En el lejano 1958, los visionarios Newell y Simon predijeron un futuro sorprendente: una computadora digital se alzaría como campeona mundial de ajedrez y otra computadora revelaría un importante teorema matemático. Sin embargo, el mundo tuvo que esperar hasta 1997, 39 años después, para ver a IBM Deep Blue desafiar y vencer al campeón mundial de ajedrez, Garry Kasparov. Más adelante, en 1976, una computadora logró demostrar el teorema de los cuatro colores mediante un meticuloso proceso de cálculos.
A lo largo de los años, las predicciones audaces de Simon y Newell ganaron reconocimiento oficial. La agencia DARPA de Estados Unidos, conocida por sus innovaciones en tecnología avanzada, respaldó el grupo de trabajo de Newell y Simon en la Universidad Carnegie Mellon (CMU), proporcionando el apoyo necesario para impulsar la investigación en inteligencia artificial.
En 1965, Simon compartió otra visión de un futuro próximo: creía que en veinte años, las máquinas podrían realizar cualquier tarea que un ser humano pudiera hacer. Aunque esta profecía aún no se ha materializado, su optimismo no pasó desapercibido. DARPA destinó importantes recursos financieros, con una inversión de 3 millones de dólares al año para financiar la investigación en IA del MIT desde 1963 hasta la década de 1970, incluido el equipo de IA liderado por Minsky.
Aunque las expectativas iniciales no se han cumplido por completo, el entusiasmo y la inversión en la inteligencia artificial continúan creciendo, abriendo nuevas puertas hacia un futuro emocionante e innovador.
En el fascinante mundo de la inteligencia artificial, emergen tres enfoques distintivos que reflejan diferentes perspectivas disciplinarias:
- Conexionismo: También conocida como la escuela biónica o fisiológica, esta corriente abarca tecnologías como los perceptrones, las redes neuronales artificiales y el aprendizaje profundo. Sus pioneros, como Frank Rosenblatt, han sido figuras destacadas en el desarrollo de estas innovaciones.
- Simbolismo: Conocida también como la escuela lógica o psicológica, esta corriente se enfoca en la lógica y la informática. Aquí encontramos tecnologías como los árboles de decisión y los sistemas expertos. Entre sus líderes se destacan nombres como Simon, Newell y Marvin Minsky.
- Conductismo: También llamada escuela evolucionista o cibernética, esta corriente incluye técnicas como la cibernética y los procesos de toma de decisiones de Markov. Sus líderes, como Richard Sutton, han contribuido al desarrollo de métodos de aprendizaje por refuerzo.
Una Mirada a los Perceptrones
En 1957, Frank Rosenblatt presentó al mundo el concepto de Perceptrón al construir el modelo electromecánico «Mark I». Este dispositivo revolucionario resolvía problemas de clasificación binaria lineal mediante un algoritmo de aprendizaje supervisado, ampliando así el espectro de problemas que las máquinas podían abordar.
El surgimiento de los perceptrones desató una auténtica fiebre por la inteligencia artificial, despertando grandes expectativas tanto en la comunidad académica como en el público en general.
Rosenblatt, con su característico optimismo, vislumbraba un futuro emocionante: «Estamos al borde de presenciar el surgimiento de máquinas capaces de percibir, identificar e interpretar su entorno sin necesidad de entrenamiento o control humano directo.»