Actualmente, la Inteligencia Computacional es una línea de investigación con un gran potencial ya que la automatización de la mayoría de las actividades del ser humano como operaciones con tarjetas de crédito, llamadas telefónicas de una compañía, reservas de viajes vía web, sistemas recomendadores, sistemas inteligentes de ayuda a la decisión, sistemas de control y gestión inteligente, bioinformática, etc., ha dado lugar a una explosión de datos y de problemas por resolver. El objetivo del almacenamiento de estas cantidades ingentes de dato es hacer un uso posterior de dicha información para la toma de decisiones. Así, tanto para extraer conocimiento interesante como para resolver problemas complejos del mundo real/empresarial es necesario el uso de técnicas de Inteligencia Computacional.
La Inteligencia Computacional (IC) se ha definido tradicionalmente como un conjunto de metodologías y aproximaciones computacionales inspiradas en la naturaleza, para abordar los problemas complejos de las aplicaciones del mundo real, para las que los enfoques más tradicionales de la Inteligencia Artificial (razonamiento basado en primeros principios, razonamiento probabilístico, sistemas de caja-negra, etc.) son ineficaces o no factibles. Esto incluye principalmente los sistemas de lógica difusa, redes neuronales y computación evolutiva. Además, la IC también abarca las técnicas que se derivan de las tres o gravitan en torno a una o más de ellas, como la inteligencia del enjambre (swarm intelligence) y los llamados sistemas inmunológicos que pueden ser vistos como parte de la computación evolutiva, la teoría de Dempster-Shafer, la teoría del caos y la lógica multi-valuada.
La Inteligencia Computacional combina elementos de aprendizaje, adaptación, evolución y tratamiento de la inexactitud (imprecisión, incertidumbre o vaguedad) para crear programas que son, en cierta manera, inteligentes.
Más recientemente, se ha propuesto y desarrollado el paradigma de los sistemas inteligentes adaptativos que consideran la evolución de un individuo y el auto-aprendizaje que imita la forma en todos los seres vivos, y, sobre todo, los seres humanos aprenden de su experiencia y desarrollan sus propias reglas y su propio modelo del mundo que les rodea; aprenden a construir conceptos (a agrupar), predecir, clasificar y controlar los objetos y procesos. Este es uno de las aproximaciones más recientes de la IC, que es objeto de intensa investigación y desarrollo.
En este sentido, parece lógico que para solucionar los complejos problemas del mundo real/empresarial, se necesita la integración de distintos métodos y tecnologías, de diversos tipos, en el área de la Inteligencia Computacional. Ello justifica que la Inteligencia Computacional hay que concebirla en un sentido mucho más amplio, y no sólo en el más restrictivo que se ha usado históricamente, y que aun hoy algunas personas utilizan: el del uso exclusivo de modelos mayoritariamente numéricos.
Para nosotros, la Inteligencia Computacional se tiene que entender en un sentido amplio incluyendo tanto a tecnologías que tratan con entidades e información numéricas, como lingüísticas, como simbólicas, etc. Es decir tanto tecnologías computacionales deliberativas, como reactivas.
Así, entendemos que todos estos términos y técnicas relacionadas caben dentro de la denominación amplia de Inteligencia Computacional:
· Aprendizaje Automático
· Minería de Datos
· Lógica difusa
· Computación Neuronal
· Computación Evolutiva
· Soporte (Inteligente) a la Decisión
· Aprendizaje Estadístico
· Tratamiento del Señal
· Técnicas de Visión Artificial y Proceso de Imágenes
· Técnicas de Optimización
· Razonamiento probabilístico
· Razonamiento analógico
· Razonamiento heurístico y metaheurístico
· Swarm Intelligence
· Sistemas Inmunitarios
El auge actual de la Inteligencia Computacional se puede ver reflejado en los índices de impacto de las revistas de ese campo, que están situadas en las primeras posiciones del ranking ISI Journal of Citation Report® correspondiente al área “Computer Science” Así, la revista “Computational Intelligence Journal”, aparece en el ISI Journal Citation Reports®, en el Ranking: “Computer Science, Artificial Intelligence”, del año 2009, como la primera: 1 / 102, con un Factor de Impacto: 5.378.
En España, existe un significativo núcleo de investigadores con amplia experiencia en el área, con un gran número de publicaciones importantes en las principales revistas de la temática y una fuerte presencia en los principales congresos de la especialidad.
Junto a estos grupos, existen grupos más pequeños que hace relativamente poco tiempo se incorporaron a esta línea de trabajo y que pueden ser los principales beneficiarios de la existencia de la red que solicitamos.