heurísticos

Los heurísticos, en ciencia y epistemología, son reglas prácticas o atajos mentales usados para resolver problemas, tomar decisiones o estimar valores cuando una solución óptima o completa es impracticable. Se basan en experiencia empírica, intuición y regularidades observadas, y buscan obtener resultados útiles con esfuerzo computacional o cognitivo limitado.

En inteligencia artificial y ciencias de la computación, las heurísticas son estrategias que guían la búsqueda o la exploración de espacios de solución para hallar soluciones aceptables más rápido que con métodos exhaustivos. No garantizan optimalidad ni exhaustividad, pero suelen equilibrar calidad y coste computacional. Ejemplos comunes incluyen heurísticas de costo estimado para determinar la cercanía a un objetivo, así como reglas de decisión simples en entornos dinámicos.

En psicología cognitiva, las heurísticas son atajos que permiten juicios rápidos con menor esfuerzo mental. Aunque aumentan la velocidad de razonamiento, pueden introducir sesgos y errores sistemáticos. Entre las más estudiadas están las heurísticas de disponibilidad, representatividad y anclaje, que influyen en probabilidades de estimación y en la evaluación de riesgos.

Tipos de heurísticas incluyen sustitución (resolver una pregunta difícil reemplazándola por una más fácil), de priorización o de analogía. En problemas de optimización, se emplean como funciones heurísticas que estiman el coste restante para guiar algoritmos como búsqueda voraz o A*, donde h(n) estima la distancia al objetivo.

Limitaciones: la calidad de los resultados depende de la pertinencia de la heurística; se pueden producir soluciones subóptimas o sesgos. En IA, las heurísticas deben evaluarse para evitar problemas de completitud o exactitud. En resumen, los heurísticos son herramientas prácticas para gestionar complejidad cuando los métodos exactos son inviables.