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Breve historia de la inteligencia artificial

  1. 1. Breve historia de la Inteligencia ArtificialLos esfuerzos por reproducir algunas habilidades mentales humanas en máquinas yandroides se remontan muy atrás en la historia. El mito del coloso de Rodas entre losgriegos, las estatuas "parlantes" del medioevo, el androide de Von Kempelen que jugó alajedrez con Napoleón, y el "motor analítico" de Charles Babbage que calculaba logaritmos,son sólo algunos de los ejemplos de este antiguo interés. Igualmente, la concepción de lainteligencia humana como un mecanismo no es reciente ni ha estado disociada de lapsicología: Descartes, Hobbes, Leibniz, y el mismo Hume se refirieron a la mente humanacomo una forma de mecanismo.Durante el siglo XIX y la primera mitad del XX, las analogías biológicas yfenomenológicas desplazaron a la noción de mecanismo en el estudio de la mente humana.Sin embargo, a partir de la segunda mitad de nuestro siglo, la noción de mecanismo renovósu poder heurístico con la formalización de la noción de "computación".Como algunas máquinas, especialmente las calculadoras, se diseñaron para evitar el tenerque pensar y para hacer el pensamiento más rápido y exacto, fue inevitable que desde susorígenes las calculadoras, y más adelante las computadoras, se relacionaran con lainteligencia y el pensamiento enfatizando sus similitudes.La IA fue introducida a la comunidad científica en 1950 por el inglés Alan Turing en suartículo "Maquinaria Computacional e Inteligencia." A pesar de que la investigación sobreel diseño y las capacidades de las computadoras comenzaron algún tiempo antes, fue hastaque apareció el artículo de Turing que la idea de una máquina inteligente cautivó laatención de los científicos.La pregunta básica que Turing trató de responder afirmativamente en su artículo era:¿pueden las máquinas pensar? Los argumentos de Turing en favor de la posibilidad deinteligencia en las máquinas, iniciaron un intenso debate que marcó claramente la primeraetapa de interacción entre la IA y la psicología. Los debates en aquella época se centraronen el análisis de la serie de problemas implicados en la aplicación de términos mentalistas alas computadoras. La intención de Turing no era la de usar estos términos como analogíassino la de eliminar la distinción entre inteligencia natural e inteligencia artificial.Dos de las contribuciones más importantes de Turing a la IA fueron el diseño de la primeracomputadora capaz de jugar ajedrez y, más importante que esto, el establecimiento de lanaturaleza simbólica de la computación.El trabajo de Turing, quien falleció prematuramente, fue continuado en los Estados Unidospor John Von Neumann durante la década de los cincuentas. Su contribución central fue laidea de que las computadoras deberían diseñarse tomando como modelo al cerebrohumano. Von Neumann fue el primero en "antropomorfizar" el lenguaje y la concepción dela computación al hablar de la "memoria", los "sensores", etc., de las computadoras.
  2. 2. Construyó una serie de máquinas utilizando lo que a principios de los cincuentas se conocíasobre el cerebro humano, y diseñó los primeros programas almacenados en la memoria deuna computadora.Sin embargo, esta línea de investigación pronto encontró serias limitaciones. Laconcentración en la imitación de la constitución físico-química del cerebro, no permitió ver,a Von Neumann y sus seguidores, que la analogía sería mucho más eficiente si seestudiaran las funciones del cerebro, es decir, sus capacidades como procesador deinformación.Corresponde a McCulloch, a mediados de los cincuentas, formular una posiciónradicalmente distinta al sostener que las leyes que gobiernan al pensamiento deben buscarseentre las reglas que gobiernan a la información y no entre las que gobiernan a la materia.Esta idea abrió grandes posibilidades a la IA. En esta línea, Minsky (1959), uno de lospadres fundadores de la IA, modificó su posición y sostuvo que la imitación del cerebro anivel celular debería ser abandonada.Es más o menos en esta época que ocurre un evento que organizaría y daría un granimpulso al desarrollo de la IA: el congreso en Darthmouth (1956). En este congreso, en elque se reunieron los padres fundadores de la disciplina, se llegó a la definición de laspresuposiciones básicas del núcleo teórico de la IA:1. El reconocimiento de que el pensamiento puede ocurrir fuera del cerebro, es decir, enmáquinas2. La presuposición de que el pensamiento puede ser comprendido de manera formal ycientífica3. La presuposición de que la mejor forma de entenderlo es a través de computadorasdigitalesDesde fines de los cincuentas la investigación en IA se expande y se multiplica endirecciones diversas. La capacidad simbólica de las computadoras es estudiada, entre otros,por Shanon (1950) y por Newell, Shaw y Simon (1958) quienes diseñan el primer programainteligente basado en su modelo de procesamiento de información. Este modelo de Newell,Shaw y Simon habría de convertirse pronto en la teoría dominante en psicologíacognoscitiva.Algunos investigadores se dedicaron al estudio de la naturaleza del aprendizaje en lascomputadoras y a los procesos de reconocimiento de patrones visuales. Como resultado deello Selfridge y Dinneen consiguen diseñar el primer programa capaz de aprender porexperiencia (ver McCorduck, 1979).Basándose en los estudios sobre memoria asociativa, el equipo Newell-Shaw-Simonconstruyó los primeros lenguajes de procesamiento de información (IPL-I, IPL-II)utilizados en el diseño de su "LogicTheorist Machine" que se convirtió en la primera
  3. 3. máquina "inteligente". Esta máquina fue capaz no sólo de memorizar y aprender, sitio queconsiguió demostrar de una manera original y "creativa", es decir no prevista por suscreadores, algunos de los teoremas propuestos por Bertrand Russell en los Principios(Russell and Whitehead, 1925).Desde sus orígenes la IA se relacionó con juegos como el ajedrez y las damas,probablemente debido a que los juegos de mesa constituyen modelos de situaciones realesen las que hay que calcular, solucionar problemas, tomar decisiones, corregir errores,recordar, etc. A pesar de que esta línea de investigación ha sido casi totalmente abandonadaen la actualidad, muchos de los avances teóricos y metodológicos de la IA se deben a ella.Por ejemplo, Samuel diseñó en 1961 un programa que jugaba damas y que era capaz deaprender de sus errores, es decir, era capaz de adaptar su comportamiento en relación aeventos pasados. Lo pasmoso de este programa fue que, aunada a su capacidad deaprendizaje la de memoria, con el tiempo consiguió derrotar invariablemente a su creador.El mismo resultado fue obtenido por Bernstein a través de un programa que jugaba ajedrez(Boden, 1977). Los grandes "retos" entre computadoras y seres humanos se multiplicaron,siendo el más famoso de ellos el que ocurrió entre Dreyfus (un enconado crítico de la IA) yel programa Machack, en el que Dreyfus fue derrotado en un juego de ajedrez de variashoras.A principios de los sesentas, la IA comienza una fase distinta de su desarrollo. En 1962,McCarthy y Raphael inician sus trabajos sobre el diseño y la construcción de un robotmóvil que llamarían "Shakey". La diferencia fundamental entre este robot y los programasen computadora utilizados hasta ahora por la IA, es que "Shakey" tendría que enfrentar elreto de interactuar con el mundo real en términos de espacio, tiempo, movimiento, etc. Enotras palabras, el robot tendría que tener alguna forma de "conocimiento" del mundo que lorodeaba. Este reto inició una fuerte preocupación en la IA por el estudio de la epistemologíay los procesos cognoscitivos. La discusión se centró alrededor de los problemas de larepresentación mental o interna del conocimiento, la percepción y los problemas delsignificado. La idea básica de Raphael era la de reunir, en una sola, distintas máquinas concapacidad de aprender por experiencia, de reconocer patrones visuales, de modelar, demanipular símbolos, etc., y esperar que el todo fuera mayor que la suma de las partes. Elresultado del experimento no fue el éxito que Raphael esperaba, pero fue un logro sinprecedente que hizo posibles avances muy importantes. El aprendizaje más importante deesta experiencia fue la comprensión de que el problema más difícil por resolver en IA era elde construir una máquina capaz de funcionar con altos ni<,eles de incertidumbre, como lohace un ser humano. Se hizo claro que construir una máquina que no lidiara efectivamentecon la incertidumbre sería una de dos: o trivial, por la simpleza de la tarea, o imposible porla complejidad de la misma.Hacia mediados de los sesentas la IA se convierte en un área en la que se interesan einteractúan especialistas de diversas disciplinas: lógicos, psicólogos, matemáticos,lingüistas, filósofos, etc. Uno de los grandes temas de IA en esta década fue el estudio dellenguaje. En la mayoría de los estudios iniciales sobre lenguaje, se atacó el problema dediseñar una máquina que fuera capaz de traducir de un idioma a otro. El énfasis se hizo enel análisis de la sintaxis, en lugar del significado, estrategia que se abandonó relativamentepronto. Los investigadores interesados en esta área de la IA pronto descubrieron que
  4. 4. traducción no es lo mismo que transformación, y que, como consecuencia de ello, dealguna manera la máquina tendría que "entender" un texto antes de poder traducirlo. Losesfuerzos se orientaron hacia una definición de la comprensión que pudiera simularse enuna computadora.Con esta idea como lineamiento heurístico, se desarrolló una serie de programas queexploraban esta serie de habilidades relacionadas con el lenguaje y la comprensión: el"oráculo" de Phillips, "Sad Sam" de Lindzay que fue uno de los más exitosos, y "Eliza" deWizenbaum y Colby. (verBoden, 1977). El programa de Lindzay se orientó hacia el estudiodel significado, connotativo y denotativo, y es capaz de hacer inferencias, conocer, yparafrasear sobre el mundo conocido. Eliza, por otra parte, consistió en un análisis de laconversación que se basa en la simulación de una terapia psicológica interactiva en la queel programa es el analista y el interlocutor es el analizado. Un ejemplo de una conversaciónsostenida con Eliza en la computadora de la Universidad de Stanford es el siguiente (eldiálogo de la computadora en letras mayúsculas):BUENAS TARDES, POR FAVOR ESCRIBA SU NOMBREbuenas tardes, me llamo JavierES UN PLACER CONOCERTE, JAVIERel placer es mio¿QUE TE TRAE POR AQUI?nada en especial, he tenido trabajo y me siento agotado¿QUE TE HACE PENSAR QUE ESTAS AGOTADO?he tenido problemas en mi trabajo¿PROBLEMAS?es decir, he estado preocupado con mi trabajoCUENTAME TUS PREOCUPACIONES...Según Colby, psicoanalista por entrenamiento, el programa resultó tan exitoso en términosclínicos que valdría la pena intentar reproducirlo masivamente como instrumentoterapéutico. Intento al que Weizenbaum, coautor del programa, se opuso decididamente conel argumento de que no puede decirse desde ningún punto de vista que "Eliza" es capaz deentender lo que se le dice. "Eliza", Weizenbaum insiste, es un programa capaz deresponder, que no es lo mismo que comprender.
  5. 5. Como resultado de este y otros debates, las preguntas de investigación siguieron girandoalrededor de la noción de comprensión. Los seres humanos comprendemos en una pláticamucho más de lo que se nos dice explícita y verbalmente (en parte porque la comunicaciónno~verbal juega un papel muy importante y en parte por nuestras capacidades para obtenerinformación del contexto y para operar con altos niveles de incertidumbre) y parecióimportante que estas habilidades fueran reproducidas en una computadora con pretensionesde inteligencia. Los investigadores se dedicaron entonces al estudio de los aspectos no-verbales del lenguaje y al de reconocimiento de patrones.Para mediados de los sesentas, y como resultado de los estudios sobre lenguaje ycomprensión. la IA se involucré en el estudio del problema de la representación mental delconocimiento. Igualmente, una gran preocupación en esta década fue la de encontraraplicaciones prácticas de lo que se había aprendido hasta entonces. Entre las aplicacionesmás exitosas debe mencionarse el diseño de DENDRAL en Stanford, un programa que haceespectogramas y diagnósticos médicos y que hasta ahora ha tenido la misma tasa de errorque los seres humanos. La segunda aplicación importante tiene que ver con la psicologíaeducativa y la mencionaré en la siguiente sección sobre la interacción entre la IA y lapsicología.
  6. 6. Evolución de la I.A.La historia de la Inteligencia Artificial ha pasado por diversas situaciones: El término fue inventado en 1956, en la Conferencia de Darmouth, un congreso en el que se hicieron previsiones triunfalistas a diez años que jamás se cumplieron, lo que provocó el abandono casi total de las investigaciones durante quince años. En 1980 la historia se repitió con el desafío japonés de la quinta generación de computadoras, que dio lugar al auge de los sistemas expertos pero que no alcanzó muchos de sus objetivos, por lo que este campo sufrió una nueva interrupción en los años noventa. En la actualidad se está tan lejos de cumplir la famosa prueba de Turing como cuando se formuló: Existirá Inteligencia Artificial cuando no seamos capaces de distinguir entre un ser humano y un programa de computadora en una conversación a ciegas. Como anécdota, muchos de los investigadores sobre IA sostienen que "la inteligencia es un programa capaz de ser ejecutado independientemente de la máquina que lo ejecute, computador o cerebro". Los juegos matemáticos antiguos, comoel de las Torres de Hanoi (hacia el 3000 a.C.), demuestran el interés por la búsqueda de unbucle resolutor, una IA capaz de ganar en los mínimos movimientos posibles.En 1903Lee De Forest inventa el triodo, también llamado bulbo o válvula de vacío. Podríadecirse que la primera gran máquina inteligente diseñada por el hombre fue el computadorENIAC, compuesto por 18.000 válvulas de vacío, teniendo en cuenta que el concepto de"inteligencia" es un término subjetivo que depende de la inteligencia y la tecnología quetengamos en esa época.En 1937Turing publicó un artículo de bastante repercusión sobre los "NúmerosCalculables", que puede considerarse el origen oficial de la informática teórica. En esteartículo introdujo el concepto de Máquina de Turing, una entidad matemática abstracta queformalizó el concepto de algoritmo y resultó ser la precursora de las computadoras
  7. 7. digitales. Con ayuda de su máquina, Turing pudo demostrar que existen problemasirresolubles, de los que ningún ordenador será capaz de obtener su solución, por lo que se leconsidera el padre de la teoría de la computabilidad. También se le considera el padre de laInteligencia Artificial por su famosa Prueba de Turing, que permitiría comprobar si unprograma de ordenador puede ser tan inteligente como un ser humano.En 1951William Shockley inventa el transistor de unión. El invento hizo posible una nuevageneración de computadoras mucho más rápidas y pequeñas.En 1956 se acuñó el término "inteligencia artificial" en Dartmouth durante una conferenciaconvocada por McCarthy, a la cual asistieron, entre otros, Minsky, Newell y Simon. En estaconferencia se hicieron previsiones triunfalistas a diez años que jamás se cumplieron, loque provocó el abandono casi total de las investigaciones durante quince años.En 1980 la historia se repitió con el desafío japonés de la quinta generación, que dio lugaral auge de los sistemas expertos pero que no alcanzó muchos de sus objetivos, por lo queeste campo sufrió una nueva interrupción en los años noventa.En 1987Martin Fischles y Oscar Firschein describieron los atributos de un agenteinteligente. Al intentar describir con un mayor ámbito (no sólo la comunicación) losatributos de un agente inteligente, la IA se ha expandido a muchas áreas que han creadoramas de investigación enormes y diferenciadas. Dichos atributos del agente inteligenteson: 1. Tiene actitudes mentales tales como creencias e intenciones. 2. Tiene la capacidad de obtener conocimiento, es decir, aprender. 3. Puede resolver problemas, incluso particionando problemas complejos en otros más simples. 4. Entiende. Posee la capacidad de crearle sentido, si es posible, a ideas ambiguas o contradictorias. 5. Planifica, predice consecuencias, evalúa alternativas (como en los juegos de ajedrez) 6. Conoce los límites de su propias habilidades y conocimientos. 7. Puede distinguir a pesar de las similitud de las situaciones. 8. Puede ser original, creando incluso nuevos conceptos o ideas, y hasta utilizando analogías. 9. Puede generalizar. 10. Puede percibir y modelar el mundo exterior. 11. Puede entender y utilizar el lenguaje y sus símbolos.Podemos entonces decir que la IA incluye características humanas tales como elaprendizaje, la adaptación, el razonamiento, la autocorrección, el mejoramiento implícito, yla percepción modular del mundo. Así, podemos hablar ya no sólo de un objetivo, sino demuchos, dependiendo del punto de vista o utilidad que pueda encontrarse a la IA.Muchos de los investigadores sobre IA sostienen que "la inteligencia es un programa capazde ser ejecutado independientemente de la máquina que lo ejecute, computador o cerebro".

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