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Últimamente estamos viendo avances tecnológicos que hace dos décadas atrás eran difíciles de imaginar que sucedieran. En aquel entonces, veíamos películas de James Bond, en la cual este protagonista llamaba y conducía a su vehículo “BWM 750IL” con un dispositivo telefónico de bolsillo, y ademá, este vehículo le hablaba.  Y nosotros nos preguntábamos ¿Cuándo será esto posible? ¿Cómo debería funcionar la electrónica y su software para que esto pudiera suceder? También vemos teléfonos inteligentes con una capacidad de cómputo muy superior a las computadoras de escritorio más poderosas de aquel entonces. E incluso, teóricamente en la actualidad podemos combinar este teléfono con una computadora de una adecuada capacidad de cómputo para los estándares actuales, actuadores electromecánicos y un conjunto de software integrado de manera tal que podamos tener un vehículo con la automatización que se mostraba en esa película. Y una larga lista de cosas que hacen nuestro mundo tecnológico actual muy diferente de aquel.

Una de esas área en las que ha habido gran avance es en la inteligencia artificial.

Cosas como la visión por computadora, conversiones de voz a texto, sintetización de voz, habilidad para ganar juegos con capacidad superhumana, generación de imágenes de objetos, paisajes, animales o personas a partir de datos escasos, detección de patrones que permiten a partir de un análisis de datos encontrar síntomas de posibles enfermedades físicas o mentales en pacientes, están presentes en nuestra época, y estos desarrollos van avanzando con mayor rapidez.

En esta primera parte de este artículo se realizará un resumen histórico de los avances de la inteligencia artificial. En la segunda parte se explicarán conceptos clave que giran alrededor de la inteligencia artificial para entender mejor este tema.

Hitos en el desarrollo de la inteligencia artificial

Todo esto tiene sus orígenes a mediado de los años 30, cuando Alan Turing conceptualizó el modelo de un dispositivo capaz de simular todo tipo de algoritmo computacional, conocido como la “máquina de Turing”; y luego en 1950, cuando Turing propone un experimento para hacer que una máquina imite el comportamiento humano, en el cuál se colocan en cuartos aislados a un juez, un humano y una computadora, y el juez debe decidir cuál de los otros dos actores es humano y cuál es máquina mediante una serie de preguntas escritas que dichos actores deben responder de igual manera.  Este experimento es conocido como el “test de Turing”.

En 1940 Issac Asimov formuló las tres leyes de la robótica, las cuales básicamente se centran en crear patrones de comportamiento que eviten que los autómatas hagan daño a los seres humanos.

En 1956 se acuña por parte de John McCarthy el término “inteligencia artificial” a la capacidad de realizar máquinas y algoritmos inteligentes. Pero se hicieron afirmaciones muy apresuradas acerca del futuro de la inteligencia artificial, en las cuales se estimaba que para la década de los 70 las mismas serían cotidianas.

En 1957 Frank Rosenblat desarrolló el primer algoritmo de red neuronal simple, llamado perceptrón. Rosenblatt se basó en el trabajo de Santiago Ramón y Cajal y  Charles Scott Sherrintong sobre el estudio del funcionamiento del cerebro humano y las redes neuronales. También utilizó como base técnica las ideas propuestas por McCulloh y Pitts en 1943 en donde se introdujo el primer modelo de red neuronal moderno como si de una unidad mínima de procesamiento se tratase. Basado en estas ideas, se implementó a finales de los años 50 una máquina capaz de aprender a clasificar imágenes de hombres y mujeres.

En 1966 Joseph Weizenbaum desarrolló el primer chatbot conocido del mundo, llamado ELIZA. Incorporaba procesamiento de lenguaje natural, conversaba a través de frases programamdas y tenía como objetivo el enseñar a las computadoras a comunicarse con los humanos.

En 1979 se crea uno de los primeros vehículos autónomos de la historia. Fue el primero de recorrer con éxito un espacio ocupado por obstáculos de forma autónoma. Se conocía como el “Cart de Stanford”.

En 1980 la historia se repitió con el desafío japonés de la quinta generación, 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 1986 se publicó el artículo científico basado en las investigaciones realizadas por Rumelhart, Hinton & Williams, con el cual se consigue computar el gradiente de una función de coste con respecto a los pesos de la red de una manera mucho más eficiente que los métodos de fuerza bruta intentados anteriormente. Se le acuño el término de backpropagation, o propagación hacia atrás. Este lo considero un momento de inflexión en la historia de las redes neuronales, pues gracias a esta investigación es posible lograr la capacidad de procesamiento con que se cuenta hoy.

En  1997, IBM demostró que un sistema informático era capaz de vencer al ajedrez al campeón del mundo Gari Kaspárov. Se llamaba Deep Blue y sirvió de base para que la industria tecnológica y la sociedad en general cobrara conciencia de la relevancia y las posibilidades de las IA.

En el año 2012 los científicos de Google construyeron una red neuronal de 16000 computadoras con mil millones de conexiones, a la cual se le dejó explorar videos de Youtube, usando algoritmos de deep learning. El resultado fue que comenzó a distinguir en las imágenes cuales eran gatos, aún cuando no se etiquetó a dicho animal como gato. También comenzó a distinguir rostros y cuerpos humanos por sí solo.

En 2014 un bot conversacional llamado Eugene Goostman, retratado como un niño ucraniano de 13 años de edad, pudo engañar a 30 de los 150 jueces a los que se sometió durante el test de Turing haciéndoles creer que era humano.

En 2016 se hace tristemente célebre una chatbot llamada Tay, lanzada por Microsoft en la plataforma Twitter, que era capaz de aprender mediante interacciones con seres humanos. Luego de unas horas de interacción con usuarios “troll” de la red social, Tay comenzó a realizar twitts racistas e inapropiados.

En 2016 un ordenador de Google vence al campeón mundial de un juego chino de 4000 años de antigüedad, llamado “Go”: Este programa, desarrollado por la compañía británica Google DeepMind se basaba en una combinación de técnicas de aprendizaje automático y árbol de búsqueda, combinadas con una amplia formación, tanto desde el juego humano y como del ordenador. El reto era enorme para una máquina, ya que la prueba de estrategia encierra una gran complejidad.

Años más tarde, en 2017 fue presentada una versión de AlphaGo (AlphaGo Zero) que con 40 días de entrenamiento y sin aprendizaje humano previamente introducido logró vencer a todas las anteriores versiones de AlphaGo, las cuales a su vez habían vencido a los mejores humanos de este juego.

Con esto de forma resumida, hemos realizado un recorrido por los puntos más resaltantes en el desarrollo de la inteligencia artificial, es un tema muy amplio que continuaremos en una próxima entrega.

Realizado por:
Johautt Hernández
jhernandez@innotica.net

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