\u00bfEs posible formalizar el razonamiento?<\/strong><\/p>\n En los \u00faltimos a\u00f1os, conceptos como la Inteligencia Artificial o el Aprendizaje Autom\u00e1tico (ML o Machine Learning en ingl\u00e9s) est\u00e1n en todas partes. La gente piensa en ellos como en alg\u00fan tipo de poderes m\u00e1gicos (\u00a1incluso he visto algunos anuncios de televisi\u00f3n sobre IA!). As\u00ed que voy a hacer dos declaraciones contundentes sobre IA: no es magia, y est\u00e1 aqu\u00ed para quedarse y cambiar la vida de todos nosotros. Para remarcarlo, este art\u00edculo hace una breve cronolog\u00eda de su historia, que comenz\u00f3 hace m\u00e1s de 2.000 a\u00f1os; y continuar\u00e1 con una segunda publicaci\u00f3n que refleje c\u00f3mo estos cambios pueden afectar a la sociedad.<\/p>\n \u00bfDe qu\u00e9 estamos hablando cuando hablamos de Inteligencia Artificial? Definir el concepto no es una tarea f\u00e1cil y tenemos que retroceder algunos siglos para hacerlo. Espec\u00edficamente, podemos regresar a II A.C, cuando los fil\u00f3sofos griegos como Arist\u00f3teles o Euclides desarrollaron teor\u00edas para tratar de formalizar el razonamiento humano con la intenci\u00f3n de simularlo y mecanizarlo. Siglos m\u00e1s tarde, otros fil\u00f3sofos como el mallorqu\u00edn Ram\u00f3n Llull (siglo XIII) con sus \u201cm\u00e1quinas l\u00f3gicas\u201d, o Leibniz, Hobbes y Descartes (siglo XVII) exploraron la posibilidad de sistematizar el razonamiento a trav\u00e9s de la geometr\u00eda y el \u00e1lgebra.<\/p>\n A principios del siglo XX parec\u00eda que la IA ser\u00eda posible con el brote y el desarrollo de la l\u00f3gica matem\u00e1tica. Cient\u00edficos y matem\u00e1ticos quer\u00edan responder la pregunta fundamental \u2018\u00bfEs posible formalizar todo el razonamiento matem\u00e1tico?\u2019. La respuesta fue doble. Por un lado, determinaron que la l\u00f3gica matem\u00e1tica ten\u00eda l\u00edmites claros pero, por otro lado, tambi\u00e9n fueron capaces de determinar que dentro de esos l\u00edmites, cualquier forma de razonamiento matem\u00e1tico podr\u00eda ser mecanizada.<\/p>\n Esta \u00faltima idea ser\u00eda decisiva para que Alan Turing creara \u201cThe Turing Machine\u201d <\/strong>en 1936, una invenci\u00f3n que sirvi\u00f3 de inspiraci\u00f3n para destellar argumentos cient\u00edficos sobre la posibilidad de crear m\u00e1quinas inteligentes. Ser\u00eda durante la Segunda Guerra Mundial que, basadas en las teor\u00edas de Turing, se construyeron las primeras computadoras modernas (ENIAC, Colossus…) y, con ellas, cient\u00edficos de diferentes campos (matem\u00e1ticos, psic\u00f3logos, ingenieros, economistas y polit\u00f3logos) comenzaron a discutir la idea de crear un cerebro artificial.<\/p>\n M\u00e1s adelante, en 1956, durante la Conferencia de Dartmouth, el campo de investigaci\u00f3n de la inteligencia artificial se defini\u00f3 formalmente como una disciplina acad\u00e9mica por John McCarthy. Este es considerado como el momento del nacimiento de IA.<\/p>\n Altibajos: los a\u00f1os dorados y el primer invierno<\/strong><\/p>\n El per\u00edodo entre la Conferencia de Dartmouth y 1974 constituye \u2018los a\u00f1os dorados\u2019 y fue una \u00e9poca de exploraci\u00f3n y descubrimientos. Los programas desarrollados durante esos a\u00f1os fueron impresionantes: computadoras que resuelven complejos problemas de \u00e1lgebra, que prueban teoremas de geometr\u00eda y que aprenden a hablar en ingl\u00e9s. Los investigadores mostraron un gran optimismo y predijeron que las m\u00e1quinas completamente inteligentes aparecer\u00edan en menos de 20 a\u00f1os. Comenz\u00f3 la lluvia de dinero, acelerando enormemente la investigaci\u00f3n.<\/p>\n Durante los a\u00f1os 70, los investigadores se dieron cuenta de que hab\u00edan subestimado las dificultades que conllevaba la soluci\u00f3n de los problemas que se hab\u00edan propuesto resolver. Su alto optimismo hab\u00eda establecido expectativas extraordinariamente altas y, cuando los resultados prometidos no aparec\u00edan, las inversiones desaparecieron. Es, por eso, que el per\u00edodo comprendido entre 1974 y 1980 se conoce como \u201cel primer invierno de la IA\u201d.<\/p>\n Durante los a\u00f1os 80, se produjo un cierto auge con la adopci\u00f3n de cierto tipo de IA llamada \u2018sistemas expertos\u2019 <\/strong>por parte de corporaciones de todo el mundo. Durante esos a\u00f1os, los gobiernos de Jap\u00f3n, los Emiratos \u00c1rabes Unidos o el Reino Unido reanudaron las inversiones en investigaci\u00f3n en el campo de la IA. Se populariz\u00f3 un nuevo m\u00e9todo de entrenamiento para redes neuronales, backpropagation,<\/em> y se comercializaron con \u00e9xito nuevas aplicaciones para OCR (Reconocimiento \u00d3ptico de Caracteres) y reconocimiento de voz basados en esas redes neuronales. Hacia finales de los 80 y principios de los 90, el mundo de la IA sufri\u00f3 una serie de eventos turbulentos. El primero fue el colapso repentino del mercado de hardware especializado en Inteligencia Artificial en 1987. Las computadoras de escritorio de IBM y Apple hab\u00edan mejorado en velocidad y potencia, y en ese a\u00f1o superaron a las computadoras especializadas y caras. Ya no hab\u00eda raz\u00f3n para comprarlos, y toda una industria desapareci\u00f3 de la noche a la ma\u00f1ana.<\/p>\n El segundo fue que, a partir de la impresionante lista de objetivos establecidos para IA a principios de la d\u00e9cada, la mayor\u00eda permanece sin resolver. Este es \u2018el segundo invierno de la IA <\/strong>(1987-1993). Hacia el final del siglo XX, medio siglo despu\u00e9s de la Conferencia de Dartmouth, el campo de la IA finalmente hab\u00eda logrado algunos de sus objetivos m\u00e1s antiguo; y comenz\u00f3 a aplicarse con \u00e9xito industrialmente. Algunas de las razones detr\u00e1s de este \u00e9xito fueron el aumento en el poder de computaci\u00f3n de los ordenadores, as\u00ed como el enfoque en la soluci\u00f3n de problemas espec\u00edficos y aislados y su acercamiento con altos est\u00e1ndares cient\u00edficos.<\/p>\n La IA hoy en d\u00eda<\/strong><\/p>\n Durante las primeras dos d\u00e9cadas del siglo XXI, el gran volumen de datos generados (Big Data), computadoras m\u00e1s r\u00e1pidas y t\u00e9cnicas avanzadas de ML (Aprendizaje Autom\u00e1tico) han coincidido en el tiempo y han logrado que la IA tenga un gran impacto econ\u00f3mico en casi todos los sectores. Ahora que tienes una visi\u00f3n general de c\u00f3mo la Inteligencia Artificial lleg\u00f3 a ser lo que es hoy en d\u00eda y el estado en el que se encuentra hoy, el pr\u00f3ximo art\u00edculo examinar\u00e1 c\u00f3mo la Inteligencia Artificial afecta a la sociedad y el impacto que tendr\u00e1 en el futuro.<\/p>\n <\/p>\n Marc Puig |<\/strong> CTO en Citibeats<\/p>\n 2 mitos sobre la IA: A. La IA no es nueva B. La IA no es magia \u00bfEs posible formalizar el razonamiento? En los \u00faltimos a\u00f1os, conceptos como la Inteligencia Artificial o el Aprendizaje Autom\u00e1tico (ML o Machine Learning en ingl\u00e9s) est\u00e1n en todas partes. 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