El Recorrido de la Inteligencia Artificial: Los Inicios(II)
Escrito en la categoría Profundidades de la IA, Recorrido de la IA
26 de Enero del 2009
Concluía el anterior post, diciendo que al inicio existía una sensación esperanzadora, basada en la idea de que con la IA se resolverían muchísimos de los problemas de aquel entonces, y comenté que finalmente se desvanecería esa sensación general, terminaría lo que aquí clasificaremos como la primera época, la época romántica de la IA, los inicios.
Precisamente termina esta época con la primera crisis que sufre la rama de la que hablamos, pero antes de llegar a este punto, e intentar ver por qué se pierde esta esperanza, quedan muchos eventos que revisar y que merecen especial mención, por ello, este post está dedicado a nombrar y comentar algunos de los que considero más relevantes.
Para comenzar, voy a hablar un poco de un programa desarrollado por Herbert Simon y Allen Newell en el 57, me refiero al “General Problem Solver”, lo mencioné en el post anterior y dije que su nombre reflejaba esa idea inicial de buscar una solución a todos los problemas con la IA. Concretamente, este programa podría resolver cualquier problema, eso sí, tenía que ser un problema que se pudiera formalizar a la perfección, y aun así no cumplía siempre con las expectativas. Con formalizar un problema, me refiero a definir las variables que intervendrán en el problema, así como las reglas que son aplicables sobre esas variables. Si podemos hacer esto, entonces tenemos un problema formalizado, que es una base para darle a una máquina y que pueda ser procesable. Por supuesto, no todos los problemas de la vida real son formalizables en ese sentido, y esto es algo de lo que los creadores del GPS eran totalmente conscientes, pero aun así, había quien defendía que sí era posible ir más allá y conseguir incluso mejores resultados. El funcionamiento a nivel técnico del GPS suponía el uso de métodos heurísticos, para ir hallando sub-soluciones que le llevarán a la solución final, que sería en el caso óptimo la resolución del problema. De cómo se plantean, formalizan y resuelven problemas mediante búsqueda se está ocupando Proteus-IV (aquí y siguientes), así que no entraremos en más detalle.
Hablando de formalizar problemas, a la hora de escribir los programas para representar o resolverlos, no existía por entonces un lenguaje que estuviera claramente enfocado a este fin, que facilitase esta representación mediante unas estructuras de datos más acomodadas o mediante unos procedimientos más cercanos. El GPS anteriormente comentado estaba escrito en IPL, un lenguaje de muy bajo nivel. John McCarthy inventa en el 58 el lenguaje de programación Lisp , el que ha sido desde entonces uno de los más utilizados lenguajes de programación en Inteligencia Artificial. Algunas características que le hacen tan aconsejable para esta ciencia son la facilidad a la hora de emplear notaciones matemáticas, así como la estructura base del lenguaje, la lista (de donde proviene su nombre, por cierto).
No puede terminar el post sin comentar el nacimiento del MIT Ai Lab, el que ha sido uno de los mayores propulsores de la Inteligencia Artificial, por sus investigaciones y por sus logros. Fue fundado en el 59 por el mismo creador que el lenguaje Lisp y por Marvin Minsky, a quien también nombramos en el post anterior. El MIT AI Lab aparecerá en muchas más ocasiones porque, como se ha dicho, ha sido un gran impulsor de la rama desde los inicios de su existencia; por eso, de momento no comentaremos nada más.
El último post de los Inicios de la IA estará dedicado a ver un poco por qué esta idea que he intentado reflejar a grandes rasgos en estos dos primeros posts va esfumándose, y se forja una nueva visión que perdurará durante las siguientes décadas. Hasta entonces y como siempre, sugerencias, comentarios y sobre todo más cosas que ocurrieran en ese inicio y que queráis comentar.
