Sobre autómatas, modelos simbólicos, redes neuronales y aprendizaje automático: un breve recorrido por la historia de las IA.
La manera en que concebimos qué es una inteligencia artificial y cómo la diseñamos tiene serias implicaciones sociales. Marta Peirano revisa los orígenes y la evolución de las IA y aborda sus problemas y peligros en este artículo, que forma parte del catálogo de la exposición «IA: Inteligencia artificial».
Fue en el Segundo Congreso Internacional de Matemáticas, celebrado en París en 1900, donde David Hilbert presentó su famosa lista con veintitrés problemas matemáticos sin resolver. Hilbert era profesor en la Universidad de Gotinga y una estrella del rock de la escena europea. Además de sus Fundamentos de la geometría y sus contribuciones a la lógica, Hilbert era el líder carismático de la tribu fundamentalista, cuya fe establecía lo siguiente: si la matemática no es más que la manipulación de símbolos a través de unas reglas predeterminadas, entonces cualquier problema, por complicado que sea, tiene una solución. Siempre que sepamos traducir todos los problemas a reglas y símbolos calculables. El espíritu entonces era revolucionario. Ahora debería resultarnos familiar.
«¿Quién entre nosotros no estaría contento de levantar el velo tras el que se esconde el futuro; de observar los desarrollos por venir de nuestra ciencia y los secretos de su desarrollo en los siglos que sigan? –declamó en su conferencia de la Sorbona–. ¿Cuál será el objetivo hacia el que tenderá el espíritu de las generaciones futuras de matemáticos? ¿Qué métodos, qué nuevos hechos revelará el nuevo siglo en el vasto y rico campo del pensamiento matemático?». En 1931, un lógico austríaco llamado Kurt Gödel demostró que, de hecho, todo sistema matemático lo suficientemente complejo contenía paradojas irresolubles y que, por tanto, la matemática no se bastaba sola para demostrarse a sí misma ni era la herramienta definitiva para encontrar la verdad. La conversación entre uno y otro constituye el legado científico del siglo XX, y el principio de la generación que parió la bomba atómica, la revolución informática y la inteligencia artificial.
Alan Turing abordaba precisamente uno de los problemas de Hilbert cuando abrió la senda de la computación moderna en 1936. Concretamente, el Entscheidungsproblem o «problema de la decisión». Turing es muy joven y muy ambicioso y el Entscheidungproblem no es cualquier problema. Hilbert dice que ese es el principal problema a resolver de toda la lógica matemática. Tiene que ver con la consistencia de los sistemas lógicos formales, y se pregunta si puede existir un algoritmo capaz de determinar si cualquier proposición es verdadera o falsa. El artículo, titulado «Sobre números computables con una aplicación al Entscheidungsproblem», propone un dispositivo hipotético capaz de realizar cálculos y manipular símbolos siguiendo un conjunto de reglas predeterminadas. Una máquina capaz de implementar cualquier algoritmo y decidir, bajo ese conjunto de premisas o reglas establecidas, si una sentencia matemática cualquiera es válida o no.
Con ayuda de este dispositivo imaginario, Turing consigue demostrar las limitaciones de la computación mecánica y la existencia de problemas indecidibles, como ya había adelantado Kurt Gödel. Al mismo tiempo, su artículo establece las bases de una nueva era de la computación. Muchos consideran que la máquina de Turing es el primer modelo conceptual de unidad central de procesamiento (CPU), con su cinta para almacenar datos y programas y un cabezal que se mueve a lo largo de la cinta, procesando los contenidos según las instrucciones del algoritmo de programación. Lo más importante para nosotros ahora mismo es que inspiró el artículo «Un cálculo lógico de las ideas inmanentes en la actividad nerviosa», en el que Warren McCulloch y Walter Pitts proponen el primer modelo matemático de una red neuronal artificial.
Fuente:
Por: Marta Peirano
https://lab.cccb.org/es/la-doble-vida-de-la-inteligencia-artificial/
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