De la teoría al hardware. Breve historia de la Inteligencia Artificial 2

Alan Turing, Claude Shannon y John von Neuman sentaron las bases teóricas que permitieron construir hardware para Inteligencia Artificial

En el artículo anterior habíamos comentado que la idea de crear artificialmente herramientas que hicieran cosas reservadas a los seres humanos estuvo con nosotros desde la antigüedad. Dijimos también que, hasta principios del siglo XX, todas las invenciones se limitaban a imitar comportamientos específicos de personas y animales.

La inteligencia artificial busca crear máquinas que hagan tareas que requieren de la capacidad de pensar y, aunque la máquina de Turing (Posteriormente denominada máquina universal de Turing cuando se extendió su aplicación) se limitaba a seguir instrucciones, sentó las bases teóricas para la creación de las primeras computadoras electrónicas.

El juego de la imitación

El segundo aporte de Turing en el campo de la Inteligencia Artificial fue su famosa prueba. Mientras que muchos insistían en que era imposible que una máquina realizara tareas de pensamiento o creativas, el matemático decidió explorar la posibilidad teórica.
En la época victoriana había un entretenimiento llamado “El juego de la imitación” en el que se trataba de adivinar el sexo de una persona por las respuestas a las preguntas que se le realizaban. En la versión de Turing los interrogadores se comunican con lo que está del otro lado a través de un teclado y una pantalla. Ellos no saben si quien les responde es una persona o una máquina. Si después de un tiempo quienes hacen las preguntas no logran saber que están hablando con una máquina podemos decir entonces que esta es capaz de pensar.

De la teoría al hardware

En otra serie de artículos ya les conté la historia de Claude Shannon, una persona cuyas contribuciones deberían ponerlo a la altura de Newton o Einstein. Si Turing imaginó una máquina que fuera capaz de seguir instrucciones, Shannon fue el que dijo como podía hacérselas más rápidas y útiles.

A los veintidós años Shannon fue contratado como operador del Analizador Diferencial, una máquina que usando una mezcla de componentes analógicos y relés electromecánicos resolvía ecuaciones. Con el tiempo demostró que era posible hacer lo mismo solo con relés, una serie de interruptores interconectados que podían encenderse y apagarse entre sí. Las operaciones matemáticas podían programarse según como se configuraran los interruptores.

Dado que un interruptor solo admite dos posiciones encendido o apagado (1 o 0) los nuevos dispositivos debieron adoptar la aritmética binaria.

Más adelante los relés serían reemplazados por tubos al vacío primero y transistores y microprocesadores después.

Para el final de la segunda guerra había varias máquinas funcionando bajo las ideas de Turing y Shannon y todas tenían el mismo problema. Si querías que la máquina hiciera otra cosa tenías que cambiar la configuración del cableado.

Acá es cuando interviene un inmigrante húngaro que ya tenía una reputación como científico: John von Neumann.

Von Neuman había contribuido al esfuerzo bélico de los Estados Unidos con sus métodos de cálculosde ondas de choque (Utilizados por el proyecto Manhattan) y la invención de la teoría de los juegos. Además, estudió el tema de la auto reproducción de las máquinas y escribió sobre matemática cuántica.

Su respuesta al problema de la reprogramación parece sacada de un manual de creatividad. Dividir el ordenador en dos partes y asignarle a una de ellas otra función.

De acuerdo con el modelo de von Neuman que aún se sigue usando en ordenadores, smartphones y otros dispositivos inteligentes, el hardware se divide en:

  1. La unidad central de proceso (CPU) que es la encargada de aplicar las instrucciones de un programa a los datos.
  2. La memoria en la que se almacenan los datos y el programa que contiene las instrucciones sobre que hacer con ellos.

La arquitectura de von Neuman permitió que una computadora pudiera realizar tareas más complejas ya que la CPU solo debe obtener el dato, seguir la instrucción y repetir el ciclo hasta que termine.

Turing, Shannon y von Neuman sentaron las bases para que existieran máquinas capaces de responder preguntas en el curso de una conversación normal o realizar tareas creativas. Pero, todavía faltan los programas adecuados. Esa es la historia que contaremos en el próximo post.

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Una breve historia de la Inteligencia Artificial

La idea de una máquina que reemplace a los seres humanos nos acompaña desde el principio de la historia.

En los últimos meses mis compañeros y yo estuvimos cubriendo las noticias sobre las novedades en Inteligencia Artificial. Como tantas otras cosas estos logros son el resultado de un largo camino que empezó en la imaginación de los novelistas e incluyó algunas estafas ingeniosas. En este post y los que siguen vamos a hacer una breve historia de la Inteligencia Artificial.

Aunque estas tecnologías llevan bastante tiempo entre nosotros no habían estado disponibles para el consumidor general. Al menos no con el nivel de calidad que tienen servicios como ChatGPT.

Una breve historia de la Inteligencia Artificial

Nadie sabe exactamente cuando el ser humano tuvo la idea de crear artificialmente herramientas que pudieran hacer las mismas cosas. Pero, la idea aparece tanto en la mitología como en la literatura. Claro que no se hablaba de microprocesadores ni software sino de construcciones más o menos antropomórficas elaboradas con arcilla, madera o incluso partes de cuerpos humanos.

Y, por supuesto no faltaron falsificaciones.

Allá por el año 800 la estatua del Dios Amon elegía al sucesor del faraón de entre los herederos que desfilaban delante de ella. Luego de tomarlo por el hombro pronunciaba un discurso. Esta tecnología sería la envidia del MIT y OpenAI si no fuera porque el software que la operaba era un sacerdote escondido dentro de ella.

En los siglos siguientes se construyeron varias máquinas que impulsadas por agua o vapor imitaban ciertos comportamientos o realizaban ciertas tareas propias de humanos o animales. Eran conocidos como autómatas.
Por supuesto, que a los autómatas no se los puede calificar como inteligencia artificial. De acuerdo con la clásica definición de Marvin Minsky:

Inteligencia artificial es la ciencia que trata de que las máquinas hagan tareas que requerirían de inteligencia si las hicieran los seres humanos.

Turing y el Entscheidungsproblem

De acuerdo con los historiadores, el primer paso concreto hacia la Inteligencia Artificial se logró gracias al Entscheidungsproblem. No, no estoy escribiendo mis estornudos. La palabreja fue acuñada por el matemático David Hilbert en 1928. El problema que se esconde detrás del término es el de saber si existen problemas matemáticos que no puedan resolverse de manera sistemática.

Los matemáticos llaman problemas decidibles a aquellos que tienen dos respuestas posibles: SI o NO. Dos ejemplos serían
¿Es x un número primo?
¿ X*Y es igual a Z?

Este tipo de problemas puede ser resuelto por cualquiera siguiendo un método de la misma forma que puede prepararse un pastel con las instrucciones de una receta de cocina. Solo es cuestión de tiempo. Hilbert quería saber si existían problemas decidibles que no admitieran el uso de un método.

Hoy el nombre de Alan Turing es universalmente conocido, básicamente por su contribución a descifrar Enigma, la máquina de claves de la Alemania nazi y su condena por homosexualidad una década después. Pocos saben que uno de sus primeros logros fue responder el Entscheidungsproblem.

Su método fue imaginar la existencia de una máquina que resolviera los problemas siguiendo instrucciones expresadas en forma matemática. Es decir que el dispositivo leía símbolos contenidos en una cinta y los manipulaba siguiendo una serie de instrucciones.

Según Turing esta máquina contaba con una ilimitada capacidad de memoria gracias a una cinta infinita dividida en cuadrados, en cada uno de los cuales podría imprimirse un símbolo. En todo momento la máquina debe tener cargado un símbolo al que puede modificar. La modificación a que lo somete está determinada en parte por el mismo símbolo. Los símbolos en otros lugares de la cinta no afectan su comportamiento salvo que la cinta se mueve y otro ocupe el lugar de símbolo leído.
Los componentes de la máquina son entonces:

  • Una cinta dividida en recuadros que contienen símbolos (Hay un símbolo especial para los recuadros en blanco
  • Un cabezal que lee y escribe símbolos y mueve la cinta.
  • Un registro que indica en todo momento el estado de la máquina.
  • Una serie de instrucciones que a partir del símbolo y registro de estado indica lo que se debe hacer a continuación.

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