Inteligencia artificialRamas de la Inteligencia Artificial

El resultado de su evolución y la diversificación de sus aplicaciones.
Hipernexo1 año hace5883 min

El surgimiento de las diversas ramas de la IA es el resultado de la evolución que ha experimentado la Inteligencia Artificial. Cada una de esas ramas ha surgido a partir de ideas innovadoras, así como por el surgimiento de nuevas técnicas de programación nacidas de la investigación e innovación; estas nuevas técnicas tienden ser cada vez más heurísticas y se apoyan en el creciente desarrollo del hardware.

No obstante estas ramas van más allá de ser una simple metodología para la resolución de problemas utilizando principios de inteligencia artificial; se trata de una concepción de la forma en que se estructuran los procesos ligados a la inteligencia en los seres humanos, y la posibilidad de emularlos a través de sistemas inteligentes. En este artículo hablaremos de las principales ramas que tiene la Inteligencia Artificial.

Redes de Petri

Considerada como la primera rama de la IA, las Redes Petri surgieron a principios de los años 60 del siglo pasado, cuando Carl Adam Petri establece la primera teoría general para sistemas discretos paralelos; para ello empleó métodos gráficos que permitían representar el sistema a través de condiciones y eventos, lo que permitió dar un nuevo sentido a los procesos realizados por computadoras.

A partir de este modelo surgieron los Sistemas Expertos o Sistemas Basados en Conocimiento; se trata de programas informáticos que pueden tomar decisiones en base a los conocimientos y la heurística, lo que les permite interpretar altos volúmenes de datos. La función de estos sistemas era de servir de apoyo a los expertos en tareas altamente especializadas.

Lógica difusa

Surgida en 1965, esta rama impulsada por Lofti A. Zadeh y conocida como Lógica Fuzzy es un método matemático para representar las imprecisiones del lenguaje natural. Se basa en la generalización de la lógica clásica para lograr que las variables tomen valores lingüísticos; valores aleatorios, contextualizados y basados en el principio del razonamiento aproximado y el cálculo de palabras.

Al incorporar este tipo de lógica a un sistema experto, se obtiene un nuevo sistema capaz de imitar con mayor aproximación la forma natural en que un experto humano procede para la resolución de un determinado problema. La lógica difusa permite simplificar la descripción de un problema y aproximarla a la forma natural en que lo entendería un humano.

La Lógica Difusa trasciende la lógica booleana ya que permite incorporar escalas de valores a la noción de verdad; se pueden emplear escalas de 0 al 100%, lo que permite incluir expresiones como que las probabilidades son altas con un 60% de certeza, o simplificarla diciendo que las probabilidades no son tan altas.

Redes Neuronales Artificiales

Conocidas también por sus siglas RNA, las Redes Neuronales Artificiales constituyen un modelo de aprendizaje y procesamiento basado en la manera en que funciona el sistema nervioso de los mamíferos. Como sistema se basa en la interconexión de neuronas a través de una red colaborativa, lo que permite generar estímulos de salida.

La red emplea modelos matemáticos que permiten simular las propiedades de los sistemas neuronales biológicos; estos modelos se recrean mediante mecanismos creados de forma artificial, por ejemplo con circuitos integrados o con un conjunto de procesadores: con ello se busca que los sistemas inteligentes den respuestas con un alto grado de similitud a las que da el cerebro humano.

Las redes neuronales tienen la capacidad de recuperar información en caso de que falle alguno de los nodos neuronales; permiten también modificar de forma bastante rápida datos almacenados a partir de nueva información. Poseen la capacidad de descubrir tendencias y relaciones que se dan en diferentes bases de datos, y la capacidad para resolver problemas de alto nivel de complejidad.

Algoritmos Genéticos

Estos algoritmos están conformados por funciones matemáticas que se basan en los principios evolutivos establecidos por Charles Darwin, con la finalidad de mejorar un sistema o aplicación. Se trata de simular a través de programas de software que operan en segundos, lo que sucede en un entorno natural en cientos de miles o millones de años.

Los algoritmos genéticos impulsan la evolución de una serie de variables, las cuales son sometidas a un conjunto de acciones aleatorias que simulan a las que actúan durante los procesos de evolución biológica de los individuos, incluyendo nuevas combinaciones genéticas y mutaciones; además se presentan procesos de selección a partir de un determinado criterio, que determina qué variables se adaptan y sobreviven y cuáles deben ser descartadas.

Robótica

La robótica es una rama de la IA que se encarga del diseño y creación de máquinas conocidas como robots, las cuales son diseñadas para realizar tareas pesadas, repetitivas o que revistan peligro para trabajadores humanos.

Es una de las ramas de la IA más conocida, y se basa en el desarrollo de dispositivos que combinan la electrónica, la mecánica y la informática, y que poseen la capacidad de realizar funciones realizadas por trabajadores humanos tales como pintura, soldaduras, paletización, ensamblado de piezas en una cadena de producción, etc. Para ello, se necesita combinar la precisión de una máquina con un software de vanguardia altamente especializado.

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