Toda IA esta compuesta por un gran número de algoritmos como esencia sobre la que basa su toma de decisiones. Dichos algoritmos son los encargados de aportar salidas que agrupadas determinan la presentación o toma de un conjunto de decisiones frente a un problema concreto. El aprendizaje y el establecimiento de un sistema de sensibilidad al cambio son un pilar fundamental que determinará como dichos algoritmos interpretarán y conducirán su toma de decisiones en base a su experiencia.
Toda IA tiene como esencia un gran número de algoritmos que marcan su funcionamiento y eficacia
Cuando se esta programando una IA en su etapa más prematura es necesario establecer los mecanismos de aprendizaje y toma de decisiones. Dichos mecanismos no son más que algoritmos informáticos interconectados encargados de almacenar su experiencia para mejorar su toma de decisiones. Podemos determinar que es tan esencial realizar un correcto desarrollo de los algoritmos de lectura e interpretación de los datos aportados como de los algoritmos de la toma de decisiones, sin perder nunca de vista aquellos encargados de realizar un feed-back al sistema para una optimización futura.
Cuando programamos una IA tenemos que permitirle establecer mecanismos de reacción al cambio. Lo que parece un concepto básico entraña una gran complejidad en su programación ya que debemos prever sistemas de reacción al cambio más o menos sensibles. Un individuo en un entorno pacífico y estable no debe reaccionar demasiado rápido ante un cambio en la medida que se espera que sea algo puntual y por lo tanto generará una tasa de error baja con su conducta estable, sin embargo sería poco eficiente un individuo que cambiara o reaccionara demasiado rápido ante el cambio. Ante un entorno estable un individuo con una reacción rápida al cambio tendría una conducta errática que generaría una tasa de error media-alta. En cambio, si nos enfrentamos con un entorno inestable, con continuas fluctuaciones con una cierta duración e imprevisibilidad, se requerirá una capacidad de adaptación rápida que cambie prontamente su forma de tomar decisiones en períodos cortos, esperando una nueva adaptación al nuevo cambio que nada, o poco, tendrá que ver con ninguno de los anteriores.
La alta sensibilidad al cambio puede ser buena o mala en una IA
La eficacia de un individuo, o una IA, dependerá de su capacidad de reacción al cambio no siempre siendo buena una alta sensibilidad. Toda IA requiere de un aprendizaje que resulta más complicado cuando el entorno es altamente inestable y carente de patrones duraderos. Establecer una programación acorde a cada entorno, o que establezca una previsión de un ratio de sensibilidad al cambio fluctuante con su consecuente afectación a como se toman las decisiones, se torna algo esencial.