“La amalgama de juventud y madurez es una característica identificable del genio científico creativo.”
Combinar dos o más algoritmos para solucionar un mismo problema y hacerlo acertando con la mejor o más conveniente respuesta o acción, es, en suma, lo que hace el humano promedio. A las máquinas les cuesta más emular este tipo de respuestas.
Imagine a una persona conduciendo una bicicleta, antes que nada, debió aprender a utilizar varios sentidos a la vez y lograr el equilibrio. Si añadimos a la conducción que lo haga escuchando música, evitando obstáculos, recordando la lista de compras del mercado, le añadimos al problema (conducir la bicicleta) varias acciones que requerirán que el conductor tome decisiones sobre la marcha y utilice sus conocimientos (banco de datos), habilidades e inteligencias múltiples para llevarlo a cabo.
Lo que acabamos de describir, con palabras, lo están haciendo en la actualidad. Un algoritmo híbrido desarrollado en China, logra dirigir una bicicleta, el conducir no es el gran asunto, lo que desean mostrar es la capacidad de su invento, para aspirar a emular lo que hacemos los humanos y a futuro construir inteligencias artificiales generales o fuertes (recordemos que la IA en la mayoría de los casos es especializada).
En este caso la bicicleta se conduce sola, utiliza una tecnología híbrida compatible con los enfoques de aprendizaje automático y circuitos reconfigurables que emulan el cerebro humano, alternando entre ambos modos, a requerimiento, dando como resultado que ambos tipos de algoritmos se comuniquen entre sí para responder sobre la marcha. Véalo usted mismo en el siguiente video:
La mayor limitación de las redes neuronales
Son incapaces de aprender sobre la marcha, eso que hacemos los humanos, que aprendemos por experiencia y utilizamos aprendizajes acumulados en la memoria para solucionar los problemas es la mayor limitante de las redes neuronales computacionales que dan vida a la inteligencia artificial.
Por otro lado, son muy eficientes a la hora de aprender tareas, más o menos complejas, mediante el análisis de Big Data. Es decir, son dependientes de los datos para reconocer patrones y hacer lo que hacen.
¿Qué es un algoritmo híbrido?
Es una secuencia de instrucciones secuenciales, que permite llevar a cabo ciertos procesos y dale respuesta a determinadas necesidades o decisiones. Mediante conjuntos ordenados y finitos de pasos, se permite resolver un problema o tomar una decisión.
Para que sea considerado hibrido es necesario que combine dos o más algoritmos que solucionan el mismo problema, ya sea escogiendo uno (a merced de los datos), o cambiando entre ellos sobre el curso del algoritmo.
Según leemos en Wikipedia los algoritmos híbridos se utilizan generalmente para combinar características deseadas de cada uno, a fin de que el algoritmo global sea mejor que los componentes individuales.
«Algoritmo híbrido» no se refiere a combinar algoritmos para resolver un problema–muchos algoritmos son las combinaciones de pedazos más simples–pero si combinar algoritmos que resuelven el mismo problema y que difieren en características particulares como el tiempo de ejecución.”
Algoritmos híbridos en tecnología
Los algoritmos híbridos son muy comunes en implementaciones del mundo real para optimizar algoritmos recursivos.
Nos admiraría saber que el dividir en partes pequeñas las tareas o problemas, lo que sugieren metodologías de gestión de proyecto, lo que nos enseñan cuando de pequeños aprendemos a comer, es una técnica algorítmica llamada coloquialmente “divide y vencerás” muy utilizada. En esencia, durante su aplicación se observa que el tamaño de los datos decrece a medida que la profundidad de la recursión aumenta.
Aplicaciones en computación
Durante nuestra búsqueda de ejemplos encontramos el desarrollo y uso de un algoritmo híbrido de aprendizaje computacional para la tarea de relleno de valores faltantes realizada durante la fase de preparación de datos.
“El algoritmo aborda el problema a resolver, el que está orientado al estudio y análisis de diferentes técnicas para el relleno de valores faltantes, con el fin de proponer una técnica híbrida como producto de esta investigación para dicha tarea y asociarla con la tecnología OLAP (Procesamiento Analítico en Línea).
Los investigadores plantean las pruebas de análisis y resultados con el fin de precisar su aplicabilidad en cuanto a efectividad y complejidad algorítmica se refiere.
Sus conclusiones demuestran que la técnica híbrida genera mejores resultados que las técnicas usadas por separado.”[1]
Los algoritmos híbridos aplicados a la inteligencia artificial, buscan emular cómo pensamos, respondemos y solucionamos problemas, será cuestión de tiempo confirmar que puedan lograrlo.
Referencias consultadas:
https://scielo.conicyt.cl/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0718-33052016000400008
https://concepto.de/algoritmo-en-informatica/#ixzz68UQoZ7Sj
Imagen: Pixabay
[1] Hernández García, Claudia Liliana, & Rodríguez Rodríguez, Jorge Enrique. (2016). Algoritmo híbrido basado en aprendizaje computacional para el manejo de datos faltantes en aplicaciones OLAP. Ingeniare. Revista chilena de ingeniería, 24(4), 628-642. https://dx.doi.org/10.4067/S0718-33052016000400008