¿Qué es la inteligencia computacional?
La inteligencia computacional (CI) es una rama de la informática en la que los proyectos evolucionan de abajo hacia arriba, y el orden emerge de una falta inicial de estructura. Esto es similar a muchos procesos vistos en el mundo natural. La inteligencia computacional incluye conceptos como el cálculo evolutivo, donde los problemas se resuelven utilizando modelos del proceso evolutivo, y cuando se aplica al aprendizaje automático, permite a los robots aprender de la experiencia. La lógica difusa, un sistema que se asemeja a la toma de decisiones humanas, se puede utilizar para resolver problemas donde hay vaguedad o incertidumbre. Las redes neuronales son sistemas basados en la función del cerebro humano y se pueden usar para detectar patrones y tendencias en datos complejos.
A diferencia de la informática rígida, donde las soluciones están garantizadas y los problemas están limitados de acuerdo con condiciones estrictas, la inteligencia computacional se enmarca en la informática flexible, donde los resultados exitosos no siempre ocurren. La inteligencia computacional a menudo se inspira en la naturaleza, por ejemplo en el campo de la computación evolutiva, donde se crean sistemas que evolucionan para resolver problemas complejos. Esto se puede aplicar a la inteligencia artificial o sintética, dando lugar a robots que aprenden de la experiencia y se desarrollan con el tiempo.
Los sistemas basados en lógica difusa se pueden usar en inteligencia computacional para simular formas humanas de pensar. Podrían combinarse con redes neuronales inspiradas biológicamente en el campo de la robótica cognitiva, creando robots con la capacidad de pensar de manera similar a los procesos de pensamiento humano. Además de pensar, estos robots también pueden aprender, recordar, percibir y tomar decisiones frente a la incertidumbre, como lo hacen los humanos. Esto podría permitir que los robots entiendan mejor las solicitudes humanas, permitiéndoles detectar el significado detrás de las palabras utilizadas. Eso podría ser esencial para una máquina que realiza tareas domésticas.
Las redes neuronales generalmente se consideran parte de la inteligencia computacional. Al igual que el cerebro humano, consisten en numerosas partes individuales interconectadas, similares a los nervios. Estos trabajan juntos para resolver problemas, aprendiendo sobre la marcha, porque las conexiones entre los elementos son ajustables, como las conexiones entre los nervios.
Una vez que las redes neuronales han aprendido cómo analizar datos, pueden convertirse efectivamente en expertos en sus campos y pueden usarse para predecir resultados en diferentes escenarios. Una desventaja de este tipo de inteligencia computacional es que requiere mucha potencia informática y puede funcionar de manera impredecible. Las redes neuronales no deben confundirse con los sistemas expertos, que usan conjuntos predeterminados de reglas para tomar decisiones y no los adaptan para que se ajusten a los datos.