HISTORIA DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

INTRODUCCIÓN

El tema de la inteligencia artificial es muy apasionante, más si se puede visualizar el alcance que hoy en día ésta rama tiene en prácticamente la mayoría de los campos. En las industrias, y por medio de máquinas que son ahora más inteligentes y que pueden tomar decisiones por ellas mismas, se pueden llevar a cabo procesos que antes tomaban más tiempo pero que ahora se han reducido. Además, la calidad del producto puede tener mejores características si a dichas máquinas así se le indican. En este tema abarcaremos algo de historia, características, concepto, y metodologías. Haremos una breve comparación de la red neuronal del ser humano y la forma en que los sistemas inteligentes actúan.

GÉNESIS DE LA IA (1943 A 1956):

Reconocido en general como el primer trabajo de la IA fue realizado por Warren McCulloch y Walter Pitts (1943):propusieron un modelo constituido por neuronas artificiales. Utilizaron conocimientos de: Fisiología Básica, Funcionamiento de las Neuronas del cerebro, análisis de la lógica proposicional de Russell y Whitehead y la computación de Turing.

NACIMIENTO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL (1956)

Después de que McCarthy se graduó de Princeton se trasladó al Darthmouth College lugar que sería el nacimiento oficial de este nuevo campo. McCarthy con ayuda de Minsky, Claud Shannon y Nathaniel Rochester se dedicaron a aumentar el interés de los investigadores americanos en la teoría de autómatas, redes neuronales y el estudio de la Inteligencia.

ENTUSIASMO INICIAL, GRANDES ESPERANZAS 1952 A 1969

McCarthy definió el lenguaje de alto nivel Lisp, que se convertía en el lenguaje de programación dominante en IA. Lisp, es el segundo lenguaje de programación más antiguo que todavía se utiliza actualmente.

Los micromundos son dominios. El más famoso de los micromundos fue el de los bloques, formando por un conjunto de bloques solidos colocados en la cubierta de una mesa. Rosenblat demostró el famoso teorema de convergencia del perceptron.

UNA DOSIS DE REALIDAD (1966-1974)

 El obstáculo que enfrenta la mayoría de los proyectos de investigación, consistió en que aquellos métodos que demostraban funcionar en uno o dos ejemplos sencillos, fallaban en problemas más variados o de mayor dificultad. El primer tipo de obstáculo, fue que los programas contaban con poco o ningún conocimiento de la materia u objeto de estudio. Cuando se intentaba la traducción automatizada para traducir, era necesario contar con un conocimiento general del tema respectivo, lo que permite discernir lo correcto en casos de ambigüedad y así precisar el contenido de una oración. El segundo obstáculo fue el de la intratabilidad de muchos de los problemas que se estaban intentando resolver mediante inteligencia artificial. Que un programa sea capaz de encontrar una solución no implica que tal programa encierre todos los mecanismos necesarios para encontrar la solución en la práctica. El tercer obstáculo derivo de las limitaciones inherentes a las estructuras básicas que se utilizaban en la generación de la conducta inteligente.

SISTEMAS BASADOS EN EL CONOCIMIENTO. ¿CLAVE DEL PODER? (1969 A 1979):

La resolución de problemas durante la primera década de la investigación en IA recibía en un mecanismo de búsqueda de propósito general, a ese procedimiento  se le ha denominado métodos débiles debido a que la información sobre el dominio con que cuentan es débil. Feigenbaum y otros, dieron inicio al proyecto de programación heurística, dedicado a determinar el grado con el que la nueva metodología de los sistemas expertos podía aplicarse a otras áreas de la actividad humana.

LA IA SE CONVIERTE EN UNA INDUSTRIA (1980 A 1988):

El primer sistema experto comercial, R1, inicio sus actividades en digital equipment corporation. El programa se utilizaba en la elaboración de pedidos de nuevos sistemas de computación. En 1981 los japoneses anunciaron el proyecto “quinta generación” para construir computadoras inteligentes, el proyecto de la quinta generación suscito el interés de la ia y aprovechando el temor a un posible dominio por parte de los japoneses Más de un centenar de compañías construyeron sistemas de visión robótica para su uso industrial.

EL REGRESO DE LAS REDES NEURONALES (1986 AL PRESENTE):

En la ciencia de la computación se ha hecho a un lado el campo de las redes neuronales, se ha continuado trabajando en otros campos especialmente en física. Físicos utilizaron técnicas de la mecánica estadística para analizar las propiedades de almacenamiento y optimización de las redes. Psicólogos continuaron con el estudio de los modelos de la memoria basados en redes neuronales, durante una época redes neuronales e IA tradicional se vieron como rivales entre sí, más que como campos que aportaban enfoques complementarios en la solución de un mismo problema.

ACONTECIMIENTOS RECIENTES (1987 AL PRESENTE):

En años recientes se ha producido un cambio en contenido como en metodología de investigación de IA. Actualmente es más común construir sobre teorías ya existentes que proponer teorías nuevas. La invención del formalismo de red de creencia obedece la necesidad de poder razonar eficientemente ante una combinación de evidencias inciertas. Similares revoluciones se han dado en robótica, visión por computadora, autoaprendizaje de máquinas y representación del conocimiento. Una mejor comprensión de los problemas y de su complejidad, a una mayor capacidad de manejo matemático, han favorecido la factibilidad de investigaciones. El también llamado movimiento situado intenta dilucidar el funcionamiento de agentes inmersos en entornos reales, sujetos a entradas sensoriales continuas.

CONCLUSIONES

Desde el inicio el desarrollo de La IA  tuvo muchos inconvenientes y durante algunos años su avance se detuvo, pero después de una época logro surgir nuevamente ya que nacieron nuevas esperanzas, se desarrollaron algoritmos que dan a pensar que el sueño de la IA no está muy lejos, crear objetos que puedan resolver problemas tan fácilmente como los humanos es muy ambicioso y con los avances que se han tenido en electrónica, informática y el estudio de la ciencia cognitiva esto no está muy lejos.

BIBLIOGRAFÍAS

Russell, S., Norvig, P. 2008. Inteligencia Artificial Un Enfoque Moderno. Segunda Edición. Pearson Education. España.

Velasco, J. 2007. Inteligencia Artificial y Conciencia. ES. Formato PDF. Disponible en: http://www2.uah.es/benito_fraile/ponencias/inteligencia-artificial.pdf