La revolución de los algoritmos genéticos en IA
Los algoritmos en Inteligencia Artificial no son ninguna novedad. Gracias a ellos se puede iniciar una serie de pasos para una búsqueda que arroje salidas para un problema concreto. Pero ¿qué son los algoritmos genéticos? El objetivo que tienen es simular los pasos de la evolución de las especies para ofrecer soluciones a problemas que puedan aparecer. Vamos a ver esto de forma más pormenorizada.
Imaginemos que un camaleón pierde su cola porque ha sufrido una mutación. Este cambio le va a suponer una desventaja para sobrevivir en la selva, ya que la cola es importante para este tipo de reptil. Lo que hacen los algoritmos genéticos es estudiar cómo evolucionará una especie y ofrecer soluciones para impedir que el hecho de que perder la cola sea algo perjudicial para la especie de los camaleones, por ejemplo.
¿De dónde parten los algoritmos genéticos?
Los algoritmos genéticos intentan replicar el modelo de selección natural que ya describió y estudió Darwin. El objetivo es que el organismo vivo mejor adaptado y fuerte sea el que perviva en una especie. Si la mutación de la pérdida de la cola de los camaleones fuese a más, quizás llegase un momento en el que este reptil desapareciese por no adaptarse al medio y no poder sobrevivir.
Para que los algoritmos genéticos sean útiles deben seguir una estructura determinada a través de unas fórmulas. Para empezar, debe haber una población de individuos a los que se les hará una primera fase de evaluación. A esta le seguirá una fase de selección de los mejores organismos vivos, después una fase de reproducción y, posteriormente, la fase de mutación. Las mutaciones darán lugar a una nueva generación.
Pero, como hemos visto, esas pequeñas mutaciones pueden ser tanto positivas como negativas. Por eso, los algoritmos genéticos son tan importantes. De esta manera, se puede estudiar cuál puede llegar a ser el organismo vivo más fuerte o con las mejores cualidades para adaptarse al medio y sobrevivir. Por lo tanto, este tipo de algoritmos pueden evitar que una especie en el mundo real termine desapareciendo.
Las ventajas de los algoritmos genéticos en Inteligencia Artificial
Los algoritmos genéticos en Inteligencia Artificial se pueden implementar de una manera muy sencilla. Por lo tanto, esta es una de las ventajas más importantes que tienen y es que pueden ofrecer, gracias a su utilización, muchos beneficios. Asimismo, no podemos olvidarnos de que se trata de una herramienta versátil, a pesar de que su estructura es siempre la misma. Esto, sin duda, facilita su uso.
Otra de las ventajas que tienen los algoritmos genéticos en IA es que trabajan con distintas soluciones a la vez. De esta manera, se optimizan los esfuerzos y se obtienen resultados sin que el proceso sea excesivamente largo. Siempre habrá más de un problema que resolver y el hecho de que los algoritmos puedan abordarlos todos al mismo tiempo es algo fantástico.
¿Cuál es la mayor desventaja de los algoritmos genéticos en IA? Pues que, en ocasiones, recrear una simulación puede ser algo tan complejo que termine durando días o incluso semanas provocando un mayor consumo de recursos y tiempo. No obstante, está claro que las ventajas pesan mucho más y se seguirá trabajando en estos algoritmos para poder mejorarlos lo máximo posible.
La tecnología avanza a un ritmo vertiginoso y la revolución de los algoritmos genéticos en Inteligencia Artificial son una muestra de ello. Gracias a esto se pueden resolver problemas de la vida real y que esto sea posible cuando hace muchos años apenas era un sueño. Los algoritmos genéticos en IA son un paso adelante muy grande que estamos seguros de que todavía nos deparará más sorpresas.