LA COMPUTACIÓN EVOLUTIVA CONTRIBUIRÁ A RESOLVER PROBLEMAS CADA VEZ MÁS COMPLEJOS

Foto: Internet. La ética en el desarrollo de algoritmos inspirados en la naturaleza, entre otros aspectos.

Fuente: Cinvestav

La regulación de la inteligencia artificial se está discutiendo en varios países, porque cuando un algoritmo (conjunto de instrucciones sistemáticas a seguir para resolver una tarea) es puesto a disposición de las personas, controlar los usos que se le darán es difícil, y además en el caso de los de aprendizaje automático, suelen alimentarse de grandes cantidades de datos provenientes de información privada, señaló Carlos Coello Coello, investigador del Departamento de Computación del Centro de Investigación y Estudios Avanzados (Cinvestav).

Durante la conferencia “Computación evolutiva y algunas de sus aplicaciones en el mundo real”, habló de la necesidad de discutir el tema de la privacidad y evaluar si estamos dispuestos, como sociedad, a permitir que se obtengan datos personales para resolver una tarea de manera sencilla a través de un algoritmo. “Desarrollar tecnologías vuelve relevante seguir ciertos criterios éticos, a fin de evitar afectaciones al ambiente, a diversas especies y a la seguridad de las personas. En este sentido, la educación juega un papel fundamental”.

Un ejemplo, es que tecnologías como ChatGPT, la cual toma información de diversas fuentes, la organiza y la presenta como si la hubiera escrito un humano, no fueron diseñadas para que las y los estudiantes realicen sus tareas y al igual que sucede con el internet, se debe tener una visión ética de su uso.

La computación evolutiva, área en la que trabaja desde hace 30 años, es parte de la inteligencia artificial, y contribuye a resolver problemas complejos, de optimización o clasificación. Estas técnicas basadas en metaheurísticas, un método numérico empleado para resolver un problema computacional general, se han vuelto populares en los últimos 25 años, porque son una opción cuando no es posible utilizar ninguno de los métodos tradicionales de optimización.

Entre las metaheurísticas conocidas, están las conocidas como bioinspiradas, en las cuales las reglas para elegir soluciones se basan en conceptos o comportamientos biológicos. Algunos ejemplos son los algoritmos evolutivos, inspirados en el principio de “supervivencia del más apto” de Charles Darwin; el de cúmulos de partículas, basados en el vuelo de las aves o el de colonia de hormigas; en el que se toma de referencia a los movimientos de estos insectos para establecer la mejor ruta.

Entre las aplicaciones de este tipo de algoritmos bioinspirados, está la propuesta por investigadores estadounidenses conocida como Evolutionary Surrogate Assisted Prescription, tecnología de aprendizaje automático, que puede utilizarse en la generación de estrategias efectivas no farmacéuticas, como distanciamiento social, que ayuden a contener una pandemia como la de covid-19.

También hizo referencia al impacto que ha tenido el desarrollo del cómputo en el uso de las metaheurísticas bioinspiradas, un área con 50 años de existencia, a tal grado de volverlas una opción recurrente para resolver problemas de optimización de alta complejidad.

Sin embargo, debe evitarse su uso indiscriminado, porque no son aplicables en todos los casos, y los algoritmos de este tipo solo son útiles en cuestiones específicas.

En los próximos años, el uso de las metaheurísticas bioinspiradas se va ampliar, debido a su mayor eficiencia y menor costo computacional (número de operaciones a llevar a cabo antes de obtener un resultado), y esto contribuirá a resolver problemas más complejos, como es el diseño de fármacos.