Programación neurodinámica: la nueva era de la inteligencia artificial

Nos hallamos plenamente inmersos en una época de gran desarrollo de la inteligencia artificial (IA). El descubrimiento de nuevas aplicaciones y, sobre todo, la posibilidad de materializarlas ha dado un nuevo impulso a la investigación en este campo.

Como hemos advertido en anteriores ocasiones, existen ciertos límites teóricos y conceptuales de la IA que, hasta el momento, siguen estableciendo un techo perfectamente definido para el desarrollo de este tipo de soluciones. Sin embargo, y pese a ello, los avances experimentados en algunos campos como el de la programación neurodinámica permiten augurar un cambio radical de paradigma, en este terreno, en un futuro muy cercano.

La programación neurodinámica y sus aplicaciones en inteligencia artificial

Por programación neurodinámica se entiende el conjunto de mecanismos del cerebro humano que activan un sistema de castigo y recompensa para mejorar el nivel y las posibilidades de aprendizaje ante determinadas situaciones, especialmente a la hora de realizar tareas y actividades complejas.

Esto tiene una aplicación muy clara en campos como el del Business Intelligence, y más en concreto en el desarrollo de herramientas de analítica predictiva las cuales, en función del análisis de datos históricos, son capaces de aprender y anticipar propuestas para el aprovechamiento de nuevas oportunidades en posibles escenarios futuros.

La principal misión de las soluciones basadas en inteligencia artificial desarrolladas hasta el momento consistía en apoyar la toma de decisiones aportando datos e informaciones sensibles y relevantes, capaces de generar conocimiento. Pero esta generación de conocimiento quedaba fuera de su jurisdicción: es decir, las herramientas BI tradicionales permitían obtener un mayor y mejor conocimiento del estado real de procesos, operaciones y actividades corporativas clave, pero no ofrecían la posibilidad de gestionar ese conocimiento adquirido por parte de estas mismas herramientas, ya que hasta la fecha no eran capaces de aprender en un sentido estricto.

Como decíamos, y gracias a los espectaculares avances en materia de programación neurodinámica, hoy no solo es posible pensar en herramientas inteligentes capaces de aprender por sí mismas, sino que hasta cierto punto estas son ya una realidad. Una buena prueba de ello la encontramos en las herramientas de analítica predictiva de última generación, capaces de diseñar escenarios what-if en función de los datos analizados, y de formular propuestas para la toma de decisiones sobre los mismos basadas en un modelo de aprendizaje artificial consistente en imitar la programación neurodinámica del cerebro humano.

Claro que quedan por responder, todavía, cuestiones epistemológicas clave, y resolver asuntos relacionados con, por ejemplo, la naturaleza misma de la conciencia y su importante papel en la generación de conocimiento. Por el momento, esto sí forma parte aún del horizonte de sucesos propios de la ciencia-ficción, pero visto lo visto, parece que el desarrollo de soluciones IA no conozca límites y puede que en un futuro no muy lejano se hallen respuestas definitivas a estos asuntos de tan tamaña trascendencia. Hasta poder ofrecer más novedades al respecto, y para profundizar en el conocimiento de estas herramientas de análisis predictivo, recomendamos la guía Predictive analytics: el impacto de la predicción para una organización, un recurso disponible completamente gratis en el apartado de guías y ebooks de este mismo blog.

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