Inteligencia Artificial

¿Qué es la Inteligencia Computacional?

La inteligencia computacional se centra en el estudio de mecanismos adaptativos para permitir el comportamiento inteligente de sistemas complejos.

Por Redacción España, el 03/12/2019

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La inteligencia computacional es una ramificación de la IA tradicional, y aunque comparten características en común, sus objetivos y procesos son diferentes. Te contamos en qué consisten y en qué se diferencian.


Definición del concepto

La inteligencia computacional (IC) es el estudio del diseño de agentes inteligentes. Para entender el concepto hay que plantear la diferencia entre agente y agente inteligente propiamente dicho.

Por su parte, un agente es cualquier cosa que actúa en un entorno (humanos, animales, organizaciones, etcétera). Por otro lado, un agente inteligente es un sistema que actúa con un razonamiento previo, es decir, se adecúa a las circunstancias, es flexible a los ambientes y las metas cambiantes y, además, aprende de la experiencia.

El propósito científico fundamental de la inteligencia computacional es comprender los principios que posibilitan ese comportamiento inteligente en sistemas naturales y artificiales y, a su vez, tomar decisiones adecuadas considerando las limitaciones perceptivas y computacionales.

Los tres factores que han contribuido al desarrollo de la IC aplicada son:

  • Los problemas no resueltos por la inteligencia artificial (IA).
  • El incremento de la potencia de los ordenadores, aspecto que favorece la aplicación del aprendizaje automático de las máquinas y de los algoritmos, puesto que requieren recursos computacionales sin los cuáles no se pueden resolver muchos problemas complejos.
  • La gran expansión de los datos.


Elementos clave

La Inteligencia Computacional (IC) es una rama de la inteligencia artificial centrada en el estudio de mecanismos adaptativos para permitir el comportamiento inteligente de sistemas complejos y cambiantes.

Asimismo, se plantea como una alternativa a la GOFAI (“Good Old-Fashioned Artificial Intelligence), tratando de no confiar en los algoritmos heurísticos habituales de la inteligencia artificial tradicional.

Para ejercer sus procesos combina elementos de aprendizaje, razonamiento, adaptación y evolución para crear algoritmos inteligentes capaces de clasificar datos reales, predecir y controlar sistemas con comportamientos complejos, extraer información de valor de bases de datos, etcétera.

Algunas de las técnicas utilizadas en inteligencia computacional son:

  • Redes neuronales artificiales.
  • Computación evolutiva.
  • Inteligencia colectiva.
  • Sistemas inmunes.
  • Sistemas  difusos.


Diferencias entre IA e IA Computacional

Habitualmente se tiende a entremezclar ambos conceptos. No obstante, sus finalidades distan mucho entre sí.

La inteligencia artificial tiene por objetivo construir máquinas o sistemas inteligentes que, utilizando estos conocimientos, podrán ser capaces de imitar o superar las capacidades mentales de los humanos: razonamiento, comprensión, imaginación, etcétera.     

Por el contrario, la inteligencia computacional tiene una doble finalidad. Por un lado, su objetivo científico es comprender los principios que posibilitan el comportamiento inteligente (ya sea en sistemas naturales o artificiales) y, por otro, su objetivo tecnológico consiste en especificar los métodos para diseñar sistemas inteligentes.

Siguiendo este hilo, habría que recalcar que la inteligencia artificial utiliza métodos de razonamiento simbólico mientras que la IC está basada en métodos numéricos.

Otra de las diferencias más latentes es que la inteligencia artificial trata de ajustar el ambiente a las soluciones conocidas, que están representadas por bases de conocimiento estáticas, mientras que la IC se retroalimenta del ambiente en el que convive y partir de ahí, diseña conocimiento nuevo.

 

Áreas de aplicación

Los modelos y las técnicas de IC se han aplicado en múltiples áreas. Estas son algunas de ellas:

Las ciencias relacionadas con la tierra y el medio ambiente, enfocadas sobre todo al clima, los océanos y la hidrología. Las redes neuronales artificiales (RNA’s) se han aplicado a la meteorología por satélite y oceanografía para reconocimiento de patrones y clasificación.

En climatología, la IC sirve para desarrollar modelos numéricos del tiempo atmosférico, analizar el cambio climático planteando predicciones sobre las variaciones en la temperatura de los océanos y en hidrología para predecir las precipitaciones, desbordamientos de ríos, etcétera.

Otro campo en el que la inteligencia computacional (IC) está siendo ampliamente utilizado es la medicina. Los sistemas difusos se usan en diferentes áreas de diagnóstico médico, como por ejemplo el control del oxígeno o de la anestesia durante la intervención quirúrgica. También para la toma de decisiones médicas mediante la lógica difusa en relación a cuidados intensivos o enfermedades coronarias, etcétera.

Para el análisis de los mercados financieros, la IC también es una solución muy efectiva. Por un lado, permite detectar mediante el aprendizaje los grupos de nuevos clientes y sus perfiles más adecuados. En este sentido, la computación evolutiva ayuda a generar modelos para gestionar la relación con los clientes y la lógica difusa permite cuantificar la conducta de los clientes.

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