Los avances en inteligencia artificial no dejan de sorprendernos. En mayo conocimos la capacidad de las máquinas a la hora de coordinarse entre sí y aprender de su propia experiencia para derrotar a los humanos en un videojuego multijugador. El método empleado por la filial de inteligencia artificial de Google fue el reforzamiento del aprendizaje, que ya había demostrado su éxito en juegos como el ajedrez o el Go. Este logro es un ejemplo de los avances en el campo de la inteligencia computacional colectiva, en el que las máquinas colaboran entre sí para hacer frente a problemas cada vez más complejos. Un campo en el que trabaja Aníbal Figueiras, ingeniero de telecomunicaciones y miembro de la Real Academia de Ingeniería.
El funcionamiento de la Inteligencia Colectiva imita en ciertos aspectos el comportamiento social, un entorno en el que las decisiones no se toman a título personal, sino que tienen en cuenta los "puntos de vista" de los diferentes individuos para consensuar las respuestas. Unas unidades llamadas aprendices se enfrentan a un problema y sus salidas se combinan para dar lugar a la solución del problema en cuestión. Aunque los aprendices sean de pobres prestaciones, el resultado de la agregación supera ampliamente la de cualquiera de ellos por separado. Este tipo de aproximaciones resultan especialmente prometedoras en aplicaciones con grandes cantidades de datos, como las ciudades inteligentes o la tele-medicina. Sin embargo, Figueiras advierte de la necesidad de que los seres humanos se integren para que la relación algorítmica entre personas y máquinas pueda ofrecer todo su potencial.
