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La estrategia de la hormiga: inteligencias colectivas y redes neuronales

¿Cómo pensar sistemas informáticos desde el comportamiento colectivo? Por Agustín Navarro Caminos hacia metas Imaginemos que somos una hormiga, una pequeña hormiga trabajadora que tiene una tarea muy simple, muy importante y muy repetitiva: encontrar comida para la colonia. ¿Cómo lo harían? Es difícil saberlo porque no somos hormigas, desconocemos cómo las hormigas perciben el […]

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¿Cómo pensar sistemas informáticos desde el comportamiento colectivo?

Por Agustín Navarro

Caminos hacia metas

Imaginemos que somos una hormiga, una pequeña hormiga trabajadora que tiene una tarea muy simple, muy importante y muy repetitiva: encontrar comida para la colonia. ¿Cómo lo harían? Es difícil saberlo porque no somos hormigas, desconocemos cómo las hormigas perciben el mundo que les rodea. Pero podríamos arriesgarnos a decir que simplemente saldríamos del hormiguero y vagaríamos en alguna dirección hasta encontrarla y listo. Bueno, no es una respuesta tan errada. 

La realidad es que no solo la hormiga busca comida, sino que todo el hormiguero lo hace. Cuando la jornada laboral de las hormigas comienza un primer grupo de exploración sale del hormiguero y lo hace en todas las direcciones. Si alguna de todas ellas da con una fuente de alimento, y estadísticamente debería ocurrir esto, volverá a la colonia con su trofeo dejando un rastro de olor que anuncia el éxito de esta ruta que acaba de realizar.

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Los subsiguientes grupos de exploración ya cuentan con la información de qué senderos fueron exitosos y cuáles no. Si en algún caso la comida es abundante, el nivel de tránsito en esa dirección será importante y por lo tanto la firma de feromonas sobre ese carril será muy intensa. Por otro lado, los senderos con menos éxito irán perdiendo interés para la colonia. 

Puede que algunas hormigas repitan senderos abandonados, o incluso algunas otras persigan rastros de éxito que terminan de nuevo en el hormiguero. Pero poco importa; lo que importa es la estadística. Así, en un esfuerzo colectivo de miles de individuos, mezclando un poco de azar y empeño, la inteligencia colectiva del hormiguero logra encontrar el sustento que necesita.

Inteligencia de enjambre

Esto se conoce como inteligencia de enjambre, en la que la suma de las inteligencias individuales conforma un “algo más”. Nadie coordina a las hormigas desde el fondo del hormiguero: la interacción entre ellas y un par de reglas biológicas muy simples hace al comportamiento colectivo. El todo es más que la suma de las partes.

En el mundo de la programación, la inteligencia de enjambre tiene múltiples aplicaciones. En la mayoría de los casos gracias a procesos de simulación. Supongamos que una inteligencia artificial quisiera decirnos cual es la mejor ruta para atravesar el centro de una ciudad. En lugar de elegir la más corta o la mas rapida, podría generar un puñado aceptable de rutas potenciales que tengan estas dos variables (más corta/más rapida) y simular nuestro vehículo viajando por esas rutas sometido a demoras eventuales como semáforos, peajes, atascos, reparaciones de caminos, etc. El carrito virtual que llegue primero es el ganador.

Otro ejemplo es UNU, una IA de predicción de enjambre que toma como punto de partida la opinión de grupos de humanos a través de encuestas para predecir un resultado. Claramente el mayor esfuerzo de UNU es realizar los muestreos indicados y para ello cuenta con potentes algoritmos para evaluar a los potenciales candidatos de sus encuestas. Esta IA tiene una tasa de acierto del 86%. Logró en distintas oportunidades predecir con éxito el ganador del Super Bowl, los Premios Oscar, El Derby Kentucky, entre otros. 

Desde la planificación del tráfico aéreo hasta la instalación de redes de telecomunicaciones, esta forma de diseñar soluciones desde la simulación de potenciales y basado en múltiples experiencias individuales está cobrando cada vez más popularidad a medida que la capacidad de los ordenadores crece. Y se antepone en cierto modo a un, quizás, viejo esquema de mente brillante: una individualidad que logra por cuenta propia resolver muy eficaz y creativamente un problema, cualquiera fuere.

Un cerebro es un conjunto de células

Si queremos seguir desmitificando la idea de mente brillante quizás podríamos decir que una mente, en su representación menos abstracta, es un conjunto de rutas entre neuronas. Cada neurona puede recibir y dar impulsos nerviosos a sus vecinas, y esta acción en conjunto forma el pensamiento.

El estudio del cerebro y la psiquis humana generó, a lo largo de los años, las bases de diseño de las actuales y más potentes Inteligencias Artificiales, y provocó un cambio de paradigma en el mundo de la Informática cuando las Redes Neuronales Artificiales comenzaron a suplantar a los softwares de programación explícita. 

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La computación tradicional aspiraba a la construcción de supercomputadoras preprogramadas con gigantes bases de datos que buscan dar con la mejor respuesta en el menor tiempo posible

En cambio las humildes Redes Neuronales Artificiales son sistemas conexionistas, más descentralizados, en los que un dato de entrada pasa por varias unidades de análisis individuales conectadas entre sí abriéndose paso hasta la salida: generando así una respuesta. 

Estos sistemas, como el hormiguero, necesitan primero aprender, y es muy probable que se equivoquen muchas veces en su proceso de aprendizaje, pero a largo plazo su experiencia será más vasta y compleja que la de un ordenador preprogramado. Y del mismo modo que la hormiga que vuelve con un fragmento de comida dejando un rastro de éxito que será útil al hormiguero, la que lo hace con las manos vacías también trae una información importante para el resto: No es por ahí, amiga.

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