Palabras finales
Como afirma el futurólogo Nicholas Negroponte, “está claro que los primeros cuarenta años de revolución informática han sido sólo un preámbulo. Muy pronto se vivirán cambios mucho mayores”. En efecto, actualmente estamos cruzando el umbral de un trascendente cambio en la computadora personal, en donde destaca el hecho de que el usuario común tendrá a su disposición recursos que -hasta el momento- pertenecen sólo a los grandes equipos informáticos.

Aunque, al principio, demasiado caras para el ciudadano promedio, las nuevas herramientas permearán en la sociedad del futuro cuando sean lo suficientemente accesibles..., algo que tiende a ocurrir más rápido de lo esperado.

Sistemas expertos
Son sistemas informáticos capaces de emular el comportamiento de un experto humano en un ámbito restringido y limitado de conocimiento. Pueden resolver con mucha facilidad ciertos problemas complejos que la mayoría de la gente no pueden solucionar o lo hacen de forma ineficiente.

Lógica difusa
Es una generalización de la lógica tradicional. Las variables no se toman como dos valores antagónicos, negativo-positivo, sino que hay una graduación: muy negativo, medio negativo, poco negativo, aproximadamente cero, poco positivo, medio positivo, muy positivo. Es una forma de razonamiento que permite incorporar a la máquina esquemas de pensamiento típicamente humanos.

Redes neuronales
Son modelos computacionales que semejan el funcionamiento de porciones del cerebro humano. El procesamiento se realiza en forma paralela y distribuida mediante muchos procesadores conectados entre sí. Aprenden a reconocer patrones a través de un proceso de entrenamiento basado en varios ejemplos diferentes, incompletos y hasta contradictorios.

Algoritmos genéticos
Consisten en métodos generalizados de búsqueda, diseño y optimización que simulan el proceso natural de evolución. Su objetivo principal es el de evolucionar a partir de una población de soluciones para un determinado problema, intentando producir nuevas generaciones de soluciones que sean mejores que las anteriores. Se utilizan mucho en problemas complejos de optimización que poseen un gran número de parámetros.

Computación evolutiva
Está inspirada en el mundo biológico y se aplica satisfactoriamente, por ejemplo, para problemas de optimización, programación automática y aprendizaje de máquinas. Desarrolla programas usando analogías de los procesos biológicos tales como la evolución y la selección natural. Los programas evolucionados han demostrado desempeñarse mejor que los programas desarrollados por seres humanos.

conduce al predominio de los individuos más aptos para un ambiente dado, la programación genética conduce al predominio de los programas más aptos para la solución de un problema dado. Se utiliza una “población” donde los “individuos” son programas. Cada nueva generación se obtiene por la reproducción de los programas de mejor desempeño, con un pequeño factor de mutaciones aleatorias.

Sistemas clasificadores
Utilizan Algoritmos Genéticos para obtener reglas de producción, que luego alimentarán a los Sistemas Expertos.

Teoría del caos
Es un conjunto de técnicas para examinar y determinar relaciones altamente complejas entre datos que han sido inicialmente clasificados como al azar. Una característica de este tipo de datos es que una diferencia menor en las condiciones iniciales puede resultar en cambios dramáticos en los resultados en un período muy breve. El supuesto fundamental de la teoría del caos es que la unidad individual no importa; lo que importa son las simetrías recursivas entre los diferentes niveles del sistema.