¿Qué son los sistemas autónomos?

Sin duda, la inteligencia artificial (IA) y los algoritmos, son parte de nuestro día a día, ya sea en nuestro trabajo o simplemente cuando compramos o navegamos en las redes sociales están presentes, sin que nos demos cuenta en muchas ocasiones.

La expresión “sistemas autónomos” se utiliza con frecuencia para describir sistemas que, sin intervención manual, pueden cambiar su comportamiento en respuesta a hechos imprevistos. Estos utilizan Inteligencia Artificial para aprender de su entorno y planificar sus acciones a partir de las reacciones obtenidas del medio en el que se desenvuelven en tiempo real. Su desarrollo integra diversas tecnologías, como la robótica, inteligencia artificial, machine learning, sistemas embebidos, sensórica, aplicaciones móviles, visión artificial y Procesamiento de Lenguaje Natural – PLN. Podemos encontrarlos en chatbots, robots, drones para entregar paquetes o en vehículos autónomos.  

Sistemas autónomos: público y privado 

Existen dos tipos de sistemas autónomos, los públicos y los privados. El sistema autónomo público intercambia información de enrutamiento con el Internet público y otros sistemas autónomos. Mientras que el sistema autónomo privado está comunicando con un solo proveedor a través del Protocolo Border Gateway. 

Características que permiten a los sistemas autónomos tomar decisiones en el mundo real

Aprender probando: Gracias a la simulación a hiperescala en plataformas en la nube, las máquinas pueden condensar enormes cantidades de datos y traducirlas a través de algoritmos de aprendizaje profundo para lograr la mejor toma de decisiones y resultados procesables posibles.

Planificar con anticipación: Los sistemas autónomos de la IA, al igual que los seres humanos, aprovechan las experiencias pasadas para adelantarse y adaptarse a situaciones complejas. Es decir, la retrospectiva se convierte en previsión, permitiendo simular los pros y contras de las opciones disponibles, y de esta manera tomar decisiones que parecen insatisfactorias a corto plazo, pero que con importantes beneficios a futuro. 

Aprender con la práctica: La IA puede aprender de estrategia a través de la práctica. Incluso de las decisiones aisladas para controlar u optimizar procesos y crear diferentes estrategias para gestionar la toma de decisiones en varios escenarios para codificar cómo enfrentar los objetivos.

En definitiva, los sistemas autónomos deben tener la capacidad de tomar decisiones de manera proactiva, con el fin de auto-organizarse, auto-optimizarse, auto-repararse, auto-controlarse y auto-protegerse, entre otras cosas. 

Fuentes: Capgemini, The Astrology Page