DESDE SUS ANTECEDENTES AL ESTADO ACTUAL DE LA INTELIGENCIA ARITIFICIAL

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

El nacimiento oficial de la inteligencia artificial se relaciona con la publicación del libro Cibernética en 1948. En esta obra, Norbert Wiener propuso una nueva ciencia que debía reunir los conocimientos propios de las matemáticas, la fisiología neuronal, la teoría de la información, la lógica matemática y la tecnología informática de los ordenadores. El objetivo de la cibernética era comprender los factores comunes de control y comunicación entre los seres vivos, las máquinas y las organizaciones. Planteaba que algunos fenómenos podían funcionar con mayor eficiencia si se le otorgaba la debida importancia a la transferencia de información entre los sistemas que entraban en relación.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

En el verano de 1956 se celebró el Congreso de Darmouth, donde un grupo de universitarios estadounidenses se reunieron para comentar el estado de sus estudios. Fue en este congreso donde surgió el nombre de inteligencia artificial. Los miembros del grupo se fijaron como objetivo desarrollar programas que realizaran operaciones normalmente consideradas "inteligentes", como jugar al ajedrez, discurrir sobre figuras geométricas o seguir el razonamiento de una demostración matemática. No pretendían formular teorías sino programas.

 

En la década de 1970 se hizo un replanteo del estudio de la IA y apareció la primera revista especializada, Artificial Intelligence. También se celebró el primer congreso internacional sobre la materia. Durante esta década aparecieron los sistemas expertos.

En las décadas de 1980 y de 1990 aparecieron productos comerciales que utilizaban inteligencia artificial. Surgieron empresas que se dedicaron exclusivamente a desarrollar soluciones especializadas basadas en IA.

 

Ya en su última fase entramos en los sistemas expertos, que hoy conocemos como los sistemas basados en conocimiento y también son denominados sistemas basados en reglas. El proceso de representación del conocimiento no es tarea sencilla. Una representación del mundo real siempre será incompleta debido a la complejidad y cantidad de información necesaria. Por otro lado, como el mundo es cambiante, los datos pierden fiabilidad.

Dentro de esta área se aplican conocimientos de otra esfera importante, la ingeniería del conocimiento y de la representación, que se dedica a estudiar el mejor mecanismo para representar conocimientos que ya poseemos en formas que resulten comprensibles para una máquina.

 

La capacidad que distingue al ser humano de otros animales es el uso del lenguaje para comunicarse. De su estudio se pretenden obtener diversas utilidades, que pueden clasificarse en dos tipos. En primer lugar, la interacción entre las personas y las máquinas. En este campo se incluyen las interfaces de usuario que entienden las órdenes verbales, los tutores que explican las instrucciones al operador o las bases de datos capaces de recuperar la información que el usuario solicita por medio de la voz.

El segundo tipo de aplicación del tratamiento del lenguaje natural consiste en tratar la información textual directamente. Existen sistemas de traducción automática, de resumen, de corrección, de indexación y de extracción de información.