En el último post comenté un poco algunos de los pasos claves de la evolución de los sistemas expertos. Hablábamos de la época pragmática como el momento en el cual se comenzó a utilizar la disciplina de la IA desde un punto de vista eminentemente práctico, que se transformaría más tarde en comercial, como el caso de muchos sistemas expertos.

Por supuesto, además de estos desarrollos comerciales (que dotaban de ciertas ventajas a aquellas empresas, compañías, o grupos de investigación que los utilizaban), no se dejó de lado nunca la investigación pura y dura de la disciplina, persiguiendo en todo momento de un modo u otro conseguir aquellos objetivos que se plantearon al inicio de todo esto.

Lamentablemente, muchas de estas ramas paralelas de investigación no conseguían los objetivos planteados, por más dinero que se invirtiese y más trabajo que se realizase. Se conoce de varias maneras, pero me gusta particularmente el término Invierno de la IA, como aquel que define las épocas de mayor oscuridad en cuanto a avances y desarrollo de la ciencia. Épocas en las que no se avanzaba hacia nada puntero, algo que pudiera marcar una diferencia y desembocar en un nuevo hito, y por más dinero invertido por empresas privadas, entidades publicas etc, etc, muchas veces las investigaciones terminaban reinventando la rueda.

Se reconocen particularmente dos épocas principales de estancamiento: las correspondientes a los años 1974−80 y 1987−93. Por supuesto, no son las únicas. Si recordamos el GPS (General Problem Solver), prometía resolver problemas de cualquier tipo siemrpe que cumplieran con el requisito de ser modelables; lógicamente, esto no ocurrió así, y fue uno de los primeros golpes a la IA, que junto a algunos otros promovió el cambio de mentalidad que dio paso a lo que hemos llamado aquí la época pragmática.

Durante la época pragmática se desarrollan los sistemas expertos, aportando cierto valor a las entidades que los usaban, pero este valor se va perdiendo gradualmente debido a otros sistemas que procuraban la misma utilidad y que en algunos casos eran más baratos. Me refiero a que la informática avanzó mucho; la computación distribuida explotaba, junto a redes de comunicaciones entre organismos que podían compartir experiencias más útiles que lo que un SE pudiera estimar. Los SE tal y como se conocían empezaban a perder protagonismo, y paralelamente otra de las ramas en las que más se había apostado desde el inicio, el reconocimiento del habla, la traducción máquina, caía también con varias decepciones.

De las decepciones merece la pena mencionar la ocasionada por el Speech Understanding Research de la Carnegie Mellon University a DARPA, la agencia estadounidense de investigación avanzada en defensa. El S.U.R prometía desarrollar un sistema capaz de entender el inglés hablado, de modo que una computadora pudiera recoger comandos hablados (en inglés) y responder ejecutando las órdenes oportunas. DARPA invirtió una millonada, para terminar cancelando el programa, cuando vieron que lo único que ofrecían era un sistema capaz de reconocer algunas palabras en inglés y siempre y cuando éstas fueran habladas en un orden concreto.

En el próximo post repasaremos la época de los 80 para terminar la época pragmática, y terminaremos precisamente con la segunda época oscura reconocida de la IA, para llegar finalmente a la época de los 90 y a las investigaciones actuales.