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Una Breve Historia de la Inteligencia Artificial

¿Qué es la inteligencia artificial? ¿Qué ha alcanzado la Inteligencia Artificial en el pasado? ¿Cuáles son los hitos apreciables de la Inteligencia Artificial en los últimos años? ¿Qué resolverá la inteligencia artificial en 5 años, 20 años, 50 años o 100 años a partir de ahora? ¿Y cómo se verá el futuro de la Inteligencia Artificial?

Hay muchas preguntas en torno a la inteligencia artificial. Ya podemos responder a algunas de ellas y hablar sobre lo que hemos resuelto con ella en el pasado.

Por otro lado, hablar de escenarios futuros, especialmente si hablamos de superinteligencia, resulta difícil. Pero hay algunos escenarios en los que podemos pensar y evaluar.

Definición de Inteligencia Artificial

Inteligencia Artificial es un término, que consiste en dos palabras.

Artificial

Artificial es algo que no es real y que es algo falso porque es simulado. Lo más simple de lo que puedo pensar que es artificial es el pasto artificial. El pasto, o césped artificial no es el pasto real, por lo que es un poco falso. Se utiliza para sustituir el pasto real por varias razones. El pasto artificial se usa a menudo para los deportes, porque es más resistente y, por lo tanto, se puede usar más tiempo que el pasto real. También es más fácil de cuidar que el césped real. Estoy seguro de que hay muchas más razones para el césped artificial y contra el césped real. Pero ese no es el punto que quiero hacer. El punto es que hay razones por las cuales algunas cosas son artificiales y sustituyen a las reales.

Inteligencia

La inteligencia es un término muy complejo. Se puede definir de muchas maneras diferentes como la lógica, la comprensión, la autoconciencia, el aprendizaje, el conocimiento emocional, la planificación, la creatividad y, por supuesto, la resolución de problemas.

Nos llamamos, humanos, inteligentes, porque todos hacemos las cosas mencionadas. Percibimos nuestro entorno, aprendemos de él y tomamos medidas en función de lo que descubrimos.

Lo mismo se aplica a los animales. El punto interesante sobre la inteligencia en los animales es que hay muchas especies diferentes y por eso podemos comparar la inteligencia entre especies.

En ambos casos (inteligencia humana e inteligencia animal) hablamos de inteligencia natural (IN).

Junto a los humanos y los animales se ha discutido sobre la inteligencia vegetal. La inteligencia en las plantas se muestra diferente de los humanos o animales. La razón principal es que las plantas no tienen un cerebro o una red neuronal, sino que reaccionan a su entorno. La inteligencia de la planta es un tema muy interesante por sí mismo, porque la inteligencia de la planta no es visible instantáneamente a través de las reacciones a través del movimiento.

Si hablamos de Inteligencia Artificial (IA) nos referimos a un subcampo de Ciencias de la Computación. La inteligencia artificial es actuada por máquinas, computadoras y principalmente software. Las máquinas imitan algún tipo de función cognitiva basada en el entorno, las observaciones, las recompensas y el proceso de aprendizaje.

Para entender más acerca de la Inteligencia Artificial, observemos su historia para ver de qué es capaz y cómo se relaciona su status quo con el presente.

Historia e Hitos de la Inteligencia Artificial

La historia de la inteligencia artificial es bastante interesante y comenzó hace unos 100 años.

Robots universales de Rossum (RUR)

En 1920, el escritor checo Karel Čapek publicó una obra de ciencia ficción llamada Rossumovi Univerzální Roboti (Robots universales de Rossum), también conocida como RUR. La obra introdujo la palabra robot. RUR se ocupa de una fábrica, que crea personas artificiales llamadas robots. Se diferencian del término de robot de hoy. En RUR, los robots son criaturas vivas, que son más similares al concepto de clones. Los robots en RUR primero trabajaron para los humanos, pero luego viene la rebelión de robots que lleva a la extinción de la raza humana.

Robots universales de Rossum

La obra es bastante interesante, por diferentes motivos. Primero introduce el término robot, incluso si no representa exactamente la idea moderna de los robots. A continuación, también se cuenta la historia de la creación de algún tipo de inteligencia artificial, que primero parece ser un efecto positivo para los humanos, pero luego se vuelve una rebelión de robots que amenaza a toda la raza humana.

La inteligencia artificial en la literatura y el cine es un gran tema por sí mismo. El ejemplo de RUR muestra la importancia y la influencia de la Inteligencia Artificial en las investigaciones y la sociedad.

Alan Turing

Alan Turing nació el 23 de junio de 1912 en Londres. Es ampliamente conocido, debido a que desencriptó el código Enigma, utilizado por la Alemania nazi para comunicarse. Los estudios de Alan Turing también condujeron a su teoría de la computación, que trata sobre cómo se pueden resolver los problemas eficientemente. Presentó su idea en el modelo de la máquina de Turing, que aún hoy es un término popular en Informática. La máquina de Turing es una máquina abstracta que, a pesar de la simplicidad del modelo, puede construir la lógica de cualquier algoritmo. Debido a los descubrimientos en neurología, teoría de la información y cibernética, al mismo tiempo que su investigación, Alan Turing creó la idea de que es posible construir un cerebro electrónico.

Algunos años después del final de la Segunda Guerra Mundial, Turing presentó su conocida prueba de Turing, que fue un intento de definir máquinas inteligentes. La idea detrás de la prueba era que la máquina (por ejemplo una computadora) se puede llamar inteligente, si una máquina (A) y una persona (B) se comunican a través del lenguaje natural y una segunda persona (C), no pueda detectar cuál de los comunicadores (A o B) es la máquina.

La Conferencia de Dartmouth

En 1956, fue probablemente el primer taller de Inteligencia Artificial y con ello nació el campo de la investigación en IA. Investigadores de la Universidad Carnegie Mellon (CMU), Instituto de Tecnología de Massachusetts (MIT) y empleado de IBM se reunieron y fundaron la investigación de IA. En los años siguientes hicieron un gran trabajo. Casi todos eran muy optimistas.

La Conferencia de Dartmouth

“Las máquinas serán capaces, dentro de veinte años, de hacer cualquier trabajo que el hombre pueda hacer “. – Herbert A. Simon (CMU)

“Dentro de una generación … el problema de crear ‘inteligencia artificial’ se resolverá sustancialmente” – Marvin Minsky (MIT)

Eso fue en los años sesenta. El progreso se desaceleró en los años siguientes, debido a la falta de reconocimiento de la dificultad de las tareas.

El primer invierno de la IA

Debido a una postura demasiado optimista y a los avances que no ocurrieron, los gobiernos estadounidense y británico recortaron la investigación exploratoria en IA. Los siguientes años fueron llamados el AI Winter (Invierno de la IA). El entusiasmo se perdió, nadie quería financiar la investigación de IA. El interés de la publicidad en Inteligencia Artificial disminuyó. Esto fue alrededor de 1974.

Sistemas expertos

Después del primer AI Winter, la Inteligencia Artificial regresó en una forma de los llamados “sistemas expertos”.

Los sistemas expertos son programas que responden preguntas y resuelven problemas en un dominio específico. Emulan a un experto en una rama específica y resuelven problemas mediante reglas. Hay dos tipos de motores en sistemas expertos: primero, está el motor de conocimiento, que representa hechos y reglas sobre un tema específico. En segundo lugar, está el motor de inferencia, que aplica las reglas y los hechos del motor de conocimiento a los nuevos hechos.

Síntesis de Diseño Integral

En 1981, un sistema experto llamado SID (Síntesis de diseño integral) diseñó el 93% de las puertas lógicas de la CPU VAX 9000. El sistema SID existía de 1,000 reglas escritas a mano. El diseño final de la CPU tardó 3 horas en calcularse y superó en muchos aspectos a los expertos humanos. Como ejemplo, el SID produjo un sumador de 64 bits más rápido que el diseñado manualmente. Además, la tasa de errores por ingresos, que fue de alrededor de 1 error por cada 200 ingresos de expertos humanos, fue mucho menor en alrededor de 1 error por cada 20,000 ingresos en el resultado final del sistema SID.

El segundo invierno de la IA

El segundo AI Winter llegó a finales de los 80 y principios de los 90 después de una serie de contratiempos financieros. La caída de las compañías de hardware a causa de las computadoras de escritorio construidas por Apple e IBM llevó nuevamente a disminuir el interés de AI, por un lado por la publicidad y por el otro por los inversores.

Azul Profundo (el computador Deep Blue)

Azul Profundo (el computador Deep Blue)

Después de muchos altibajos, Deep Blue se convirtió en la primera computadora de ajedrez en vencer a un campeón mundial de ajedrez, Garry Kasparov. El 11 de mayo de 1997, la computadora de ajedrez de IBM derrotó a Garry Kasparov después de seis juegos con 3½ – 2½.

Deep Blue utilizó la búsqueda de árboles para calcular hasta un máximo de 20 movimientos posibles. Evaluó posiciones mediante una función de valor escrita principalmente a mano, que luego se optimizó mediante el análisis de miles de juegos. Deep Blue también contenía una biblioteca de aperturas y finales de muchos juegos de grandes maestros.

En 1997, DeepBlue fue el 259º supercomputador más potente con 11.38 GFLOPS. La supercomputadora más poderosa en 1997 tenía 1,068 GFLOPS y hoy la supercomputadora más poderosa tiene 93,015 GFLOPS.

FLOPS significa operaciones de punto flotante por segundo y la ‘G’ en GFLOPS significa Giga. Entonces el equivalente de 1 GFLOPS es 10⁹ FLOPS.

Siglo XXI: Aprendizaje profundo, Big Data e Inteligencia General Artificial

En las últimas dos décadas, la inteligencia artificial crece fuertemente. El mercado de inteligencia artificial (hardware y software) alcanzó los $ 8 mil millones de dólares en 2017 y la firma de investigación IDC (International Data Corporation) predice que el mercado será de $ 47 mil millones de dólares para 2020.

Todo esto es posible a través de Big Data, computadoras más rápidas y avances en las técnicas de aprendizaje automático en los últimos años.

Con el uso de Redes Neuronales se pueden abordar ahora tareas complicadas como el procesamiento de video, el análisis de texto y el reconocimiento de voz, y las soluciones que ya existen serán mejores en los próximos años.

Juegos de Atari

Juegos de Atari

En 2013, DeepMind, una de las investigaciones de inteligencia artificial más importantes del mundo, introdujo una IA que podría jugar un par de juegos Atari por encima de un nivel de jugadores humanos. Lo primero no parece muy expresivo, pero solo utilizaron el aprendizaje por refuerzo y las redes neuronales para que la IA pueda aprender estos juegos. Además, solo usaron los píxeles como una entrada para el agente, por lo que no se le otorgó una puntuación de recompensa directa al agente, según los movimientos que hizo.

En 2015 introdujeron un agente más inteligente, que jugó con éxito 49 juegos clásicos de Atari por sí mismo.

Junto a los juegos clásicos de las antiguas consolas retro, DeepMind está desarrollando una IA para juegos más complejos, como p. Ej. Starcraft 2. Starcraft 2 es un juego de estrategia en tiempo real (RTS), que es el título de E-Sport más popular 1 vs.1. Starcraft 2 es muy popular en Corea del Sur y el mejor jugador profesional de Starcraft 2 es de Corea del Sur. Sin embargo, hay muchos jugadores profesionales europeos y norteamericanos que juegan para vivir. Starcraft 2 es un juego mucho más complejo que los videojuegos clásicos: hay muchas más acciones posibles que puedes hacer, no sabes todo acerca de tu oponente y debes explorarlo para explorar lo que está haciendo. En Starcraft 2 también hay docenas de decisiones estratégicas para elegir cada minuto y, en general, muchas más comparado con los videojuegos clásicos.

AlphaGo

Junto a los juegos clásicos de Atari, DeepMind también logró derrotar al mejor jugador de Go humano del mundo con su AI AlphaGo. En octubre de 2015, derrotó por primera vez al campeón de Europa Go, Fan Hui, por cinco a cero. Después del partido hubo muchos escépticos en la escena Go sobre AlphaGo, porque Fan Hui es ‘solo’ un 2-dan (de 9-dan, que es el mejor) Campeón de Europa. Por lo tanto, el equipo de DeepMind voló a Corea del Sur para enfrentarse a Lee Sedol, un Go Player de 9 dan. Lee Sedol es conocido como uno de los mejores jugadores de Go en el mundo. Después de que DeepMind logró ganar los primeros 3 partidos, Lee Sedol parecía muy desesperado. Pero en el cuarto juego, AlphaGo perdió después de que cometió un error obvio. En el último partido AlphaGo pudo volver a ganar. Al final, AlphaGo logró ganar con 4-1 contra Lee Sedol.

Si estás más interesado en la historia sobre AlphaGo, recomiendo la película al respecto. En mi opinión, la película es excelente y muestra, junto con el impacto técnico de la IA, el impacto en la comunidad Go.

En 2017 DeepMind publicó la próxima generación de AlphaGo. AlphaGo Zero se basa en hardware reducido y acaba de aprender a jugar contra sí mismo. Después de tres días de entrenamiento, AlphaGo Zero era más fuerte que la versión de AlphaGo que derrotó a Lee Sedol y ganó contra su versión más joven con 100-0. Después de 40 días de entrenamiento también derrotó a su versión anterior de AlphaGo Zero.

¿Qué viene después?

Pues nadie lo sabe. Esta respuesta es probablemente muy insatisfactoria, por lo tanto, hablemos de posibles escenarios.

Inteligencia Artificial General, Superinteligencia – ¿Adquisición de la IA?

Hasta ahora también ha habido algunos sistemas de Inteligencia Artificial que eran especialistas, por ejemplo, AlphaGo (Zero), que dominó el Go y pudo superar al jugador Gran Maestro humano. Pero no hay Inteligencia General Artificial (AGI) todavía. AGI se refiere a una Inteligencia Artificial, que podría realizar con éxito cualquier tarea intelectual que un ser humano pueda. La prueba de Turing es un ejemplo para probar si una IA es un AGI.

La superinteligencia lleva a AGI a la siguiente etapa. la superinteligencia se refiere a un AGI, que es más inteligente que un humano y puede superar a un humano en cualquier tarea intelectual que un ser humano pueda.

La pregunta, cuándo habrá AGI y cuándo habrá superinteligencia, es difícil de responder (como casi todas las respuestas se refieren a predicciones futuras). Nick Bostrom, investigador de la IA en la Universidad de Oxford, evalúa esta pregunta en un artículo.

La toma de control de la AI se refiere al escenario de que una superinteligencia se apoderará del mundo y luchará contra la raza humana. Es un tema popular de ciencia ficción y se comenzó a usar hace 100 años en RUR y aún se usa en películas más modernas como Terminator o Matrix. Entonces, ¿es solo ficción o es posible que la AI pueda dominar el mundo algún día?

No estoy 100% seguro de eso. Estoy a favor más la opinión de que no habrá toma de control de AI. Pero también hay muchas personas como Elon Musk, Stephen Hawking y Bill Gates que están preocupadas por las posibles implicancias de la IA. Por lo tanto, creo que no deberíamos llamar la toma de control de la AI como un escenario de ficción pura, debemos ser conscientes de ello y actuar de manera responsable.

Si está interesado en el tema de AGI y Superinteligencia, le recomiendo que lea el libro de Nick Bostrom “Superinteligencia – Camino, Peligros, Estrategias”.

Conclusión

Ya hay sistemas de Inteligencia Artificial que pueden superar a los humanos en áreas específicas, como por ejemplo jugar GO o análisis de datos. Hoy, si hablamos de sistemas de Inteligencia Artificial en producción nos referimos a especialistas. Pero aún no hay Inteligencia General Artificial (AGI), que puede actuar como un humano, y tampoco hay una superinteligencia que sea más inteligente que un ser humano.

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