En 1937, el matemático inglés Alan Mathison Turing (1912-1953) publicó un artículo de bastante repercusión sobre los "Números Calculables", que puede considerarse el origen oficial de la Informática Teórica.
La IA fue introducida a la comunidad científica en 1950 por el inglés Alan Turing en su artículo "Maquinaria Computacional e Inteligencia." A pesar de que la investigación sobre el diseño y las capacidades de las computadoras comenzaron algún tiempo antes, fue hasta que apareció el artículo de Turing que la idea de una máquina inteligente cautivó la atención de los científicos.
Dos de las contribuciones más importantes de Turing a la IA fueron el diseño de la primera computadora capaz de jugar ajedrez y, más importante que esto, el establecimiento de la naturaleza simbólica de la computación.
En 1951 William Shockley inventa el transistor de union. El invento del transistor hizo posible una nueva generación de computadoras mucho más rápidas y pequeñas.
En 1956 ocurre un evento que organizaría y daría un gran impulso al desarrollo de la IA: el congreso en Darthmouth. En este congreso, en el que se reunieron los padres fundadores de la disciplina, se llegó a la definición de las presuposiciones básicas del núcleo teórico de la IA:
1. El reconocimiento de que el pensamiento puede ocurrir fuera del cerebro, es decir, en máquinas.
2. La presuposición de que el pensamiento puede ser comprendido de manera formal y científica
3. La presuposición de que la mejor forma de entenderlo es a través de computadoras digitales
En los años 60 Alan Newell y Herbert Simon, trabajando la demostración de teoremas y el ajedrez por ordenador, lograron crear un programa llamado GPS (General Problem Solver: solucionador general de problemas). Éste era un sistema en el que el usuario definía un entorno en función de una serie de objetos y los operadores que se podían aplicar sobre ellos. Este programa era capaz de trabajar con las torres de Hanoi, así como con criptoaritmética y otros problemas similares. Lo que no podía hacer el GPS era resolver problemas ni del mundo real, ni médicos ni tomar decisiones importantes. El GPS manejaba reglas heurísticas (aprender a partir de sus propios descubrimientos) que la conducían hasta el destino deseado mediante el método del ensayo y el error.
En los años 70, un equipo de investigadores dirigido por Edward Feigenbaum comenzó a elaborar un proyecto para resolver problemas de la vida cotidiana o que se centrara, al menos, en problemas más concretos. Así nacieron los sistemas expertos.
El primer sistema experto fue Dendral, un intérprete de espectrograma de masa construido en 1967, pero el más influyente resultaría ser Mycin de 1974. Mycin era capaz de diagnosticar trastornos en la sangre y recetar la correspondiente medicación, todo un logro en aquella época que incluso fueron utilizados en hospitales (como el Puff, variante de Mycin de uso común en el Pacific Medical Center de San Francisco, EEUU).
A inicios de los 80, se desarrollaron lenguajes especiales para utilizar con la Inteligencia Artificial, tales como LISP o PROLOG.
En 1981 los Japoneses anunciaron el proyecto de la “quinta generación” un plan de 10 años para construir computadoras inteligentes en la que se corriera Prolog, de igual manera que las computadoras comunes corren código de máquina.
En 1987 Martin Fischles y Oscar Firschein describieron los atributos de un agente inteligente.
Al intentar describir con un mayor ámbito los atributos de un agente inteligente, la IA se ha extendido a muchas áreas que han creado ramas de investigaciones enormes y diferenciadas. Dichos atributos del agente inteligente son:
1. Tiene actitudes mentales tales como creencias e intenciones
2. Tiene la capacidad de obtener conocimiento, es decir, aprender.
3. Puede resolver problemas, incluso particionando problemas complejos en otros más simples.
4. Entiende. Posee la capacidad de crearle sentido, si es posible, a ideas ambiguas o contradictorias.
5. Planifica, predice consecuencias, evalúa alternativas (como en los juegos de ajedrez)
6. Conoce los límites de sus propias habilidades y conocimientos.
7. Puede distinguir a pesar de las similitudes de las situaciones.
8. Puede ser original, creando incluso nuevos conceptos o ideas, y hasta utilizando analogías.
9. Puede generalizar.
10. Puede percibir y modelar el mundo exterior.
11. Puede entender y utilizar el lenguaje y sus símbolos
En los años 90 hay grandes avances en Robótica.
En la actualidad, hay una dirección hacia la solución de problemas “específicos” en lugar de investigar “solucionadores generales de problemas”.
http://www.buenastareas.com/ensayos/Inteligencia-Artificial/46335.html
http://groups.google.com/group/fesaragonia?hl=es
http://www.angelfire.com/falcon/miqueleiz/04HistoriadelaIA.htm
http://www.inteligenciaartificial.cl/ciencia/software/ia/inteligencia_artificial.htm
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