{"id":12181,"date":"2015-12-14T07:59:47","date_gmt":"2015-12-14T13:59:47","guid":{"rendered":"https:\/\/www.uv.mx\/universo\/?p=12181"},"modified":"2015-12-15T16:56:21","modified_gmt":"2015-12-15T22:56:21","slug":"naturaleza-la-mejor-inspiracion-para-crear-inteligencia-artificial","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.uv.mx\/universo\/general\/naturaleza-la-mejor-inspiracion-para-crear-inteligencia-artificial\/","title":{"rendered":"Naturaleza, la mejor inspiraci\u00f3n para crear inteligencia artificial"},"content":{"rendered":"
Esta entrada es parte 13 de 50 en la serie 623<\/a><\/div><\/div><\/div>
\"Gabriel<\/a>

Gabriel Acosta Mesa<\/p><\/div>\n

Edith Escal\u00f3n<\/strong><\/span><\/p>\n

Los patrones de conducta de hormigas, abejas y otros insectos, as\u00ed como muchos m\u00e1s animales, son el mejor modelo de inspiraci\u00f3n para crear algoritmos en inteligencia artificial, asegur\u00f3 H\u00e9ctor Gabriel Acosta Mesa, investigador de la Universidad Veracruzana (UV) y especialista en el dise\u00f1o de modelos y aplicaciones de inteligencia artificial en ambientes m\u00e9dicos.<\/p>\n

Aunque \u201cla intenci\u00f3n final ser\u00eda emular la inteligencia humana\u201d, el cient\u00edfico reconoci\u00f3 que esa aspiraci\u00f3n tiene tantas aristas que sus colegas han aceptado objetivos m\u00e1s modestos, en principio, la observaci\u00f3n de comportamientos de especies \u201cmenos inteligentes\u201d que pueden ser fuentes de inspiraci\u00f3n.<\/p>\n

Los especialistas en el campo acad\u00e9mico les llaman \u201calgoritmos bioinspirados\u201d, es decir, modelos, dise\u00f1os, programaciones y t\u00e9cnicas que se basan en patrones biol\u00f3gicos que le ayudan a la m\u00e1quina a entender y emular la inteligencia de especies como las hormigas, capaces de hacer, encontrar y mantener caminos, organizarse, optimizar o reorientar actividades colectivas en funci\u00f3n del an\u00e1lisis del contexto.<\/p>\n

El profesor universitario asegur\u00f3 que estas t\u00e9cnicas aplicadas en el aprendizaje computacional han fortalecido la investigaci\u00f3n en este campo de conocimiento, incluso desarrollar estudios valiosos en tesis de posgrado, como mostraron estudiantes de maestr\u00eda y doctorado en el Primer Seminario de Aprendizaje Computacional, organizado por el Centro de Investigaci\u00f3n de Inteligencia Artificial.<\/p>\n

Explic\u00f3 que el aprendizaje computacional se define como un conjunto de t\u00e9cnicas que buscan que las computadoras mejoren su desempe\u00f1o sobre la marcha, esto es, a partir de obtener informaci\u00f3n de sus \u201cexperiencias\u201d, una especie de \u201caprendizaje\u201d que le permite despu\u00e9s predecir o explicar un fen\u00f3meno con modelos que se pueden representar gr\u00e1ficamente.<\/p>\n

Ese aprendizaje es el que realizan diariamente buscadores web y redes sociales para encontrar relaciones y hacer operaciones predictivas, pero sus aplicaciones van m\u00e1s all\u00e1: \u201cEn ambientes m\u00e9dicos podr\u00edan detectar s\u00edntomas o condiciones que se repiten cuando se desarrolla c\u00e1ncer cervicouterino, por ejemplo, a partir del an\u00e1lisis de im\u00e1genes, lesiones o datos gen\u00e9ticos del paciente, y as\u00ed crear modelos para detectar factores de riesgo con m\u00e1s precisi\u00f3n\u201d.<\/p>\n

Para el profesor Acosta Mesa, el \u201creconocimiento de patrones o an\u00e1lisis estad\u00edstico de patrones\u201d, es una especie de aprendizaje de m\u00e1quina que deriva de la extracci\u00f3n de patrones entre variables que tal vez no sean evidentes, pero ah\u00ed est\u00e1n. \u201cNuestro trabajo consiste en crear y mejorar las t\u00e9cnicas para que los sistemas computacionales puedan encontrarlos\u201d.<\/p>\n

Como ejemplo, habl\u00f3 de las t\u00e9cnicas de aprendizaje enfocadas a entender c\u00f3mo crear esos modelos \u2013las redes bayesianas entre ellas-, muchas veces basados en la naturaleza para lograr que las m\u00e1quinas sean capaces de optimizar y encontrar no s\u00f3lo una buena soluci\u00f3n, sino la mejor, con m\u00e1s precisi\u00f3n y en menor tiempo.<\/p>\n

\u201cEsta aspiraci\u00f3n es indispensable cuando hablamos de temas cl\u00ednicos, por ejemplo, donde el aprendizaje de las m\u00e1quinas puede significar la diferencia entre la vida y la muerte\u201d, asegur\u00f3 el integrante del cuerpo acad\u00e9mico Investigaci\u00f3n y Aplicaciones en Inteligencia Artificial de la UV.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Esta entrada es parte 13 de 50 en la serie 623<\/a><\/div><\/div><\/div>

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