Los pioneros: Walter Pitts, Warren McCulloch y Alan Turing

Hoy en día no nos extraña hablar de la capacidad de una máquina para razonar de manera similar a la humana o de robots que desempeñan tareas que a nosotros nos resultan peligrosas. La ciencia ficción ya se encargó de ponernos en antecedente de las posibilidades que había entorno a la Inteligencia Artificial, sin ir más lejos Isaac Asimov en 1942 escribió el libro, Runaround, donde se encuentran las ya famosas Leyes de la Robótica. Pero la ciencia ficción no es más que eso, ficción. Si queremos conocer a los verdaderos padres de la Inteligencia Artificial sólo tenemos que situarnos un año después del libro de Asimov. En 1943 Pitts y McCulloch plantearon la construcción de una computadora a modo de una red neural biológica, mientras que Alan Turing aportó el test que lleva su nombre en el que se juzga la inteligencia de una máquina, donde si el humano que hace el test es incapaz de saber si el terminal es humano o una máquina quedaría probada la inteligencia del sistema.

Máquinas de aprendizaje Vs desarrollo iterativo

No es fácil delimitar a esta multidisciplinaria área que a través de varias ciencias (matemáticas, informática, lógica, etc.) pretende resolver problemas cotidianos de forma autónoma imitando el comportamiento humano.

Inteligencia ArtificialLa Inteligencia Artificial, dividida en dos escuelas de pensamiento, la I.A. convencional caracterizada por su formalismo y por el análisis estadístico que aplica en sus métodos (sistemas expertos, razonamiento basado en casos, redes bayesianas), y la I.A. computacional, que implica un aprendizaje iterativo basado en datos empíricos (redes neuronales, sistemas difusos y computación evolutiva), puede aplicarse en numerosos campos.

Hay que ver más allá del concepto para comprender que no solamente agrupa a sistemas que piensan como seres humanos, la I.A. es tan compleja como las redes neuronales a las que se asemeja. Los sistemas que piensan con la misma lógica que un humano y mejoran el razonamiento para encontrar la solución óptima y los sistemas capaces de percibir el entorno también forman parte de ella.

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