¿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, con el orden emergente 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, puede usarse para resolver problemas donde existe la vaguedad o la incertidumbre. Las redes neuronales se basan en la función del cerebro humano y pueden usarse para detectar patrones y tendencias en datos complejos.
A diferencia de la computación dura, donde las soluciones están garantizadas y los problemas son limitados según las condiciones estrictas, la inteligencia computacional cae bajo el encabezado de la computación suave, donde los resultados exitosos no siempre ocurren. La inteligencia computacional a menudo se inspira enM Naturaleza, por ejemplo, en el campo del cálculo evolutivo, donde se crean sistemas que evolucionan para resolver problemas complejos. Esto se puede aplicar a la inteligencia artificial o sintética, dando lugar a los robots que aprenden de la experiencia y se desarrollan con el tiempo.
Los sistemas basados en la lógica difusa se pueden usar en inteligencia computacional para simular formas de pensamiento humanas. Podrían combinarse con redes neuronales de inspiración biológicamente en el campo de la robótica cognitiva, creando robots con la capacidad de pensar de una manera que se asemeja a los procesos de pensamiento humano. Además de pensar, tales robots también pueden aprender, recordar, percibir y tomar decisiones frente a la incertidumbre, como lo hacen los humanos. Esto podría permitir que los robots comprendan mejor las solicitudes humanas, lo que les permite detectar el significado detrás de las palabras utilizadas. Eso podría ser esencial para una máquina que realiza tareas domésticas.
red neuronalS 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 a medida que avanzan, porque las conexiones entre elementos son ajustables, como las conexiones entre los nervios.
Una vez que las redes neuronales han aprendido a analizar datos, pueden convertirse efectivamente en expertos en sus campos y pueden usarse para predecir los 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 utilizan conjuntos de reglas predeterminados para tomar decisiones y no adaptarlas para que se ajusten a los datos.