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1.2: Perspectiva Histórica

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    Como sucede en muchas disciplinas, existen diversas interpretaciones sobre el instante en el que se puede determinar el origen de la inteligencia artificial (IA), y las técnicas que se engloban dentro del aprendizaje automático. Esto se debe a que depende en cierta medida de la definición concreta que se use para definir IA o aprendizaje automático, y que se apoya en distintas disciplinas previas como la lógica matemática, la filosofía, la computación, neurociencia... Una lista de sus antecedentes históricos se puede consultar, por ejemplo en Wikipedia.

    En cualquier caso, se puede considerar que Inteligencia Artificial fue un concepto principalmente filosófico hasta mediados del siglo XX. En 1950, Alan Turing propuso lo que se conoce como  prueba de Turing una especie de «juego de imitación» en el que participan dos personas y una computadora. Un interrogador plantea preguntas y debe determinar si las respuestas que reciben proceden de una persona o una computadora. Si la computadora es capaz de dar respuestas tan "humanas" que no permitan identificarlas como provenientes de una máquina, según Turing, es inteligente. Éste enfoque ofrece una respuesta sobre la cuestión de cómo estudiar la inteligencia artificial, pero no ofrece las herramientas sobre cómo llegar a crear ese tipo de inteligencia. 

    En 1956, ya apareció el término "Inteligencia Artificial" en una conferencia en Dartmouth (New Hampshire) y se plantearon unos objetivos muy ambiciosos a corto plazo, que no se cumplieron. Tal como se ha visto posteriormente, la posibilidad de crear este tipo de máquinas inteligentes requiere de una capacidad de cálculo muy lejos de lo que permitían la tecnología de aquella época. 

    En 1973, la falta de resultados hizo que los gobiernos de EEUU e Inglaterra dejaran de financiar proyectos de IA, y esa falta de financiación se conoce como el "Invierno de la IA". Al comienzo de los años 80, el gobierno de Japón impulsó un ambicioso plan con miles de millones de dolares de inversión en IA, pero a finales de los años 80, de nuevo la falta de los resultados esperados hizo que se voviera a retirar ese tipo de financiación.  

    Hubo que esperar al siglo XXI para que las técnicas de aprendizaje automático pudieran ser aplicadas con éxito en muchos problemas académicos y de la industria. Los nuevos métodos que se han ido desarrollando en las últimas dos décadas, junto con la capacidad de cómputo y de memoria de las computadoras actuales ha permitido por fin que la IA tenga un gran impacto en la sociedad. 


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