Invierno de la IA
años 1970–años 1990 · La Brecha entre el Hype y la Realidad
El enfriamiento del primer auge de la IA llegó antes de lo esperado. A principios de los años setenta, los investigadores en IA descubrieron que habían subestimado enormemente la dificultad de lograr la inteligencia. La reducción de financiamiento y las expectativas públicas no cumplidas sumieron a la IA en un largo invierno de críticas y escepticismo.
Este periodo puede dividirse en dos fases principales: el primer invierno de la IA (1970–1980) y el segundo invierno de la IA (1987–1993). Sin embargo, incluso durante este periodo difícil, hubo desarrollos importantes: las aplicaciones comerciales de los sistemas expertos, el resurgimiento del conexionismo y la histórica victoria de IBM Deep Blue en ajedrez, que sentaron las bases para el resurgimiento de la IA.
Cabe destacar que, incluso durante el invierno, el gobierno japonés continuó invirtiendo en el proyecto de Computadora de Quinta Generación, demostrando una confianza a largo plazo en el desarrollo de la IA.
Hitos importantes
Crítica de Minsky-Papert
Marvin Minsky y Seymour Papert publicaron «Perceptrons», un análisis riguroso de lo que los perceptrones de una capa pueden y no pueden representar. El libro suele asociarse con el posterior descenso del interés en las redes neuronales, pero los cambios de financiación también reflejaron límites de cómputo, expectativas incumplidas y decisiones políticas más amplias.
Marvin Minsky y Seymour Papert
El nacimiento de Prolog
Alain Colmerauer, Philippe Roussel y sus colaboradores desarrollaron en Marsella la primera versión de Prolog, aplicando la lógica de predicados a la programación e impulsando la programación lógica y la IA simbólica.
Alain Colmerauer & Philippe Roussel
Informe Lighthill
El científico británico James Lighthill presentó un informe pesimista sobre la investigación en IA al gobierno del Reino Unido, lo que condujo a recortes significativos en el financiamiento.
James Lighthill (1924–1998)
Sistema Experto MYCIN
La Universidad de Stanford desarrolló MYCIN, un sistema experto para diagnóstico médico. Demostró la viabilidad de los sistemas expertos, aunque nunca se utilizó clínicamente debido a problemas de responsabilidad.
Universidad de Stanford
Sistema Experto XCON
DEC desplegó XCON (eXpert CONfigurer), un sistema experto para configurar sistemas informáticos VAX. XCON fue el primer sistema experto con éxito comercial, ahorrando millones a la empresa anualmente.
Digital Equipment Corporation
Primer Invierno de la IA
Tras evaluaciones críticas y recortes de financiación en la década de 1970, parte de la investigación en IA entró en retroceso. El «primer invierno de la IA» es una periodización retrospectiva cuya fecha e intensidad varían según el país y el área.
FGCS Japonés
Japón anunció el Proyecto de Computadora de Quinta Generación (FGCS), un proyecto de 10 años para desarrollar computadoras capaces de razonamiento lógico y procesamiento del conocimiento.
MITI japonés
Algoritmo de Retropropagación
David Rumelhart, Geoffrey Hinton y Ronald Williams publicaron sobre el algoritmo de retropropagación, haciendo posible el entrenamiento de redes neuronales multicapa.
David Rumelhart y Geoffrey Hinton
Inicio del Segundo Invierno de la IA
Con el auge de las computadoras personales, el costoso mercado de las máquinas Lisp colapsó. Muchas empresas de IA quebraron nuevamente.
IA en la Guerra del Golfo
El ejército estadounidense utilizó sistemas de planificación y logística basados en IA durante la Guerra del Golfo, demostrando el potencial de la IA en aplicaciones reales.
Ejército de EE. UU.
Fin del Segundo Invierno
A medida que la tecnología maduraba y las aplicaciones comerciales aumentaban, la IA comenzó a salir del invierno. El renacimiento de las redes neuronales y el auge de los métodos estadísticos sentaron las bases para una nueva era.
Deep Blue vs Kasparov
Deep Blue de IBM derrotó al campeón mundial de ajedrez Garry Kasparov, demostrando la capacidad de la IA para superar las capacidades humanas en tareas bien definidas.
IBM Deep Blue
Figuras importantes
Geoffrey Hinton
Padre del Aprendizaje Profundo
Hinton es un pionero en redes neuronales y aprendizaje profundo. Sus contribuciones a la retropropagación, las máquinas de Boltzmann y las redes capsulares han sido fundamentales. Incluso durante el invierno de la IA, persistió en la investigación de redes neuronales y recibió el Premio Turing en 2018.
Garry Kasparov
Campeon Mundial de Ajedrez
En 1997, Kasparov fue derrotado por Deep Blue de IBM. Este evento no sólo demostró la capacidad de la IA, sino que también provocó reflexiones filosóficas. Posteriormente se convirtió en un defensor activo de la IA.
James Lighthill
Crítico de la IA
El informe de Lighthill tuvo un impacto profundo en la investigación en IA en el Reino Unido, provocando una década de recortes en el financiamiento. Sin embargo, sus críticas también impulsaron a los investigadores en IA a ser más pragmáticos.
Karen Spärck Jones
Pionera de la recuperación de información
En 1972, Spärck Jones publicó en el Journal of Documentation la frecuencia inversa de documento, que pondera un término según lo raro que sea en una colección. La idea sostiene la ordenación de resultados y sigue dentro de los sistemas de recuperación actuales. Trabajó en Cambridge durante los años de escasez de fondos para la IA y sostenía que la computación era demasiado importante para dejarla en manos de los hombres.
Citas célebres
Sin embargo, debo decir que, en el campo de la IA, se ha realizado una inmensa cantidad de trabajo, con una inmensa cantidad de dinero gastado, con una inmensa cantidad de bombo y entusiasmo. Ningún resultado importante, ningún resultado grandioso ha resistido el escrutinio de esta investigación muy rigurosa, que ha sido realizada por un comité de algunos de los principales científicos del mundo.
Deep Blue fue la prueba concluyente de que las máquinas podían superar a los humanos en tareas cognitivas complejas que durante mucho tiempo habíamos asumido que eran exclusivas de nuestros cerebros desarrollados.