La computación evolutiva

Computación evolutiva

 

¿Te imaginas que tu ordenador se programe el mismo? y no tener ya que escribir miles de instrucciones precisas para realizar algo.

 

La computación evolutiva,  surgió por primera vez en la década de 1950 aproximadamente, es la idea de que una computadora puede desarrollar sus propias soluciones a los problemas, en lugar de que los humanos tengan que pasar por una serie de pasos posiblemente complejos para escribir el programa de misma.

Esto significa que podríamos ver la computación evolutiva como el siguiente paso en el progreso de la Inteligencia Artificial. Este tipo de IA se basa en algoritmos inspirados en la evolución biológica. A través de la reproducción, mutación, recombinación y selección, este realiza una búsqueda paralela y exploratoria de soluciones.

Aprendiendo sobre su definición nos podemos confundir con un termino conocido como lo puede ser el aprendizaje profundo, pero con la introducción del big data y la gran capacidad informática, el aprendizaje profundo se ha convertido en parte integral de una serie de aplicaciones del mundo real, y eso justo lo hace diferente.

La computación evolutiva difiere del aprendizaje profundo en varias formas, pero la mayor diferencia es que el aprendizaje profundo se enfoca en modelar lo que sabemos. Por ejemplo, la capacitación supervisada en un conjunto de datos existente, mientras que la computación evolutiva se enfoca en crear soluciones que aún no existen.

“La inteligencia esta basada en lo eficiente que las especies se vuelven al hacer las cosas que necesitan para sobrevivir.”

Charles Darwin

Es prudente mencionar que la computación evolutiva se basa en los principios de evolución natural de Charles Darwin, comúnmente conocidos como la supervivencia del más apto. Es decir, los miembros más débiles (menos adaptados) de una especie mueren y los más fuertes sobreviven.

Debido a que esta tecnología se basa en una población de soluciones en lugar de una solución única y continuamente refinada, puede darse el lujo de probar ideas novedosas y descubrir soluciones que sean sorprendentes y creativas.

Sin duda alguna la manera en la que se aplica esta tecnología es bastante interesante ya que los resultados al momento de aplicarlos en un algoritmo, como por ejemplo uno conocido como Backtracking, resulta un poco limitado, ya que puede en algunos casos muy precisos equivocarse, pero en otros ser extremadamente útil.

Entonces, ¿se usa actualmente?

El sector comercial no ha adoptado completamente la computación evolutiva, ya que cuenta con otras tecnologías desarrolladas por investigadores. Por ejemplo, la impresión en 3D que después de un largo período de desarrollo, ahora se está utilizando en la fabricación industrial.

Pero aun así, los investigadores aprovechan algunos procesos que ofrece esta tecnología para alcanzar un objetivo específico, como crear un sitio web que maximice las conversiones o elaborar un procedimiento  para cultivar las plantas de albahaca más deliciosas.

Para destacar, el grupo Uber.ai demostró cómo la evolución permite una exploración más amplia con un énfasis bastante explícito en soluciones novedosas, también otro avance de Google se produjo cuando los investigadores de Google Brain mostraron cómo la búsqueda de arquitectura evolutiva puede mejorar el status quo en varias tareas de referencia de clasificación de imágenes

Estos ejemplos demuestran cómo la computación evolutiva puede ir más allá de lo que es posible con el diseño humano, siempre respaldados de un buen análisis de investigación.

La computación evolutiva brinda la oportunidad de expandir nuestras habilidades tecnológicas más allá del aprendizaje profundo, allí estará la clave para un futuro mas innovador, por ahora sigamos encontrando, aprendiendo y compartiendo de la tecnología e informática que hacen girar el mundo.

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