Hoy en día, en el mundo real, hay una gran cantidad de aplicaciones de los sistemas de IA. Pero… ¿conocias los prinicipales hitos en la evolución de esta tecnolgía?
La idea de “una máquina que piensa” se remonta a la antigua Grecia. Pero desde la llegada de la informática electrónica, entre los acontecimientos importantes e hitos en la evolución de la inteligencia artificial destacamos los siguientes:
1950: Alan Turing publica Computing Machinery and Intelligence. En este artículo, Turing, famoso por descifrar el código ENIGMA de los nazis durante la Segunda Guerra Mundial, propone responder a la pregunta “¿pueden pensar las máquinas?” e introduce la prueba de Turing para determinar si un ordenador puede demostrar la misma inteligencia (o los resultados de la misma inteligencia) que una persona. El valor de la prueba de Turing se ha debatido desde entonces.
1956: John McCarthy acuña el término “inteligencia artificial” en la primera conferencia de IA de la historia en Dartmouth College. (McCarthy pasaría a ser el inventor del lenguaje Lisp). Posteriormente, ese mismo año, Allen Newell, J.C.Shaw y Herbert Simon crean Logic Theorist, el primer programa de software de IA en ejecutarse.
1967: Frank Rosenblatt construye el Perceptrón Mark 1, el primer sistema basado en una red neuronal que “aprendía” a través de prueba y error. Apenas un año después, Marvin Minsky y Seymour Papert publican un libro titulado Perceptrones, que se convierte en el trabajo de referencia sobre redes neuronales y, al menos por un tiempo, en un argumento contra futuros proyectos de investigación de redes neuronales.
Década de 1980: se generaliza el uso de las redes neuronales que utilizan un algoritmo de propagación inversa para entrenarse en aplicaciones de IA.
1997: el sistema Deep Blue de IBM vence al campeón mundial de ajedrez Garry Kasparov, en una partida de ajedrez (y revancha).
2011: IBM Watson vence al campeón Ken Jennings y Brad Rutter en el concurso de televisión Jeopardy!
2015: el superordenador Minwa de Baidu utiliza un tipo especial de red neuronal profunda llamada red neuronal convolucional para identificar y categorizar imágenes con una tasa de precisión más elevada que el promedio humano.
2016: el programa AlphaGo de DeepMind, basado en una red neuronal profunda, vence a Lee Sodol, el campeón mundial de Go, en un juego de cinco partidas. La victoria es significativa dado el gran número de movimientos posibles a medida que el juego progresa (¡más de 14,5 billones después de solo cuatro movimientos!). Más tarde, Google compró DeepMind por 400 millones de dólares.
Fuente: IBM
