Breve historia de la Inteligencia Artificial – p1

Pensando en números (1763)

La inteligencia artificial requiere la capacidad de aprender y tomar decisiones, a menudo basadas en información incompleta. En 1763, Thomas Bayes desarrolló un marco para razonar sobre la probabilidad de eventos, utilizando las matemáticas para actualizar la probabilidad de una hipótesis a medida que se dispone de más información. Gracias a su trabajo, la inferencia bayesiana se convertiría en un enfoque importante en el aprendizaje automático.

De los números a la poesía (1842)

En 1842, la matemática inglesa Ada Lovelace estaba ayudando a Charles Babbage a publicar el primer algoritmo llevado a cabo por su motor analítico, la primera computadora mecánica de uso general. Sin embargo, Lovelace vio oportunidades más allá de las matemáticas. Ella imaginó una computadora que podría resolver no solo los números, sino también resolver problemas de cualquier complejidad. En ese momento fue revolucionario que las máquinas tienen aplicaciones más allá del cálculo puro. Llamó a la idea Ciencia poética: «[El motor analítico] podría actuar sobre otras cosas además del número, si fueran objetos cuyas relaciones fundamentales mutuas pudieran ser expresadas por las de la ciencia abstracta de las operaciones … Suponiendo, por ejemplo, que las relaciones fundamentales de Los sonidos agudos en la ciencia de la armonía y de la composición musical eran susceptibles de tal expresión y adaptaciones, el motor podría componer piezas musicales elaboradas y científicas de cualquier grado de complejidad o extensión «.

«Robot» entra en lengua vernácula (1921)

El escritor checo Karel Čapek introduce la palabra «robot» en su obra de teatro R.U.R. (Robots universales de Rossum). La palabra «robot» proviene de la palabra «robota» (trabajo).

Grey Walter y las tortugas robot

La Segunda Guerra Mundial desencadena nuevas ideas (1942)

La Segunda Guerra Mundial reunió a científicos de muchas disciplinas, incluidos los campos emergentes de la neurociencia y la informática. En Gran Bretaña, el matemático Alan Turing y el neurólogo Gray Walter fueron dos de las mentes brillantes que abordaron los desafíos de las máquinas inteligentes. Intercambiaron ideas en una influyente sociedad de restaurantes llamada Ratio Club. Walter construyó algunos de los primeros robots. Turing pasó a inventar la llamada Prueba de Turing, que estableció el estándar para una máquina inteligente: una computadora que podía engañar a alguien para que pensara que estaba hablando con otra persona.

Las neuronas se vuelven artificiales (1943)

Warren S. McCulloch y Walter Pitts publican «Un cálculo lógico de las ideas inmanentes en la actividad nerviosa» en el Boletín de Biofísica Matemática. Este influyente artículo, en el que discutieron las redes de «neuronas» artificiales idealizadas y simplificadas y cómo podrían realizar funciones lógicas simples, se convertirá en la inspiración para las «redes neuronales» basadas en computadora (y más tarde el «aprendizaje profundo») y su descripción popular como «imitando el cerebro».

¿Puede pensar una máquina? (1949)

Edmund Berkeley publica Cerebros gigantes: o máquinas que piensan en las que escribe:

«Recientemente ha habido una gran cantidad de noticias sobre extrañas máquinas gigantes que pueden manejar información con gran velocidad y habilidad … Estas máquinas son similares a lo que sería un cerebro si estuviera hecho de hardware y alambre en lugar de carne y nervios … A la máquina puede manejar información; puede calcular, concluir y elegir; Puede realizar operaciones razonables con información. Una máquina, por lo tanto, puede pensar.

El debate sobre la inteligencia artificial, lo que constituye pensamiento, creatividad, autonomía e incluso conciencia, continúa hoy.

La ciencia ficción dirige la conversación (1950)

En 1950, se publicó «I Robot», una colección de cuentos del escritor de ciencia ficción Isaac Asimov.

Asimov fue uno de varios escritores de ciencia ficción que recogió la idea de la inteligencia artificial e imaginó su futuro. Su trabajo fue popular, estimulante y visionario, ayudando a inspirar a una generación de robots y científicos. Es mejor conocido por las Tres Leyes de la Robótica, diseñado para evitar que nuestras creaciones se vuelvan contra nosotros. Pero también imaginó desarrollos que parecen notablemente proféticos, como una computadora capaz de almacenar todo el conocimiento humano para que cualquiera pueda hacer cualquier pregunta.

Un enfoque ‘de arriba hacia abajo’ (1956)

El término ‘inteligencia artificial’ fue acuñado para una conferencia de verano en la Universidad de Dartmouth, organizada por un joven informático, John McCarthy.

Los mejores científicos debatieron cómo abordar la IA. Algunos, como el influyente académico Marvin Minsky, favorecieron un enfoque de arriba hacia abajo: preprogramando una computadora con las reglas que rigen el comportamiento humano. Otros prefirieron un enfoque ascendente, como redes neuronales que simulaban células cerebrales y aprendían nuevos comportamientos. Con el tiempo, las opiniones de Minsky dominaron y, junto con McCarthy, ganó fondos sustanciales del gobierno de EE. UU., Que esperaba que AI les diera la ventaja en la Guerra Fría.

«Aprendizaje automático» acuñado (1959)

Arthur Samuel acuña el término «aprendizaje automático», que informa sobre la programación de una computadora «para que aprenda a jugar un mejor juego de damas del que puede jugar la persona que escribió el programa».

2001: Una odisea del espacio imagina hacia dónde podría conducir la IA (1968)

Minsky también influyó en la ciencia ficción. Asesoró a Stanley Kubrick en la película 2001: Una odisea del espacio, con una computadora inteligente, HAL 9000. Leer también: 11 películas de Inteligencia Artifical que debes ver.

Durante una escena, HAL es entrevistado en la BBC hablando de la misión y dice que es «infalible e incapaz de error». Cuando se entrevista a un científico de misión, dice que cree que HAL puede tener emociones genuinas. La película reflejó algunas predicciones hechas por investigadores de IA en ese momento, incluido Minsky, de que las máquinas se dirigían hacia la inteligencia a nivel humano muy pronto. También capturó brillantemente algunos de los temores del público, que las inteligencias artificiales podrían volverse desagradables.

Problemas difíciles de romper (1969)

AI estaba muy por detrás de las elevadas predicciones hechas por defensores como Minsky, algo que Shakey the Robot hizo evidente.

Shakey fue el primer robot móvil de propósito general capaz de tomar decisiones sobre sus propias acciones razonando sobre su entorno. Construyó un mapa espacial de lo que vio, antes de moverse. Pero fue dolorosamente lento, incluso en un área con pocos obstáculos. Cada vez que avanzaba, Shakey tendría que actualizar su mapa. Un objeto en movimiento en su campo de visión podría desconcertarlo fácilmente, a veces deteniéndolo en seco durante una hora mientras planeaba su próximo movimiento.

El creador autónomo de imágenes (1973)

Desde 1973, Harold Cohen, pintor, profesor de la Universidad de California en San Diego y antiguo representante de Gran Bretaña en la Bienal de Venecia, ha estado colaborando con un programa llamado AARON. AARON ha podido hacer fotos de forma autónoma durante décadas; incluso a fines de la década de 1980, Cohen pudo bromear diciendo que era el único artista que podría tener una exposición póstuma de nuevas obras creadas completamente después de su propia muerte.

¿Las imágenes que el programa en evolución ha hecho en las últimas cuatro décadas realmente son obras de Harold Cohen, o creaciones independientes del propio AARON, o tal vez colaboraciones entre los dos? Es un problema delicado. AARON nunca se ha alejado del lenguaje estilístico general en el que Cohen trabajó en la década de 1960, cuando fue un exitoso exponente de la abstracción del campo de color. Claramente, AARON es su alumno en ese sentido.

Las preguntas no resueltas sobre el arte de la máquina son, en primer lugar, cuál es su potencial y, en segundo lugar, si, independientemente de la calidad del trabajo producido, realmente puede describirse como «creativo» o «imaginativo». Estos son problemas, profundos y fascinantes. , que nos llevan a los misterios de la creación artística humana. Leer también: Herramientas creativas para generar arte con Inteligencia Artificial

Una solución para grandes empresas (1987)

Después de un largo «invierno de IA», cuando la gente comenzó a dudar seriamente de la capacidad de AI de alcanzar algo cercano a los niveles humanos de inteligencia, el valor comercial de AI comenzó a realizarse, atrayendo nuevas inversiones.

Los nuevos sistemas comerciales eran mucho menos ambiciosos que los primeros AI. En lugar de intentar crear una inteligencia general, estos «sistemas expertos» se centraron en tareas mucho más limitadas. Eso significaba que solo necesitaban ser programados con las reglas de un problema muy particular. El primer sistema experto comercial exitoso, conocido como RI, comenzó a funcionar en Digital Equipment Corporation, ayudando a configurar los pedidos de nuevos sistemas informáticos. Para 1986 estaba ahorrando a la compañía un estimado de $ 40 millones al año.

De las reglas al aprendizaje probabilístico (1988)

Miembros de IBM T.J. El Centro de Investigación Watson publica «Un enfoque estadístico para la traducción de idiomas», que anuncia el cambio de métodos basados en reglas a métodos probabilísticos de traducción automática y refleja un cambio más amplio al «aprendizaje automático» basado en el análisis estadístico de ejemplos conocidos, no en la comprensión y la «comprensión ”De la tarea en cuestión (el proyecto Candide de IBM, que se tradujo con éxito entre inglés y francés, se basó en 2,2 millones de pares de oraciones, principalmente de los procedimientos bilingües del parlamento canadiense).

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