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La historia de la inteligencia artificial comenzó en 1943 con la publicación del artículo «A Logical Calculus of Ideas Immanent in Nervous Activity» de Warren McCullough y Walter Pitts. En ese trabajo, los científicos presentaron el primer modelo matemático para la creación de una red neuronal.

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En 1950, el matemático Alan Turing se hizo una pregunta: «¿Pueden pensar las máquinas?». De hecho, esta simple pregunta transformaría el mundo.

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El primer ordenador de red neuronal, Snarc, fue creado en 1950 por dos alumnos de Harvard: Marvin Minsky y Dean Edmonds. Ese mismo año, Alan Turing publicó el Test de Turing, que todavía se utiliza hoy para valorar las IA.

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En 1952, Arthur Samuel creó un software capaz de aprender a jugar al ajedrez de forma autónoma.

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El término inteligencia artificial fue utilizado por primera vez en la conferencia «Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence» de John McCarthy en 1956.

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En 1959, Arthur Samuel acuñó el término Machine Learning mientras trabajaba en IBM. Por su parte, John McCarthy y Marvin Minsky fundaron el MIT Artificial Intelligence Project

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En 1963, John McCarthy también creó el «AI Lab» en la Universidad de Stanford.

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En 1966, el informe estadounidense ALPAC puso de manifiesto la falta de avances en la investigación de la traducción automática destinada a traducir simultáneamente la lengua rusa en el contexto de la Guerra Fría. Muchos proyectos financiados por el gobierno estadounidense fueron cancelados.

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Del mismo modo, en 1973, el gobierno británico publicó su informe «Lighthill» en el que destacaba las decepciones de la investigación en IA.

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Una vez más, los proyectos de investigación fueron reducidos por los recortes presupuestarios. Este periodo de duda duró hasta 1980, y ahora se denomina el «primer invierno de la IA«.

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Ese invierno terminó con la creación de R1 (XCON) por parte de Digital Equipment Corporations. Este sistema comercial experto está diseñado para configurar los pedidos de nuevos sistemas informáticos, y provocó un auténtico auge de las inversiones que se prolongó durante más de una década.

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El mercado de las máquinas “Lisp” se desplomó en 1987 al surgir alternativas más baratas. Este fue el «segundo invierno de la IA». Las empresas perdieron el interés por los sistemas expertos. Los gobiernos de Estados Unidos y Japón abandonaron sus proyectos de investigación y se gastaron miles de millones de dólares para nada.

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Turning the Apple //e into a lisp machine

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Diez años después, los avances tecnológicos permitieron el resurgimiento de la inteligencia artificial. En 2008, Google hizo grandes avances en el reconocimiento de voz y lanzó esa función en sus aplicaciones para smartphones

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En 2012, Andrew Ng alimentó una red neuronal con 10 millones de vídeos de YouTube como serie de datos de entrenamiento. Gracias al Deep Learning, esta red neuronal aprendió a reconocer un gato sin que se le enseñara lo que es un gato. Este fue el inicio de una nueva era para Deep Learning.

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GSS2012: Deep Learning, Feature Learning

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One of the challenges for machine learning, AI, and computational neuroscience is the problem of learning representations of the perceptual world. This summe...

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En 2016 se produjo otra victoria de la IA sobre el ser humano, con el triunfo del sistema AlphaGo de Google DeepMind sobre Lee Sedol, el campeón de Go. La inteligencia artificial también conquistó el campo de los videojuegos, especialmente con DeepMind AlphaStar en Starcraft u OpenAI Five en Dota 2.

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2016 fue un año interesante para la inteligencia artificial. AlphaGo, la IA especializada en el popular juego Go de Google DeepMind, derrotaba con cuatro victorias y una derrota a Lee Se-Dol, el segundo mejor jugador de Go del mundo solo por detrás de Ke Jie, que ostenta el primer puesto y que también fue derrotado en mayo de 2017. Tres años después de semejante hito, Lee Se-Dol se ha retirado del juego por un sencillo motivo: AlphaGo no puede ser derrotada.

Así lo ha confirmado el jugador en una entrevista con la agencia Yonhap News. De acuerdo al Se-Dol, "con el debut de la AI en los juegos de Go, me di cuenta de que no estoy en la cima incluso si me convierto en el número uno a través de esfuerzos frenéticos". Continúa, afirmando que "incluso si me convierto en el número uno, hay una entidad que no puede ser derrotada", siendo esa entidad la IA de Google DeepMind.

Cree que ganó por un error

En la entrevista, el jugador reconoce que su victoria pudo deberse a un error de AlphaGo y a que la IA respondió de forma defectuosa a un movimiento "difícil". Hablamos en concreto del movimiento en el que Se-Dol movió una blanca a la posición 78, creando una especie de cuña blanca entre las piezas negras a la que AlphaGo respondió de forma extraña en el movimiento 79. Eso, apuntan desde la agencia, decantó el resto de la partida a favor del jugador humano. Según expone él mismo:

"Mi 78 blanco no era un movimiento que debía ser contrarrestado directamente. Tal error todavía ocurre en Fine Arts (otro programa de origen chino que juega al Go). Fine Arts difícilmente puede ser derrotado incluso después de aceptar dos desventajas de piedra contra humanos. Pero cuando pierde, pierde de una manera extraña. Se debe a un error".

Lee Se-Dol tiene un palmarés digno de un campeón. A sus 38 años acumula 24 años dentro del Go competitivo, tiempo más que suficiente para haber conseguido 18 victorias en competiciones internacionales y 32 victorias en eventos locales.

Aún así, seguirá jugando y su próximo competidor será HanDol, una IA desarrollada en Corea del Sur que ya ha derrotado a los cinco mejores jugadores de Go de su país natal. Se le dará algo de ventaja en la primera partida, pero "incluso con una ventaja de dos piedras, siento que voy a perder el primer juego contra HanDol", opina.

Las partidas, que tienen una duración media de unas cuatro horas cada una, pueden verse de nuevo en YouTube. La segunda es en la que Lee Se-Dol se alza victorioso y es todo un hito, puesto que es la única vez que AlphaGo ha sido derrotada. Quizá por eso las partidas han sido vistas por más de 200 millones de personas. Después de derrotar a Se-Dol, AlphaGo siguió entrenando compitiendo contra sí misma y aquí pueden verse los resultados de las 50 primeras partidas. Tres días de entrenamiento fueron suficientes para vencerse a sí misma.

Posteriormente, la IA de Google DeepMind se enfrentó al campeón del mundo y lo derrotó con tres victorias consecutivas. Tras semejante victoria en un juego mucho más complicado que el ajedrez, el equipo de DeepMind retiró a AlphaGo del mundo competitivo para centrarse en otros ámbitos, como el tratamiento de enfermedades o la reducción del consumo energético.

Vía | Yonhap News

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El único jugador de Go que ha conseguido derrotar una vez a la IA de Google se retira porque "no puede ser derrotada"

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2016 fue un año interesante para la inteligencia artificial. AlphaGo, la IA especializada en el popular juego Go de Google DeepMind, derrotaba con cuatro...

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En 2017, durante la Japan AI Experience, el CEO de DataRobot, Jeremy Achin, dio su propia definición moderna y con un toque de humor de la IA : «La inteligencia artificial es un sistema informático capaz de realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana… muchos de estos sistemas de IA se basan en el Machine Learning, otros en el Deep Learning y otros en cosas muy aburridas como las reglas«.

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Actualmente, empresas de todos los sectores utilizan el Deep Learning y el Machine Learning para infinidad de aplicaciones. La IA no deja de avanzar y sorprender con su rendimiento. El sueño de la inteligencia artificial general se acerca cada vez más a la realidad.