Algoritmos genéticos

Un algoritmo es un proceso definido, preciso, ordenado y finito que tiene como objetivo solucionar un problema concreto. Los algoritmos genéticos son una técnica de la inteligencia artificial que se inspira en los mecanismos de la evolución biológica para resolver problemas de optimización.

Fue John Henry Holland, ingeniero, psicólogo y filósofo estadounidenses quien en la década de 1970 se convirtió en el padre del algoritmo genético e hizo grandes aportaciones al desarrollo de la inteligencia artificial, acuñando el concepto de Sistema Adaptativo Complejo que, además de ser interdisciplinario, ofrece respuestas a preguntas fundamentales de los sistemas vivos, cambiables y adaptables para asegurarse de que sólo sobreviva el más apto y pueda pasar a la siguiente generación.

En biología se conoce como fenotipo a los rasgos físicos, conductuales o cualquier característica observable de un organismo, y que posteriormente es codificado en cadenas binarias conocidas como cromosomas para asegurar la trascendencia; en el mundo cibernético algoritmos genéticos emulan este proceso para encontrar la solución más rápida de un problema, convirtiéndose así en una poderosa herramienta para la optimización de tareas.

Al proceso de evolución de los algoritmos genéticos y automatización de su selección se le conoce como programación genética, y es utilizada para investigación y desarrollo de robots con comportamiento adaptativo, autómatas celulares, (concepto matemático creado por John Von Newman y Stanislaw Ulam para realizar cálculos matemáticos para simular procesos de mundo real), y redes neuronales que emulan las redes del cerebro humano para realizar funciones cognitivas, resolución de problemas y aprendizaje automático. 

Los algoritmos genéticos de la mano de la inteligencia artificial pueden encontrar soluciones a problemas que no han sido resueltos por métodos de búsqueda tradicional, sin garantizar que la respuesta sea perfecta, pero si pueden ser de gran utilidad para el avance social, por ejemplo: en la construcción de ciudades inteligentes para optimizar rutas de transporte, asignación de tareas y recursos de mantenimiento de la vialidad, detección de anomalías en el comportamiento de las personas y la clasificación de imágenes para encontrar rápidamente a ladrones.

Como en todo caso de inteligencia artificial, la presencia humana es prioridad para proteger la seguridad, su buen uso y el beneficio social que los algoritmos genéticos puedan traer, tomando en cuenta sus limitaciones y la sensibilidad que tendrán para elegir los datos que utilizarán en el análisis, evitando que generen indiscriminadamente soluciones ineficientes, peligrosas o dañinas para el ser humano.

Aunque te pueda sonar lejano, en tu entorno hay algoritmos genéticos trabajando para ti y optimizando procesos para que tu vida sea más relajada. Interesante, ¿no crees?