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| La ciencia apasionante que inventa el futuro: IA |
La disciplina de la Inteligencia Artificial (IA) a menudo despierta la imaginación del público, en parte debido a la ciencia ficción que ha creado un halo de misterio en torno a máquinas capaces de razonar o incluso sentir. A pesar de las altas expectativas iniciales, la IA se está integrando cada vez más en nuestra vida cotidiana, ayudándonos casi sin que nos demos cuenta.
Este campo, que invita a soñar con un futuro de vehículos autónomos y asistentes personales para personas con movilidad reducida, se define de manera pragmática como un conjunto de técnicas, algoritmos y herramientas diseñadas para resolver problemas que, a priori, exigen cierto grado de inteligencia.
Aunque no existe un consenso científico sobre una definición exacta y concisa de la IA, el matemático Alan Turing, considerado el padre de la computación, propuso una prueba (el Test de Turing) que delineó las capacidades esenciales para una entidad inteligente. Una máquina que aspire a ser inteligente debe poseer capacidades de reconocimiento del lenguaje natural, razonamiento, aprendizaje y representación del conocimiento. En contextos más complejos (el Test de Turing Total), también se exigen capacidades de visión artificial y robótica.
Actualmente, la investigación de la IA se centra en el concepto de agentes inteligentes que piensan o actúan de forma racional, buscando siempre tomar la decisión más conveniente basándose en la información que poseen. Históricamente, el resurgimiento del interés en la IA se ha visto impulsado por el auge de Internet y la necesidad de aplicar "inteligencia" para manejar las ingentes cantidades de información que circulan en la red.
El enfoque práctico de la IA se materializa a través de un amplio repertorio de técnicas. Esto incluye desde algoritmos clásicos de búsqueda no informada (como la búsqueda en amplitud o en profundidad) hasta métodos avanzados de búsqueda informada que utilizan una función heurística para guiar la exploración hacia soluciones óptimas más rápidamente, como el algoritmo A.
Para problemas que buscan maximizar o minimizar una función (optimización), se emplean metaheurísticas de búsqueda local, inspiradas en fenómenos naturales o biológicos, como el simulated annealing (templado simulado), la búsqueda tabú, o los algoritmos genéticos (evolutivos), con el fin de evitar caer en óptimos locales. Además, la IA aborda el razonamiento mediante sistemas expertos (basados en reglas) y la lógica difusa, fundamentales para la modelización y el control en escenarios donde la información no es binaria.
En el ámbito del aprendizaje, se utilizan clasificadores probabilísticos como el bayesiano ingenuo, eficaz en el filtrado de spam o la clasificación de datos, y las Redes Neuronales Artificiales (RNAs), que emulan el procesamiento paralelo del cerebro para tareas complejas de reconocimiento de patrones. La implementación de estas herramientas y técnicas se detalla a menudo utilizando el lenguaje Python, valorado por su sencillez y expresividad.
En la práctica, la IA se aplica en múltiples campos, desde la identificación de rostros en cámaras fotográficas y el control de funciones vehiculares mediante reconocimiento de voz, hasta la planificación de procesos industriales y la optimización de rutas de vehículos (VRP) para generar un gran ahorro económico en recursos. Pocas áreas de la ingeniería invitan tanto a imaginar el futuro, y es en la actualidad cuando se está inventando (y reinventando) esta ciencia apasionante.
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| Por Licda Josmir Pérez |
La autora es Magíster en Lingüística Aplicada a la Enseñanza del Español en la Universidad Autónoma de Santo Domingo (UASD), licenciada en Educación Mención Lingüística y Literatura, egresada de la Universidad del Caribe (UNICARIBE). Docente en universidades nacionales e internacionales.
