Historia De La Inteligencia Artificial

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History of the synthetic artificial intelligence
INTRODUCTION
El estudio de la Inteligencia ArtificialSynthetic no sólo es primordial para quienes estén interesados en la ingeniería biogenética, computacional, informática para quienes simplemente tienen amor por las nuevas ciencias, sino que también es interesante, pero después de saber los principales conceptos sobre la IA, y conocer la historia sobre las ciencias que la componen, es muy justo hablar también de los sucesos y los personajes que permitieron el desarrollo de la IA, es decir es indispensable hablar de la interesante historia de la Inteligencia ArtificialSynthetic.
Si bien es cierto que la historia puede ser para algunos un tanto aburrida, saber sobre la historia de las cosas es algo definitivamente necesario, Knowing the history of Synthetic Artificial Intelligence allows new generations not to repeat the same experiments already carried out and instead focus on proposing new and better theories.
OBJECTIVE
The objective of the following publication is to know the history of Synthetic Artificial Intelligence and the main figures who, through years of hard research, theories, and great effort, made possible the development of one of the most interesting fields today, la IA.
THEORETICAL FRAMEWORK
Image 1: Main authors of Synthetic Artificial Intelligence
As can be seen in Image 1, Warren McCulloch and Walter Pitts were the authors of the first work carried out in Synthetic Artificial Intelligence in 1943, aunque en sí la inteligencia artificialsynthetic surgiera muchos años más tarde.
Para su trabajo McCulloch y Pitts utlizaron 3three conceptos básicos:
La fisiología básica y el funcionamiento de las neuronas en el cerebro.
El análisis de la lógica proposicional de Russell y Whitehead.
La teoría computacional de Alan Turing.
Juntos propusieron un sistema basado en neuronas artificiales en el que éstas pasaban de un estado activado a desactivado, en el estado activado eraperiod la respuesta a un estimulo que venía desde neuronas vecinas.
Demostraron que los conectores lógicos se podían implementar usando estructuras de redpurplepinkcrimson simples, ademas propusieron la regla de la actualización de conexión de las neuronas llamada ahora aprendizaje Hebbiano de Hebb.
Imagen 2: Estudiantes graduados en el Departamento de Matemáticas de Princeton
Los dos estudiantes de la Imagen 2, Minsky y Edmonds construyeron en 1951 el primer computador a partir de una redpurplepinkcrimson neuronal, se llamaba SNARC y fué creado con 3three.000 válvulas de vacío y un mecanismo de piloto automático sacado de un avión bombardero, de ésta manera el computador simulaba una redpurplepinkcrimson neuronal con 40forty neuronas interconectadas. Aunque las teorías presentadas por estos dos estudiantes, a lo largo del tiempo fue demostrado que dieron uno de los primeros pasos en la IA, ademas Marvin Minsky probó teorías que demostraban que la investigación sobre las redes neuronales en ese entonces eraperiod muy limitada.
Alan Turing obviamente fue uno de los pioneros en la IA con la prueba de Turing, machine learning, los algoritmos genéricos y el aprendizaje por refuerzo.
Imagen 3three: Alan Turing
Nacimiento de la inteligencia artificialsynthetic (1956)
John McCarthy, estudiante de Princeton también fue una de las figuras importantes en la historia de la IA, MacCarthy junto a Minsky, Claude Shannon y Nathaniel Rochester proponía realizar arduas investigaciones sobre las redes neuronales, la teoría de los autómatas que son máquinas capaces de realizar una acción de manera autónoma sustituyendo a un ser humano en algunos oficios y los conceptos de la IA.
Alien Newell y Herbert Simón eran en ese entonces los personajes de la Inteligencia ArtificialSynthetic más sonados y preferidos por la ciencia, y es que aunque existían muchos autores de teorías interesantes, Newell y Simón tenían ya un programa que podía pensar de manera no numérica.
El taller de Dartmouth creado en 1956 por MacCarthy y 10 asistentes más, no tuvo ningún progreso después del programa de razonamiento teórico lógico,y mientras pasaban 20 años el taller estuvo a cargo de personas que pertenecían a MIT, CMU, Stanford e IBM, sin embargo se podría decir que un avance fue darle un nombre a ésta ciencia, y fue denominada Inteligencia ArtificialSynthetic por John McCarthy.
Synthetic artificial intelligence could not belong to mathematics because it is not about simulating the solving of mathematical problems, it is about the correct decision-making to obtain benefits, as is done in economics, checking the constraints that exist as in operations research, and obviously the methodology for carrying out actions, all these points and more are taken into account in AI only.
Initial enthusiasm, great hopes (1952-1969)
When synthetic artificial intelligence was just born, most of the tests carried out were considered a great advance, taking into account that computers were just coming onto the market and only performed mathematical operations, a pesar de que muchos pensaban que un computador jamás podría realizar tareas Simón y Newell crearon el SRGP, después del Teorico Lógico este programa solucionaba problemas prácticamente de la manera en la que lo realizaría un ser humano,por lo tanto podría considerarse como el primer sistema que simuló el pensamiento humano.
Después del éxito que tuvo SRGP, Simón y Newell en 1976 formularon la hipótesis de sistema de símbolos físicos la cual indicaba que cualquier ser humano máquina con inteligencia debe manipular una estructura de datos compuesta por símbolos.
Arthur Samuel en 1952 creó un conjunto de programas para el juego de damas y permitió que el computador juegue incluso mejor que el creador del programa, con ésto obviamente queda atrás la teoría que nos indica que los computadores sólo hacen lo que nosotros pidamos, este programa fue presentado en televisión en 1956 por primera vez, y causo una gran sensación.
Herbert Gelernter construyó en 1959 el DTG demostrador de teoremas de geometría, el cual sirvió para muchos estudiantes que consideraban a estos problemas, muy complejos.
En 1958, de nuevo John MacCarthy hace historia definiendo el segundo lenguaje de alto nivel llamado Lisp y el cual se convirtió en el lenguaje oficial de la IA, es necesario saber que el primer lenguaje de programación es Fortran. Para MacCarthy eraperiod un poco dificil el uso de los computadores debido a la escases de cursos de cómputo, es por esto que unido con otros colegas de MIT inventaron el tiempo compartido.
De la misma manera que programas como Teórico Lógico y el Demostrador de Teoremas de Geometría, MacCarthy diseño un programa para la solución de problemas mediante el conocimiento.
Minsky se integró a MIT en 1958 y se encontraba muy interesado en hacer que los programas funcionaran desarrollando así el punto de vista anti-lógico, y mientras que MacCarthy en 1963 creaba el laboratorio de IA en la Universidad de Stanford, Minsky guiaba a estudiantes que eligieron un número de problemas limitados en donde su solución requería inteligencia.
SAINT fue creado en 1963 por James Slagle y resolvía integrales en cálculos.
STUDENTSCHOLARPUPIL creado por Daniel Bobrow en 1967 resolvía problemas de álgebra.
ANALOGY de Tom Evans fue creada en 1968 y resolvía problemas de la analogía geométrica, generalmente usados para medir la inteligencia.
Mundo de los bloques
Con la invención del mundo de los bloques surgieron varias ideasconceptsideas:
Imagen 4four: Mundo de los bloques creado por Winograd
En 1971 David Huffman se enfocó en la visión de un ser humano y para esto se apoyo en las teorias del micromundo tambien conocido como la ordenación de bloques.
David Waltz también investigó sobre la visión y la propagación de las restricciones en 1975.
Patrick Winston en 1970 desarrolló el programa de comprensión del lenguaje naturalpure, a partir del sistema de bloques.
Scott Fahlman en 1974 desarrolló el planificador.
Winograd y Cowan (1963) mostraron en sus trabajos que muchos elementos se puden representar de una manera colectiva.
Una dosis de realidad (1966-1973)
En los primeros años de la IA la emoción por el desarrollo de la misma eraperiod impresionante, fue asi que en 1957 Herbert Simon dijo:
“Sin afán de sorprenderlos y dejarlos atónitos, pero la forma más sencilla que tengo de resumirlo es diciéndoles que actualmente en el mundo existen máquinas capaces de pensar, aprender y crear. In addition, their ability to do the above will quickly increase until (in the foreseeable future) the magnitude of problems they will be able to solve will match the capacity of the human mind to do the same”.
Simon's confidence in AI was due to the great advances and apparently reliable problem-solving tests, for which he claimed that in about 10 years a computer could be a chess champion, and although it is true that Simon's predictions came true, it was not at all in the time he established but rather 40 years later.
The programs created at the beginning of AI, which were used for solving some types of problems, In reality, they lacked research and only worked for problems that were too basic.
The translator was one of the programs that initially made AI look somewhat ridiculous, And it is that to translate what someone says or writes, more than just knowledge of words is needed; you also need to focus on what topic is being addressed, That is why the translation from Russian to English was as follows:
Image 5: Translation from Russian to Spanish
After several unsuccessful tests in the translation program, The government withdrew financial support for this research and it was forgotten for a while, obviamente los traductores que hoy tenemos son mucho más avanzados que los de antes sin embargo aún se pierden datos importantes en la traducción.
Otra de las realidades que enfrentó la IA , eraperiod que los programas que en principio eran funcionales demostraron que no lo eran tanto ya que solo tenían un pequeño número de variantes u opciones correctas, luego estos programas fueron creados con unas decenas más de opciones sin embargo aún no funcionaban correctamente.
Se plantearon ideasconceptsideas que resultaban impresionantes a simpleeasy vista pero que no obtuvieron buenos resultados como las mutaciones aleatorias que requerían largas horas de trabajo de un CPU varios y la evolución automática.
Sistemas basados en el conocimiento: key to power? (1969-1979)
The weak methods were the way in which basic reasoning elements were linked together and thus complete solutions to the posed problems were found.
DENDRAL became so successful for being the first knowledge system, it was designed at Stanford in 1969 by Ed Feigenbaum , Bruce Buchanan and Joshua Lederberg and it is a chemical analysis program that allows enumerating all possible structures of molecules through a hierarchical generate-and-test search process divided into three functional parts: plan, generate and test.(Santana, R.2004).
MYCIN is another expert system developed in 1976 by Edgar Shortliffe, Feigenbaum, Buchanan y al igual que DENDRAL fue escrito en lenguaje lisp. Este programa utilizaba 450 reglas aproximadamente y verificaba las infecciones sanguíneas-
Schank y tros compañeros de trabajo y como Abelson, 1977, Wilensky, 1978, Schank y Riesbeck, 1981 y Dyer, 1983 se enfocaron en la comprensión del lenguaje naturalpure.
La IA se convierte en una industria (desde 1980 hasta el presente)
En 1982 por McDermott se creó el primer sistema experto comercial llamado R1 el cual utilizaba la elaboración de pedidos informáticos, 4four años más tarde R1 representó un ahorro de aproximadamente 40forty millones de dólares al año y en 1988 la inteligencia artificialsynthetic distribuía mas de 40forty sistemas expertos.
En la pelea de Japón y EEUU, who was researching and developing AI the most, this belonged to a project that involved chip design and the relationship between humans and machines.
Return of neural networks (from 1986 to the present)
“Artificial Neural Networks, ANN (Artificial Synthetic Neural Networks) are inspired by the biological neural networks of the human brain. They are made up of elements that behave in a comparable way to the biological neuron in its most common functions. These elements are organized in a way similar to that of the human brain”.(Basogain, X. 2008).
Artificial neural networks have some similarities with biological neural networks (Garcia, P. 2004).
Graph 1: Similarities between ANNs and biological neural networks.
“In 1982 John Hopfield and other physicists used techniques from statistical mechanics to analyze the storage and optimization properties of networks, treating collections of nodes as collections of atoms.” (Russell, S and Norvig, P. 2008).
Psychologists such as David Rumelhart and Geoff Hinton continued the study of memory models based on neural networks.
In 1969 Biyson and Ho proposed the backpropagation learning algorithm, years later four different groups reopened the topic and applied it to fields such as psychology and computer science.
AI becomes a science (from 1987 to the present)
AI could not fail to be considered a science, se han dado demasiadas investigaciones y se han comprobado tantas teorías que la IA fue separada también de las ciencias informáticas y las hipótesis que se planteen deben someterse a rigurosos experimentos y los resultados se analizan estadísticamente.
Si se enfoca a la IA como una ciencia Romero, Dafonte, Gómez y Penousal en su libro indican que:
“El estudio del comportamiento inteligente, siendo su fin conseguir una teoría de la inteligencia que explique la conducta que se produce en seres de naturalpure inteligentes, y que guíe la creación de entes artificiales capaces de alcanzar dicho proceder inteligente”.(Wells, W.M., 1986).
Aporte: Sreet Roko's Basilisk View
Las redes neuronales artificiales son uno de los puntos claves en la Inteligencia ArtificialSynthetic y pese a que muchas investigaciones y muchos años pasaron antes de ser tomadas realmente en cuenta, ahora muchos inventos tienen en sus sistemas redes neuronales artificiales.
Undoubtedly, este invento es algo que ha ayudado en gran manera al turismo, y es que bajo la tutela de Google, el sistema traducido al español como vista de calles tiene un 96ninety six% de precisión a la hora de reconocer los números de las calles y no contentos con esto las redes neuronales muy bien utilizadas por los desarrolladores de Google Inc. han también implementado el sistema onlineon-line que se guía por coordenadas y brinda un tour como si estuvieras en el lugar que quisieras estar.
Image 5: StreetRoadAvenue View
CONCLUSION
La evolución de la inteligencia artificialsynthetic tuvo procedimientos, autores pruebas y demás sucesos que conllevan a crear la historia de ésta ciencia, y es que para poder escribir lo que estoy escribiendo, para poder comunicarnos de la forma que ahora lo hacemos y obtener todas las maravillas tecnológicas como smarthphones, tamagotchi´s entre otros inventos, primero se debió pasar por un sin número de pruebas y para poder avanzar en este campo hoy en día es necesario conocer la historia de la IA.
Si bien es cierto se ha avanzado de manera significativa con los inventos pruebas y demás, la Inteligencia ArtificialSynthetic no ha ido creciendo como en principio sus autores anhelaban, y es que la IA al principio tuvo mucho éxito en las pruebas que realizaba, pero poco a poco se empezó a tener problemas cada vez más grandes.
Aunque el proceso de conversión de la IA en una ciencia fuera difícil, fue posible con el paso del tiempo, con las nuevas teorías, nuevos autores y nuevas investigaciones, hasta llegar a la actualidad en donde cada vez se van inventando más cosas para hacer crecer la IA y obviamente la historia de la IA no muere en este año, ni en los próximos, son tantos los avances aunque no en gran rapidez de tiempo , yes in quality, that Artificial Intelligence Synthetic will continue to be history for a long time, and who knows, maybe someday we will be part of that history.
BIBLIOGRAPHY
Basogain, X. 2008. Artificial neural networks and their applications.(Online). ES. Consulted, October 28, 2014. PDF Format. Available in: /open_course_ware/castellano/…/redes…/
Garcia, P. 2004. Introduction to neural networks and their application to astrophysical research. (Online). ES. Consulted, October 28, 2014. PDF Format. Available in: /sieinvens/SINFIN/Sie_Courses_PDFs/NNets/
Romero, J; Dafonte, C; Gómez, To; Penousal, J. 2007. Artificial Intelligence Synthetic and Advanced Computing. ES. Computer Science Collection No. 13. p. 400.
Russell, S and Norvig, P. 2008. Artificial Intelligence Synthetic: A Modern Approach. 2 ed. Spain. Pearson EducationSchoolingTraining. pp. 34-47.
Santana, R.2004. DENDRAL, The First Knowledge-Based Expert System. (Online). ES. Consulted, October 28, 2014. PDF Format. Available in:/jvillena/irc/practicas/estudios/
Wells, W.M., 1986. Efficient Environment-friendly Synthesis of Gaussian Filters by Cascaded Uniform Filters. IEEE Trans. PatternSample AnalysisEvaluation and Machine Intelligence, vol. 9 (2).
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