Historia y desarrollo del software y la tecnología de inteligencia artificial

Aunque el campo de la inteligencia artificial ha dado lugar a la aparición de algunas de las tecnologías más innovadoras que se conocen, han tenido que pasar varias décadas para que se produjeran tales avances. Dicho esto, aunque muchos consumidores de todo el mundo son conscientes del papel que la inteligencia artificial ha desempeñado en el avance de populares tecnologías como los asistentes de voz con inteligencia artificial y los vehículos sin conductor, la historia tras la creación de estos productos es menos conocida. Además, como la inteligencia artificial se considera uno de los temas más imprecisos y confusos de toda la ciencia de la computación, los fundamentos de dicho campo de estudio pueden ser difíciles de determinar.

Maquinaria e inteligencia informática

Aunque los conceptos y las representaciones artísticas de temas que podrían ser afines a la inteligencia artificial han estado presentes desde la antigüedad, ejemplo de ello son ciertos relatos de la mitología griega, la colaboración de científicos de múltiples disciplinas durante las décadas de 1940 y 1950, incluyendo la ingeniería, las matemáticas y la economía, entre otras, sentó las bases para el surgimiento de la inteligencia artificial tal y como la conocemos hoy en día. El concepto de inteligencia artificial se basa en la idea de máquinas capaces de pensar y tomar decisiones a un nivel similar al de los seres humanos. “Computing Machinery and Intelligence”, un artículo escrito por el matemático y científico inglés Alan Turing en 1950, es un ejemplo de la introducción de la idea actual de inteligencia artificial al gran público.

En dicho artículo, Turing se pregunta qué significa que una máquina piense, ya que la conciencia es algo exclusivo de la mente humana. Más concretamente, el documento introduce el Test de Turing, un recurso que podría utilizarse para calibrar el nivel de inteligencia o sensibilidad que posee una máquina concreta. En su prueba, Turing propone que para que una máquina piense de verdad o tenga inteligencia, esta debe ser capaz de conversar con un individuo de forma idéntica a como lo haría otro ser humano. Si una máquina no puede responder a preguntas de forma similar a como funciona la mente humana, entonces dicha máquina no puede considerarse verdaderamente inteligente.

El término ‘inteligencia artificial’

Seis años después de que Alan Turing publicara su famoso artículo “Computing Machinery and Intelligence”, el informático y científico cognitivo estadounidense John McCarthy acuñó el término inteligencia artificial al intervenir en el Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence, la primera conferencia académica sobre el tema. Además, en una propuesta de financiación que McCarthy hizo a la Fundación Rockefeller antes de la conferencia, el cibernético trató muchos temas e ideas que siguen prevaleciendo en el campo de la inteligencia artificial hoy en día, incluyendo, entre otros, las redes neuronales, el procesamiento del lenguaje natural, la creatividad, la abstracción y la teoría de la computación.

Inteligencia artificial y ajedrez

Como el ajedrez se ha considerado históricamente un juego de intelecto, muchos de los pioneros de la informática y la inteligencia artificial opinaban que una máquina capaz de vencer a un ser humano al ajedrez sería la personificación de la inteligencia humana. Es así como, tras muchas décadas de avances y desarrollo, Deep Blue de IBM, un programa informático de ajedrez de tipo A o de fuerza bruta, fue capaz de derrotar al entonces campeón mundial de ajedrez, Gary Kasparov, en 1997. Aunque el sistema experto en ajedrez Deep Blue no venció por una amplia ventaja a Kasparov, la idea de que un programa informático pudiera competir y hasta vencer a un oponente humano en una partida de ajedrez se consideró un gran avance en el campo de la inteligencia artificial.

Avances en el aprendizaje automático

En la última década los avances en los algoritmos de aprendizaje automático han permitido implementar la inteligencia artificial de una forma que antes era inviable. Para ilustrar aún más este punto, la gran mayoría de los sistemas de inteligencia artificial a lo largo de la historia han estado basados en reglas. Estos sistemas basados en reglas funcionan sobre la base de hechos y afirmaciones que adoptan la forma de afirmaciones de codificación “si-entonces” creadas por ingenieros y desarrolladores de software. Aunque estos sistemas pueden resultar muy eficaces para realizar determinadas tareas, como el diagnóstico médico, también tienen sus limitaciones, ya que todas sus capacidades y características deben ser creadas por aportes humanos.

Por el contrario, el desarrollo de algoritmos de aprendizaje supervisado, no supervisado y de refuerzo ha abierto la puerta a nuevas posibilidades en el campo de la inteligencia artificial. Todos estos algoritmos permiten a los programas informáticos aprender de un conjunto de datos concreto, en lugar de que las reglas sean creadas por un programador durante las fases iniciales de desarrollo. Los populares asistentes con inteligencia artificial, como Siri y Alexa, son excelentes ejemplos de estos avances tecnológicos. Estos asistentes son capaces de comunicarse con los seres humanos a través de la implementación del Procesamiento del Lenguaje Natural o PLN, que a su vez utiliza una variedad de algoritmos de aprendizaje automático para crear gradualmente una base de datos de palabras, frases y oraciones a las que un asistente con inteligencia artificial puede responder eficazmente.

Aunque la historia de la inteligencia artificial es difícil de definir, ya que las ideas sobre los parámetros o el origen de la inteligencia humana han sido tema de debate durante miles de años, los avances realizados por los cibernéticos durante las décadas de 1950 y 1960 crearon el entorno que permitió el florecimiento de la inteligencia artificial tal y como la conocemos hoy en día.

Gracias a los esfuerzos de estos científicos, los algoritmos de aprendizaje automático han avanzado hasta un nivel que permite a las máquinas aprender a partir de grandes conjuntos de datos, muy lejos de los sistemas de inteligencia artificial basados en reglas de años pasados. De seguro el desarrollo de la inteligencia artificial continuará en los próximos años y los nuevos avances tecnológicos abrirán las puertas a posibilidades actualmente desconocidas.