En sus a\u00f1os de consolidaci\u00f3n como ciencia la IA se dedic\u00f3 a aquellos problemas que estaban relacionados con la inteligencia y abordo temas tales como la soluci\u00f3n de problemas, la demostraci\u00f3n de teoremas y los juegos. Conforme las investigaciones de IA progresaron, aparecieron nuevas \u00e1reas, tales como la percepci\u00f3n (visi\u00f3n y habla) comprensi\u00f3n del lenguaje natural y el aprendizaje autom\u00e1tico.
\nLa percepci\u00f3n del mundo que nos rodea es un elemento crucial para nuestra supervivencia. Dichas tareas son dif\u00edciles ya que incluyen se\u00f1ales anal\u00f3gicas (previas a las digitales); estas se\u00f1ales suelen contener bastante ruido, aunque normalmente se percibe a la vez una gran cantidad de objetos (algunos de los cuales pueden estar parcialmente tapados por otros).<\/p>\n
La habilidad de utilizar el lenguaje para comunicar gran variedad de ideas es quiz\u00e1 el aspecto m\u00e1s importante que separa a los humanos del resto de los animales. La comprensi\u00f3n del lenguaje hablado es un problema de percepci\u00f3n dif\u00edcil de resolver por las razones ya explicadas. Es posible, sin embargo, restringir el problema al lenguaje escrito. Este problema, normalmente denominado comprensi\u00f3n del lenguaje natural, es a\u00fan extremadamente dif\u00edcil. Para poder comprender frases sobre un cierto tema, es necesario no s\u00f3lo poseer un conocimiento amplio sobre el propio lenguaje (vocabulario y gram\u00e1tica), sino tambi\u00e9n manejar el suficiente conocimiento sobre dicho tema para reconocer las suposiciones no expresadas en un texto.<\/p>\n
Adem\u00e1s de estas tareas de la vida diaria, mucha gente puede tambi\u00e9n realizar tareas m\u00e1s especializadas en las cuales es necesaria una cuidadosa adquisici\u00f3n de experiencia. Son tareas como el dise\u00f1o en ingenier\u00eda, los descubrimientos cient\u00edficos, los diagn\u00f3sticos m\u00e9dicos y la planificaci\u00f3n financiera. Los programas que pueden resolver problemas sobre dominios tambi\u00e9n est\u00e1n bajo la tutela de la IA.<\/p>\n
Otro campo importante donde la IA ha tenido \u00e9xito es en la simulaci\u00f3n de las formas de trabajar, de abordar y de resolver los problemas en aquellos ramas de la actividad humana donde la experiencia y la experticidad juegan un papel predominante, dando lugar a los denominados Sistemas Expertos.<\/p>\n
BREVE HISTORIA DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL<\/p>\n
La historia de la Inteligencia Artificial podemos enmarcarla en tres grandes etapas:<\/p>\n
A\u00f1os 50 70: Era Rom\u00e1ntica
\nA\u00f1os 70 90: Era Pragm\u00e1tica.
\nA\u00f1os 90 actualidad: Era Realista.<\/p>\n
Era Rom\u00e1ntica.<\/p>\n
Esta \u00e9poca estuvo dominada por los m\u00e9todos heur\u00edsticos, se pensaba que el hombre resolv\u00eda todos los problemas por medio de ellos, a la vez que la tendencia, podemos decir filos\u00f3fica, era la de una IA fuerte, mientras se iniciaba la revoluci\u00f3n de la inform\u00e1tica y daba paso a que los centros de investigaci\u00f3n estuvieran dotados de potentes computadoras.<\/p>\n
Con la heur\u00edstica se pretend\u00eda resolver aquellos problemas poco estructurados en los que no exist\u00eda una secuencia de pasos que nos llevara desde un estado inicial a uno final. Estos problemas (heur\u00edsticos) requer\u00edan criterios de selecci\u00f3n que permitieran escoger uno de los posibles caminos que conducen a la soluci\u00f3n. Tambi\u00e9n se elaboraron programas para juegos que van desde los tan complejos como el ajedrez, pasando por el de damas, hasta los m\u00e1s sencillos como el tic tac toe. Este \u00faltimo, dada la velocidad actual de las computadoras es posible resolverlo a trav\u00e9s de una exploraci\u00f3n exhaustiva. Un caso interesante fue el programa de jugar damas que lleg\u00f3 a derrotar al campe\u00f3n de esos tableros.<\/p>\n
M\u00faltiples progresos se desarrollaron durante esos a\u00f1os y fueron delineados los campos fundamentales que conformar\u00edan la nueva rama de la Inform\u00e1tica (ver tabla 1).<\/p>\n
El apoyo recibido se cont\u00f3 en el orden de millones de d\u00f3lares con el objetivo de desarrollar y construir m\u00e1quinas inteligentes. Por ejemplo, en 1963, el Gobierno de Estados Unidos destin\u00f3 2,2 millones al MIT para ser utilizados en el desarrollo de investigaciones en la Inteligencia Artificial.<\/p>\n
El desarrollo de lenguajes de y para la IA entusiasm\u00f3 a investigadores y empresas a la vez que se comenz\u00f3 la construcci\u00f3n de estaciones de trabajo especializadas en IA. A mediados de los a\u00f1os 70 se desarroll\u00f3 en el Laboratorio de IA del MIT una de estas m\u00e1quinas dirigida a apoyar y facilitar las investigaciones. En ellas el lenguaje de m\u00e1quina es el LISP. Varios sistemas comerciales fueron elaborados por otras empresas.<\/p>\n
En esta \u00e9poca se magnificaron las potencialidades de las investigaciones y alcances de la Inteligencia Artificial, los innegables avances, el r\u00e1pido crecimiento de las diferentes ramas que la integran y el avance tecnol\u00f3gico conllevaron a que los investigadores se erigieran en ‘profetas’, y al interpretar los indiscutibles logros de esta nueva ciencia pronosticaran el inminente desarrollo de sistemas INTELIGENTES, capaces de sustituir al hombre no s\u00f3lo en tareas burdas y repetitivas, sino en el campo del pensamiento, el razonamiento y la creaci\u00f3n. Varios de ellos predijeron desde mediados de siglo que a finales del mismo ya existir\u00edan m\u00e1quinas ‘inteligentes’.<\/p>\n
Era Pragm\u00e1tica<\/p>\n
Dadas las falsas expectativas del enfoque heur\u00edstico, que pretend\u00eda hallar un algoritmo capaz de resolver todos los problemas, y su agotamiento como paradigma de la IA, los investigadores comienzan a formularse una nueva metodolog\u00eda basada en los conocimientos, porque en realidad, el hombre resuelve los problemas debido a que aplica su saber. Este nuevo enfoque, en lugar de partir de lo general a lo particular, se deb\u00eda tratar de resolver los problemas particulares, utilizando conocimientos.<\/p>\n
Marcada por MYCIN y desarrollada en la Universidad de Stanford, comienza la d\u00e9cada de los Sistemas Expertos orientados al diagnostico de enfermedades de la sangre, primer m\u00e9todo que introduce el razonamiento con incertidumbre, permite comenzar la etapa de formalizaci\u00f3n de estos sistemas y conduce al desarrollo de herramientas de estructuras generalizadas o Shells (‘concha’) y por PROSPECTOR, dirigido a la evaluaci\u00f3n de prospecciones geol\u00f3gicas e identificaci\u00f3n de yacimientos minerales, el cual impact\u00f3 por contradecir a los expertos y se\u00f1alar una zona rica en molibdeno valorada en millones de d\u00f3lares.<\/p>\n
Si anteriormente la IA solo se difund\u00eda dentro de los laboratorios, con los SE, irrumpe en el mercado y da lugar a una explosi\u00f3n de aplicaciones en casi todos los campos del saber. Este hecho recibi\u00f3 el impacto directo de la segunda revoluci\u00f3n de la inform\u00e1tica: las computadoras personales (PC), que fue lo que en fin de cuentas permiti\u00f3, que los SE se difundieran masivamente.<\/p>\n
Debido a su matiz comercial, los SE no fueron muy bien acogidos por los investigadores puros, pues estos sistemas eran considerados como hijos bastardos de la Inteligencia Artificial. No obstante muchos cient\u00edficos abandonaron sus laboratorios para ir a desarrollar SE, y dar as\u00ed origen a lo que muchos llamaron la IA aplicada con objetivos muy definidos: elaborar sistemas que fueran capaces de solucionar problemas propios de un experto para un campo espec\u00edfico.<\/p>\n
Todo ello trajo como consecuencia que los SE invadieran el espacio de la inform\u00e1tica y numerosas empresas de alta tecnolog\u00eda, mientras los gobiernos de EE.UU. y Jap\u00f3n comenzaron a invertir millonarias sumas en las investigaciones de la IA y miles de aplicaciones se realizaron y actualmente se utilizan.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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