La disciplina científica de la Inteligencia Artificial nos puede parecer todavía un producto de la ciencia ficción, propia de películas y libros llenos de trucos y efectos que buscan impresionarnos y causar en nosotros una admiración por el futuro que algún día llegará.

La realidad es que una gran cantidad de procesos, toma de decisiones, habilidades y acciones que por muchos años, y hasta fechas recientes se consideraban en el ámbito exclusivo de los seres humanos y sus capacidades mentales, reflexivas, analíticas, artísticas y filosóficas, están siendo más frecuentemente realizadas, con resultados cada vez mejores, por máquinas y programas de software sofisticados.

Los avances en varias disciplinas, como la nanotecnología, medicina y la informática, han permitido conocer más cómo funciona el cerebro humano, y científicos e investigadores de varias partes del mundo dedican esfuerzos, proyectos y recursos a emular porciones del pensamiento humano por medios no biológico, acercándonos más a la realización completa de la Inteligencia Artificial.

Procesos y metodologías para desarrollar IA

Una lista no exhaustiva de algunos principios y métodos utilizados por los científicos y desarrolladores de Inteligencia Artificial en productos específicos sigue a continuación.

Sistemas expertos
Una de las primeras encarnaciones de la IA, estos sistemas incluyen el desarrollo de reglas lógicas que permitan simular el proceso de toma de decisiones de expertos humanos. Se apoya en base de conocimiento, normalmente adquirido vía entrevistas a expertos humanos en un campo específico.

Redes Bayesianas
Basadas en la teoría matemática desarrollada por Thomas Bayes y publicada en 1763, el enfoque es determinar la probabilidad de eventos futuros basados en ocurrencias similares en el pasado. Algunos de los más exitosos filtros de correo no deseado (spam) se apoyan en este tipo de redes, conocidas también como “redes de creencias”.

Modelos Markov
Se basa en las cadenas Markov, un método desarrollado por Andrei Markov y refinado por Norbert Wiener en 1923, para determinar la posibilidad de que una secuencia de eventos ocurra. Se ha usado, por ejemplo, en trabajos de reconocimiento de lenguaje, y busca determinar la ocurrencia de ciertos patrones de sonido en los fonemas que se deben reconocer.

Redes Neurales
Este método emula un modelo simplificado de neuronas y conexiones interneuronales, en la que se comienza con las neuronas simuladas conectadas y con valores de fuerza sináptica establecidas al azar. Una vez inicia el proceso simulado, las neuronas dispararán su salida si se llega a un cierto nivel, y de este modo se va “construyendo” el conocimiento en el modelo. Se usan en reconocimiento de patrones, por ejemplo, en el lenguaje hablado.

Algoritmos Genéticos
Basados en el proceso evolutivo humano, estos algoritmos definen una forma de codificar varias soluciones a un problema dado, y habiendo definido los parámetros que se evaluarán en cada solución propuesta, se procede, por “evolución”, a quedarse con las soluciones más adecuadas y con mejores resultados, descartando las menos deseables.

Búsqueda Recursiva
Problemas como el juego de ajedrez, se pueden enfrentar creando árboles de posibilidades, considerando no solamente las posibles jugadas de uno, sino de ambos jugadores contrincantes. Este proceso, por ejemplo, se puede hacer por medio de la creación de escenarios en forma recursiva, hasta llegar a puntos terminales, y realizar la evaluación de ahí para atrás, en tiempos muy reducidos.

Combinación de métodos
Todos estos métodos, por supuesto, pueden combinarse para obtener el mejor aporte de cada uno de ellos.

Aplicaciones crecientes en IA

Por otro lado, el desarrollo de aplicaciones concretas de la IA también ha avanzado, un poco detrás de la depuración de los procesos y métodos explicados arriba. Muchos de los productos que usamos en la actualidad en varias de nuestras actividades, y lo que los dispositivos que nos rodean y que son parte de nuestras herramientas cotidianas, hacen uso de estas ventajas.

Sigue una lista no exhaustiva de áreas en que existen aplicaciones reales, comerciales y accesibles, en muchos casos, a cualquiera que las pueda adquirir. Esta lista se incrementa en forma continua.

• Inteligencia en la milicia
• Exploración espacial
• Medicina
• Ciencia y Matemática
• Negocios, Finanzas y Manufactura
• Fabricación y Robótica
• Habla y Lenguaje
• Reconocimiento facial
• Entretenimiento y Deportes
• Vehículos y medios de transporte
• Búsqueda en línea
• Vídeo juegos
• Educación y distribución del conocimiento
• Muchas  más…

No debe sorprendernos, entonces, el nivel de avance y desarrollo de la Inteligencia Artificial en el mundo actual. No es necesario esperar que aparezca el androide de la ciencia ficción que luce, habla, se mueve y reacciona como un ser humano, siendo un mecanismo no orgánico. Muchas de las piezas que vemos a diario son muestras parciales de la Inteligencia que las máquinas pueden producir, a velocidades mucho mayores que las que nuestro cerebro es capaz.