Heurística
Una heurística es una técnica de resolución de problemas que se basa en reglas prácticas o intuiciones, en lugar de cálculos exactos. Su objetivo es encontrar soluciones razonables de forma rápida, incluso si no siempre son óptimas.
Contexto en IA
En inteligencia artificial, las heurísticas se aplican para guiar algoritmos en espacios de búsqueda muy amplios. Ayudan a reducir la complejidad del problema y a centrar los cálculos en las opciones más prometedoras.
Ejemplos
- Búsqueda de rutas: algoritmos como A* emplean heurísticas para estimar distancias en mapas.
- Juegos: programas de ajedrez valoran posiciones gracias a heurísticas.
- Optimización: planificación de horarios o cadenas de suministro.
Ventajas y desventajas
- ✅ Rapidez y eficiencia.
- ✅ Permiten abordar problemas que serían intratables de otra manera.
- ❌ No garantizan la solución perfecta.
- ❌ Pueden introducir errores o sesgos según la heurística elegida.
En el campo de la IA, las heurísticas funcionan como atajos inteligentes que guían la búsqueda de soluciones en problemas demasiado grandes para resolver de forma exhaustiva. Su fortaleza está en que reducen drásticamente la complejidad y permiten encontrar respuestas útiles en tiempos razonables.
Un caso clásico es la búsqueda de caminos en mapas: en lugar de calcular todas las rutas posibles, un algoritmo como A* utiliza una heurística que estima la distancia al destino, lo que agiliza enormemente el proceso. También se aplican en juegos estratégicos, en planificación de recursos o en problemas de optimización industrial.
No obstante, las heurísticas no son infalibles. Si la regla elegida no refleja bien la realidad, el sistema puede tomar decisiones equivocadas o sesgadas. Por eso, en la práctica suelen combinarse con enfoques más generales, como las metaheurísticas, que añaden mecanismos de exploración adicionales para mejorar la calidad de la solución.
📚 Referencias
- Mitchell, T. (1997). Machine Learning. McGraw-Hill.
- Russell, S. & Norvig, P. (2020). Artificial Intelligence: A Modern Approach.
