Últimamente estamos viendo avances tecnológicos que hace dos décadas atrás eran difíciles de imaginar. En aquel entonces, veíamos películas de James Bond en las cuales el protagonista llamaba y conducía su vehículo "BMW 750IL" con un dispositivo telefónico de bolsillo, y además, este vehículo le hablaba.

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. Teóricamente, en la actualidad podemos combinar este teléfono con una computadora de adecuada capacidad de cómputo, actuadores electromecánicos y un conjunto de software integrado para 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 las áreas 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, y detección de patrones que permiten 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 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 mediados 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".

Luego, en 1950, Turing propuso un experimento para hacer que una máquina imitara el comportamiento humano: 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. Este experimento es conocido como el "test de Turing".

En 1940, Isaac 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, John McCarthy acuñó el término "inteligencia artificial" para referirse a la capacidad de realizar máquinas y algoritmos inteligentes. Sin embargo, se hicieron afirmaciones muy apresuradas acerca del futuro de la inteligencia artificial, en las cuales se estimaba que para la década de los 70 estas serían cotidianas.

En 1957, Frank Rosenblatt desarrolló el primer algoritmo de red neuronal simple, llamado perceptrón. Rosenblatt se basó en el trabajo de Santiago Ramón y Cajal y Charles Scott Sherrington sobre el estudio del funcionamiento del cerebro humano y las redes neuronales.

También utilizó como base técnica las ideas propuestas por McCulloch y Pitts en 1943, donde se introdujo el primer modelo de red neuronal moderno como una unidad mínima de procesamiento. Basado en estas ideas, se implementó a finales de los años 50 una máquina capaz de aprender a clasificar imágenes de hombres y mujeres.

Ilustración de los primeros conceptos de redes neuronales artificiales.

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

En 1979 se creó uno de los primeros vehículos autónomos de la historia, el primero en 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 de Rumelhart, Hinton y Williams, con el cual se consiguió 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 acuñó el término backpropagation, o propagación hacia atrás.

Este es 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 campeón mundial de ajedrez, Garri Kaspárov. Se llamaba Deep Blue y sirvió de base para que la industria tecnológica y la sociedad en general cobraran conciencia de la relevancia y las posibilidades de las IA.

En 2012, los científicos de Google construyeron una red neuronal de 16 000 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 cuáles eran gatos, aun cuando no se etiquetó a dicho animal como gato. También comenzó a distinguir rostros y cuerpos humanos por sí sola.

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.

Algunos de los hitos más relevantes en la historia de la inteligencia artificial.

En 2016 se hizo 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 publicar mensajes racistas e inapropiados.

También en 2016, un ordenador de Google venció al campeón mundial de Go, un juego chino de 4000 años de antigüedad. 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 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 llamada AlphaGo Zero que, con 40 días de entrenamiento y sin aprendizaje humano previamente introducido, logró vencer a todas las versiones anteriores de AlphaGo, las cuales a su vez habían vencido a los mejores jugadores humanos.

Con esto 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.

Johautt Hernández jhernandez@innotica.net