Nacimiento de la IA
años 1950–años 1970 · Conferencia de Dartmouth y la Primera Ola
En el verano de 1956, en un pequeño pueblo de New Hampshire, Estados Unidos, un grupo de jóvenes científicos se reunió para discutir la posibilidad de otorgar inteligencia humana a las máquinas. El término «artificial intelligence» ya aparecía en la propuesta del proyecto de 1955; el taller de Dartmouth ayudó a convertir ese programa de investigación en la identidad de un nuevo campo académico.
La década siguiente vio a los científicos llenos de optimismo sobre redes neuronales, sistemas de razonamiento y robótica, inaugurando la primera edad dorada de la IA. Aunque muchos sueños de esta era no se realizaron de inmediato, el trabajo sentó una base importante para el desarrollo posterior de la IA.
La investigación en IA de esta era se centró en tres direcciones principales: el simbolismo (basado en lógica y reglas), el conexionismo (redes neuronales) y el conductismo (ciclos de percepción-acción). Estas tres direcciones se han alternado en el dominio de la historia del desarrollo de la IA.
Hitos importantes
Conferencia de Dartmouth
El taller de Dartmouth del verano de 1956 ayudó a establecer el nombre «artificial intelligence» y su agenda de investigación como identidad de un nuevo campo académico; el término ya aparecía en la propuesta de 1955.
John McCarthy (1927–2011)
Logic Theorist
Allen Newell y Herbert Simon desarrollaron el «Logic Theorist», uno de los primeros programas prácticos de IA. Este programa podía demostrar teoremas de los Principia Mathematica y se cita con frecuencia entre los primeros programas de inteligencia artificial. Newell y Simon recibieron el Premio Turing en 1975.
Allen Newell y Herbert Simon
Perceptron
Frank Rosenblatt propuso el modelo Perceptron, un influyente modelo temprano de red neuronal artificial. El Perceptron es un clasificador binario lineal simple que aprende a clasificar datos de entrada ajustando pesos.
Frank Rosenblatt (1928–1971)
Lenguaje Lisp
John McCarthy desarrolló Lisp en el MIT, uno de los primeros lenguajes de alto nivel estrechamente asociados con la investigación en IA. La flexibilidad de Lisp y su potente procesamiento simbólico lo convirtieron en el lenguaje predilecto para la investigación en inteligencia artificial.
John McCarthy
General Problem Solver
Newell y Simon desarrollaron el General Problem Solver (GPS), el primer programa de IA que intentó simular la resolución de problemas humanos. El GPS descomponía la resolución de problemas en descomposición de metas y búsqueda de submetas.
Allen Newell y Herbert Simon
Teorema de Convergencia del Perceptron
Frank Rosenblatt demostró la propiedad de convergencia del algoritmo de aprendizaje del perceptrón, mostrando que si los datos son linealmente separables, el perceptrón definitivamente convergerá.
Frank Rosenblatt
Primer Robot Industrial
Unimate se convirtió en el primer robot en trabajar en una línea de montaje. En 1961, General Motors lo instaló en su planta de Trenton, Nueva Jersey, para descargar una máquina de fundición a presión, retirando de ella las piezas todavía calientes. Unimation construyó estas máquinas para trabajos difíciles, peligrosos o monótonos para las personas.
Unimate
Percepción automática de sólidos tridimensionales
En su tesis doctoral del MIT de 1963, Larry Roberts describió un sistema para interpretar a partir de imágenes escenas de sólidos poliédricos simples, una importante base inicial de la visión por computadora tridimensional.
Larry Roberts
Lanzamiento de Project MAC
El MIT lanzó Project MAC en 1963 bajo la dirección de Robert Fano para estudiar tiempo compartido, computación y cognición asistida por máquinas. El proyecto de inteligencia artificial del MIT, fundado en 1959, participó después; no eran un único laboratorio fundado en 1959.
Robert Fano
ELIZA
Joseph Weizenbaum creó ELIZA en el MIT, uno de los primeros chatbots. ELIZA simulaba la conversación de un psicoterapeuta mediante el reconocimiento de patrones, provocando una profunda reflexión sobre la interacción humano-computadora.
Joseph Weizenbaum (1923–2008)
Robot Shakey
SRI International desarrolló Shakey, uno de los primeros robots móviles autónomos capaz de percibir su entorno, planificar rutas y ejecutar tareas. Shakey combinaba visión por computadora, procesamiento de lenguaje natural y algoritmos de planificación.
SRI International
Teoría de Marcos
Marvin Minsky publicó el «Frame Paper», en el que propuso la teoría de marcos (Frames) para representar el conocimiento. Esta teoría influyó en la programación orientada a objetos y en métodos posteriores de representación del conocimiento.
Marvin Minsky
Figuras importantes
John McCarthy
Padre de la IA
McCarthy fue una de las figuras fundacionales de la IA. Acuñó el término «Inteligencia Artificial» y desarrolló el lenguaje de programación Lisp. Recibió el Premio Turing en 1971 y es conocido como el «Padre de la IA». McCarthy también propuso el concepto de «tiempo compartido».
Marvin Minsky
Pionero de la Arquitectura de IA
Minsky fue cofundador del Laboratorio de IA del MIT. Realizó contribuciones importantes a las redes neuronales, el razonamiento de sentido común y la teoría de marcos. Recibió el Premio Turing en 1969.
Allen Newell y Herbert Simon
Científicos Cognitivos
Newell y Simon codesarrollaron Logic Theorist y General Problem Solver, uniendo informática y psicología cognitiva. Simon recibió el Nobel de Economía de 1978; él y Newell recibieron conjuntamente el Premio Turing de 1975.
Frank Rosenblatt
Pionero de las Redes Neuronales
Rosenblatt fue el inventor del Perceptron. Aunque la investigación en redes neuronales experimentó un invierno, su trabajo sentó las bases para el aprendizaje profundo actual.
Joseph Weizenbaum
Pionero de la Interacción Humano-Computadora
Weizenbaum creó ELIZA. Aunque técnicamente simple, provocó profundas discusiones filosóficas sobre la interacción humano-computadora y la inteligencia de las máquinas. Weizenbaum se convirtió posteriormente en un defensor temprano de la ética en IA.
Citas célebres
Se intentará encontrar cómo hacer que las máquinas usen el lenguaje, formen abstracciones y conceptos, resuelvan tipos de problemas actualmente reservados a los humanos, y se mejoren a sí mismas.
Las máquinas serán capaces, dentro de veinte años, de realizar cualquier trabajo que un hombre pueda hacer.