Inteligencia Artificial: Hitos importantes en su evolución histórica

Por pferreras | noviembre 17, 2021

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La Inteligencia Artificial (IA) se define como la simulación que realizan determinadas máquinas y sistemas informáticos de los procesos de inteligencia humana. Este concepto incluye desde la automatización de procesos hasta la robótica avanzada. A continuación varios momentos que han definido su desarrollo.

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Los números de Alan Turing y las bases de la computación

Se estima que el origen de la inteligencia artificial está relacionado directamente al de la computación. Durante los años 30 y 40 del siglo XX se llegaron a publicar los primeros trabajos que abordaron de alguna manera el principio de la inteligencia artificial, aunque en esa época no existía el término IA. El artículo “Números Calculables”, publicado en 1936 por Alan Turing, establece las bases teóricas de la ciencia de la computación, y formaliza el concepto de algoritmo.

Z3, la primera computadora electrónica digital totalmente funcional

En 1941, el ingeniero alemán Konrad Zuse crea la Z3, que los expertos señalan como la primera computadora electrónica digital totalmente funcional. Zuse es también el creador del primer lenguaje de programación de alto nivel. En 1943, Warren McCulloch y Walter Pitts presentan el Modelo de Neuronas Artificiales, que es considerado como el primer trabajo específico que aborda el campo de la inteligencia artificial en la historia.

La reunión que marcó el nombre y las tendencias de la IA

A mediados de los años 50, se realizó en el Dartmouth College una reunión entre destacados investigadores de esta incipiente área, en la que estuvieron presentes diferentes investigadores como John McCarthy, profesor y famoso matemático, que creó el lenguaje LISP y designó a la nueva ciencia con el nombre de Inteligencia Artificial. A partir de esta importante reunión, comenzaron a distinguirse dos tendencias en el estudio de la inteligencia artificial: el conexionismo y la ingeniería del conocimiento.

Los años 70: entre lenguajes de programación y prototipos

Entre los años 60 y 70 del siglo XX, se observa que en muchas de las técnicas propuestas por los iniciadores de la IA faltaba la consideración del conocimiento heurístico. En 1975 se da un paso muy importante con la aparición de la versión inicial del lenguaje de programación lógica PROLOG. Por esos mismos años se diseñan varios sistemas de diagnóstico de enfermedades e importantes prototipos funcionales, que tuvieron éxito en los campos para los cuales fueron diseñados, atrayendo así la atención de los inversionistas a esta área.

La llegada del concepto de Base de Datos

La llamada etapa de difusión industrial arranca en los años 80, con la salida de los prototipos de los laboratorios y universidades para entrar en el mundo de la producción y el mercado. En este periodo de la IA aparece también el concepto de Base de Datos Inteligentes, que es considerado un concepto renovador que trasciende al simple almacenamiento de información. Entre las bases de datos inteligentes más conocidas están Oracle, DB2,SQL Server y NoSQL, la cual ese concibió para grandes desafíos de administración de datos y aumentar la eficiencia de la organización.

Las aplicaciones robóticas, el blockchain y la nube

La robótica, las redes neuronales, el reconocimiento de patrones, el procesamiento del lenguaje natural y el aprendizaje automático son dominios que empiezan a tener una atención especial durante el desarrollo que ha tenido la IA en las últimas décadas. Se genera así una perspectiva ilimitada sobre este tema. Comienza a definirse entonces un mundo en el que las aplicaciones robóticas, el blockchain y los servicios en la nube empiezan a ganar cada vez más protagonismo.

El debate de la responsabilidad ética

Las perspectivas casi ilimitadas que ha planteado el desarrollo de la inteligencia artificial han terminado por abrir un debate sobre responsabilidad ética. Esto se debe al hecho de que una tecnología de tanta complejidad e impacto como la IA, debe ser manejada bajo sólidos valores humanos. Al respecto, el debate se ha centrado en temas como la prudencia, la fiabilidad y la rendición de cuentas. La responsabilidad humana sobre la IA y la necesaria limitación de autonomía de estos sistemas también se integran a este debate. (rt)

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