¿Qué es la Inteligencia Artificial Computacional?

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

Asi mismo, 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.

Áreas de aplicación

Los modelos y las técnicas de IAC 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 artificial computacional (IAC) 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 IAC 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.

FUENTE: https://agenciab12.com/noticia/que-es-inteligencia-computacional

AUTOR: Marketing, Big Data, Inteligencia Artificial y Ventas.