jer\u00e1rquica que permite el procesamiento local y centralizado en fases.<\/p>\n
Vida artificial es el nombre dado a una nueva disciplina, nacida en los a\u00f1os 80, que estudia la vida natural mediante la recreaci\u00f3n de fen\u00f3menos biol\u00f3gicos en la computadora y otros medios artificiales, con el fin no solamente de la comprensi\u00f3n te\u00f3rica de los fen\u00f3menos bajo estudio, sino tambi\u00e9n de descubrir y realizar aplicaciones pr\u00e1cticas y \u00fatiles de los principios biol\u00f3gicos en la tecnolog\u00eda de la computaci\u00f3n y en la ingenier\u00eda, como por ejemplo, en robots m\u00f3viles, naves espaciales, medicina, nanotecnolog\u00eda, fabricaci\u00f3n industrial y ensamblaje as\u00ed como tambi\u00e9n en otros proyectos de ingenier\u00eda.<\/p>\n
En la Naturaleza, la evoluci\u00f3n, en particular la de los seres vivos, presenta algunas caracter\u00edsticas que motivaron a John Holland a comenzar una l\u00ednea de investigaci\u00f3n en un \u00e1rea que eventualmente se transform\u00f3 en lo que hoy se denomina Algoritmos Gen\u00e9ticos (AG). La habilidad de una poblaci\u00f3n de cromosomas para explorar el espacio de b\u00fasqueda “en paralelo” y combinar lo mejor que ha sido encontrado en \u00e9l por medio del mecanismo de sobrecruzamiento (crossover), es algo intr\u00ednseco a la evoluci\u00f3n natural y trata de ser explotada por los AGs.<\/p>\n
Desde el punto de vista biol\u00f3gico, el problema se centra en la imitaci\u00f3n del mecanismo evolutivo de los seres vivos. De una poblaci\u00f3n, tienen m\u00e1s posibilidades de sobrevivir y de tener descendencia aquellos organismos mejor adaptados al medio. De combinarse dos que tengan caracter\u00edsticas deseables para aspectos distintos pueden surgir nuevos que hereden ambas peculiaridades.<\/p>\n
La premisa de los AGs, tras la publicaci\u00f3n del libro de Holland “Adaptation in Natural and Artificial Systems” y de los numerosos investigadores que los utilizan como metaheur\u00edstica para optimizaci\u00f3n, es que se pueden encontrar soluciones aproximadas a problemas de gran complejidad computacional mediante un proceso de “evoluci\u00f3n simulada”, en particular como un algoritmo matem\u00e1tico implementado en un ordenador.<\/p>\n
En la Inteligencia Artificial Distribuida (IAD) se estudia la soluci\u00f3n cooperativa de problemas por un grupo de agentes distribuidos. Tal cooperaci\u00f3n se basa en que ninguno posee la informaci\u00f3n (experticidad, recursos, etc.) para resolver completamente el problema y donde un agente tiene como caracter\u00edstica la de ser una entidad mas o menos aut\u00f3noma, con conocimientos propios y de su entorno as\u00ed como con la posibilidad de interactuar con dicho entorno y otros agentes.<\/p>\n
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.<\/p>\n
Por otra parte, los agentes inteligentes se perfilan como una de las aplicaciones de la IA mas prometedoras debido a su estrecha relaci\u00f3n con Internet (la tercera revoluci\u00f3n de la inform\u00e1tica). 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 est\u00e1n llamados a cambiar nuestra forma de trabajo al permitir a los usuarios moverse en ambientes m\u00e1s c\u00f3modos y amistosos.<\/p>\n
CONCLUSIONES<\/p>\n
Hasta hoy, es posible desarrollar sistemas que se comportan \u2018eficazmente\u2019 en una materia espec\u00edfica, pero no que ’emulan’ a la inteligencia humana. La l\u00f3gica es s\u00f3lo una arista de la misma: el sentido com\u00fan, razonamiento no mon\u00f3tono, reconocimiento y otros procesos \u2018inteligentes\u2019 a\u00fan no est\u00e1n totalmente resueltos.<\/p>\n
Los programas de ajedrez son una demostraci\u00f3n palpable de lo que podr\u00eda llamarse una inteligencia basada en la fuerza bruta, dado que su m\u00e9todo consiste en la velocidad de c\u00e1lculo, lo cual le permite buscar en grandes espacios y procesar una cantidad enorme de informaci\u00f3n, velocidad de procesamiento que supera ampliamente la del cerebro humano. Muchos creen que la rapidez creciente en el c\u00e1lculo de las computadoras, que no parece tener limites, debe conducir al surgimiento de las llamadas m\u00e1quinas inteligentes, afirmaci\u00f3n sustentada en que las computadoras al poder valorar m\u00e1s variantes de un problema, ya sea el juego de ajedrez, un c\u00e1lculo de ingenier\u00eda, un dise\u00f1o industrial o un diagn\u00f3stico mec\u00e1nico, ser\u00e1 capaz de alcanzar soluciones m\u00e1s r\u00e1pidas 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.<\/p>\n
Actualmente, la ciencia deja de encerrarse en si misma y se fija en lo que le rodea, comprende que la mejor manera de entender c\u00f3mo funciona algo en un ser humano es entenderlo primero en los animales m\u00e1s simples. Es as\u00ed que la ciencia descubre las propiedades emergentes de la inteligencia, como resultado de la interacci\u00f3n compleja de sencillos elementos y emula con los procesos gen\u00e9ticos evolutivos en la b\u00fasqueda de mejores soluciones a problemas realmente complejos.<\/p>\n
La Inteligencia Artificial ‘convencional’ con sus intentos de modelar matem\u00e1ticamente los procesos de razonamiento, no ha podido alcanzar el sue\u00f1o de sus creadores, mucho menos los seguidores de la denominada IA ‘fuerte’, quienes han pretendido convencernos de que seremos sustituidos por m\u00e1quinas pensantes. Comienza una nueva era dentro de la Inteligencia Artificial. El hecho de mirar hacia la naturaleza posibilitar\u00e1 al hombre un avance en el camino de lograr simular verdaderamente, la inteligencia humana.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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