Inteligencia artificial
Hoy en día, el mercado, así como los tópicos científicos, nos han inundado con el concepto de Inteligencia Artificial (IA). Celulares, televisiones, lavadoras, casas y muchos otros aspectos tecnológicos y comerciales han adoptado el adjetivo de inteligente, sin embargo, aunque podemos imaginar que es la IA, difícilmente podemos definir con exactitud qué es y en que se fundamenta.
La IA puede interpretarse como la habilidad que puede presentar una computadora o diferentes tipos de robots para realizar tareas complejas que generalmente son asociadas al ser humano, tareas tales como: razonamiento, generalizaciones, deducciones lógicas, aprendizaje, adaptación, generación de ideas, resolución de problemas, entre otras.
Se han desarrollado muchas técnicas y algoritmos tratando de imitar cada una de las partes que conforman la inteligencia humana, dentro de los conceptos y metodologías más utilizadas y populares se encuentran las redes neuronales artificiales que busca el aprendizaje de una máquina; algoritmos genéticos [Holland1192], que buscan emular la adaptación de un robot o ente artificial, a diferentes tipos de entornos; sistemas difusos, los cuales tratan de entender y explicar el proceso de razonamiento de una persona y convertirlo a una respuesta computacional, y los sistemas inteligentes, que tratan de solucionar problemas por medio del razonamiento lógico deductivo.
La investigación científica relacionada a esta área de conocimiento, ha crecido en demasía, generando una gran cantidad de conceptos, algoritmos y aplicaciones. Dentro de las aplicaciones más utilizadas están el reconocimiento de patrones [Carpenter88], procesamiento y reconstrucción de imágenes [ERH2002] [Zhou88], sistemas expertos [Liao2004], desarrollo de prototipos ingenieriles que puedan moverse de manera independiente [Saffiotti1997], prototipos tecnológicos que puedan identificar objetos [3Kim1996] y diseño de edificios que respondan adecuadamente a las exigencias de su entorno [WongWang2005].
Este concepto, ha tomado gran fuerza y relevancia ya que se ha posicionado como una herramienta utilizable en prácticamente cualquier otra área de conocimiento, ha sido utilizada en sistemas médicos [Phuong2001], veterinarios [Cavero2006], químicos [Leardi2001], electrónicos [ZebPacVell2001], y básicamente en cualquier área del conocimiento existente hoy en día.
A pesar de la gran cantidad de avances y desarrollo en esta rama, hoy en día todavía no es posible poder concluir que se tiene una capacidad intelectual artificial que pueda ser comparable con la inteligencia humana, ya que no existen recursos computacionales que tengan recursos computacionales de almacenamiento y de procesamiento que puedan permitir el desarrollo de sistemas tan complejos como el cerebro humano, sin embargo, esto no limita las aproximaciones tan extraordinarias que este tipo de sistemas ha logrado con respecto al desarrollo de sistemas emuladores de inteligenia (https://www.muyinteresante.com.mx/ciencia-y-tecnologia/como-funciona-el-cerebro-de-sophia-el-robot-con-ciudadania/).
[Carpenter88] Carpenter, G. A., & Grossberg, S. (1988). The ART of adaptive pattern recognition by a self-organizing neural network. Computer, 21(3), 77-88.
[ERH2002] Egmont-Petersen, M., de Ridder, D., & Handels, H. (2002). Image processing with neural networks—a review. Pattern recognition, 35(10), 2279-2301.
[Zhou88] Zhou, Y. T., Chellappa, R., Vaid, A., & Jenkins, B. K. (1988). Image restoration using a neural network. IEEE Transactions on Acoustics, Speech, and Signal Processing, 36(7), 1141-1151.
[Liao2004] Liao, S. H. (2005). Expert system methodologies and applications—a decade review from 1995 to 2004. Expert systems with applications, 28(1), 93-103.
[Saffiotti1997] Saffiotti, A. (1997). The uses of fuzzy logic in autonomous robot navigation. Soft Computing, 1(4), 180-197.
[Holland1192] Holland, J. H. (1992). Genetic algorithms. Scientific american, 267(1), 66-73.
[3Kim1996] Kim, S. K., Kim, D. W., & Kim, H. J. (1996, September). A recognition of vehicle license plate using a genetic algorithm based segmentation. In Image Processing, 1996. Proceedings., International Conference on (Vol. 2, pp. 661-664). IEEE.
[WongWang2005] Wong, J. K., Li, H., & Wang, S. W. (2005). Intelligent building research: a review. Automation in construction, 14(1), 143-159.
[Phuong2001] Phuong, N. H., & Kreinovich, V. (2001). Fuzzy logic and its applications in medicine. International journal of medical informatics, 62(2-3), 165-173.
[Cavero2006] Cavero, D., Tölle, K. H., Buxadé, C., & Krieter, J. (2006). Mastitis detection in dairy cows by application of fuzzy logic. Livestock Science, 105(1-3), 207-213.
[Leardi2001] Leardi, R. (2001). Genetic algorithms in chemometrics and chemistry: a review. Journal of Chemometrics: A Journal of the Chemometrics Society, 15(7), 559-569.
[ZebPacVell2001] Zebulum, R. S., Pacheco, M. A., & Vellasco, M. M. B. (2001). Evolutionary electronics: automatic design of electronic circ