Este post es el primero de una serie en la que intentaré destilar la esencia de la inteligencia artificial, haciendo énfasis en intentaré ya que esta tarea ha sido abordada por personas brillantes a lo largo del tiempo sin llegar a una respuesta satisfactoria. Al menos aspiro a poner en orden algunas ideas, enriquecer mis conocimientos en el área y profundizar en sus cuestiones más fundamentales.
La mayor dificultad es probablemente la vaguedad en su definición, no puedes comprender completamente un concepto que cuando intentas definirlo se te escapa de los dedos. Por eso creo importante tener una visión general de como apareció el término y por qué lo comprendemos como lo hacemos y la mejor forma es echar un vistazo a su cronología.
Historia Antigua
La idea de poder otorgar inteligencia a seres no humanos se puede rastrear hasta la antigua Grecia, encontrando muestras en su mitología, un gran representante de este concepto es Dédalo:
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Tras ser expulsado de Atenas por asesinar a su sobrino, Dédalo se estableció en Creta donde, entre otras proezas, construyó un gigante de bronce llamado Talos para proteger la ciudad.
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En un debate entre Sócrates y Meno se hace referencia a unas estatuas construidas por Dédalo que son tan realistas que si no están atadas se escapan.
Como vemos, el deseo de una tecnología lo suficientemente refinada como para poder emular comportamientos humanos nos acompaña desde hace más tiempo del que creemos.
Siglos 13 - 18
El conocimiento técnico de los relojeros les permite construir autómatas, como ejemplos el caballero (1495) y el león (1517) mecánicos de Leonardo da Vinci.
Los primeros pasos de la ilustración suponen un cambio de pensamiento en el terreno científico y filosófico que sentará las bases de nuestro entendimiento actual de la inteligencia (no solo artificial). Se empieza a plantear una visión mecanicista de la biología y más importante, del pensamiento, siendo especialmente influyente Thomas Hobbes con su obra El Leviatán. Siguiendo esta linea se desarrollaron las primeras máquinas digitales aritméticas y métodos para razonar sobre el cálculo.
Siglo 19
Se producen grandes avances en el campo de la lógica formal. George Boole funda la lógica algebraica en su libro The Laws of Thought donde extiende y mejora el modelo lógico de Aristóteles. Gottlob Frege desarrolla la lógica proposicional moderna, que proporciona un marco de trabajo para el estudio de la combinación de proposiciones y sus propiedades.
1900 - 1955
Bertrand Russell y Alfred North Whitehead publican Principia Mathematica (1910-1913) donde fundamentan las matemáticas a través de axiomas lógicos y reglas de inferencia, reforzando la aproximación logicista, la cual propone que las matemáticas son reducibles a la lógica.
Alan Turing presenta la máquina universal de Turing (1936-37) y publica Computing Machinery and Intelligence (1950) un artículo en el que plantea la posibilidad de que las máquinas puedan pensar, introduciendo para formalizar esta cuestión el famoso test de Turing.
1956 - 1959
Comienza la historia moderna de la inteligencia artificial, empezando con la acuñación del término por John McCarthy en la conferencia de Dartmouth (1956).
Se implementan programas de inteligencia artificial que suponen grandes hitos en el campo:
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Logic Theorist, considerado el primer programa de inteligencia artificial, es el resultado de una conversación entre Allen Newell y Herbert A. Simon sobre la posibilidad de enseñar a pensar a una máquina. Se propusieron crear un software que consiguiese probar teoremas como los usados en Principia Mathematica.
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General Problem Solver (GPS) creado por Allen Newell, Herbert A. Simon y J.C. Shaw en 1959, es posiblemente el programa más influyente en el area de la planificación y resolución de problemas.
En 1958 John McCarthy inventa LISP buscando un sistema de cómputo más práctico que el cálculo lambda. LISP ha estado siempre muy ligado a la IA, siendo uno de los lenguajes de programación preferentes para la implementación de este tipo de software.
Los 60
Se demuestra que los ordenadores pueden realizar algunas acciones catalogadas como “inteligentes”: en 1963 Thomas Evans construye un programa capaz de resolver los mismos problemas de analogías que se usaban en los test de cociente intelectual, en 1964 Danny Bobrow consigue resolver problemas de algebra descritos en lenguaje natural, también en 1964 Bert Raphael crea un sistema de preguntas y respuestas usando representación lógica del conocimiento, en 1965 Joshep Weizenbaum diseña a ELIZA, un simulador de conversación con un psicoterapeuta.
Los 70
En esta década todas las áreas que conforman el campo de la inteligencia artificial maduran, se desarrolla software que demuestran las capacidades de la IA y cristaliza los conocimientos de años anteriores, una lista de estos programas se puede encontrar en [1].
Se llevan a cabo avances en el procesamiento de lenguaje natural, con programas como SHRDLU (1968-1970) y la introducción del concepto de centering.
En 1972 se desarrollan dos de los lenguajes de programación más influyentes en sus respectivos paradigmas, Prolog y Smalltalk.
Earl Sacerdoti desarrolla las técnicas de planificación jerárquica y las utiliza para implementar ABSTRIPS.
En 1974 comienza el primer invierno de la IA, que se extenderá hasta 1980. Fue un periodo marcado por el desinterés en la inteligencia artificial, una menor investigación y recorte de fondos.
Los 80
En 1983 James Allen inventa el álgebra de intervalos, un sistema formal para el razonamiento de la descripción temporal de eventos.
Gracias al algoritmo de Backpropagation las redes neuronales pasan a un primer plano, hasta el punto de que en 1989 Dean Pomerleau las utiliza para crear un sistema de conducción autónoma que consigue conducir un vehículo de costa a costa de los Estados Unidos.
En The Society of Mind (1986) Marvin Minsky modela la inteligencia humana como un conjunto de interacciones entre diferentes módulos a los que llama agentes.
En 1987 comenzaría otro invierno (el segundo invierno de la IA) que no remitiría hasta 1993 y cuyas consecuencias se extenderían incluso más. Una de sus características fue la estigmatización del término inteligencia artificial como algo propio de soñadores y sin mucha utilidad práctica.
Los 90
Se dan grandes avances en todas las areas de la IA, destacando el aprendizaje automático, la tutoría inteligente, el razonamiento basado en casos, la planificación multiagente, la planificación, el razonamiento con incertidumbre, la minería de datos, el lenguaje natural y la visión por computador. Para ejemplos concretos ver [1].
2000 - Hoy
La IA empieza a ser de utilidad, aunque pasa desapercibida al formar parte de sistemas mayores, por ejemplo en asistentes virtuales (reconocimiento del habla) o motores de búsqueda.
En los primeros años las secuelas del segundo invierno provocan una visión más utilitaria del campo, los algoritmos de IA tienden a considerarse simplemente otra herramienta más a la hora de implementar un sistema. Algunos investigadores siguen evitando el término inteligencia artificial por sus connotaciones.
Según avanzan el tiempo, la acumulación de grandes cantidades de información gracias a la expansión de la Web y en particular de las redes sociales provoca una explosión del aprendizaje automático (en especial en deep learning) gracias a la gran cantidad de datos de entrenamiento disponibles y del minado de datos, convirtiéndose esta en una herramienta muy rentable.
Referencias
[2] History of Artificial Intelligence