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Cimientos de la IA
Filósofos como Aristóteles o el español Ramón Llull hablaban de máquinas capaces de razonar como las personas, pusieron los cimientos sobre los que construir esta disciplina -
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Calculadora mecánica de Leonardo Da Vinci
Diseñó, aunque no construyó, una calculadora mecánica;
construcciones recientes han mostrado que su diseño era funcional -
Movimiento empírico
El movimiento empírico, iniciado con el "Novum Organum"', de Francis Bacon (1561-1626), se caracteriza por el aforismo de John Locke (1632-1704): "Nada existe en la mente que no haya pasado antes por los sentidos" -
Primera Calculadora
La primera máquina calculadora conocida se construyó alrededor de 1623 por el científico alemán Wilhelm Schickard -
René Descartes
René Descartes proporciona la primera discusión clara sobre distinción entre la mente y la materia y los problemas que surgen, tales como el libre albedrío.
Déscartes fue un defensor del dualismo, sostenía que existe una parte de la mente (o del alma o del espíritu) que esta al margen de la naturaleza, exenta de la influencia de las leyes físicas. -
La Pascalina
la Pascalina construida en 1642 por Blaise Pascal.
Pascal escribió que "la máquina aritmética produce efectos que parecen más similares a los pensamientos que a las acciones animales" -
Thomas Hobbes
Thomas Hobbes propuso que el razonamiento era como la computación numérica, de forma que "nosotros sumarnos y restamos silenciosamente en nuestros pensamientos" -
Dispositivo mecánico de Gottfried Wilhelm Leibniz
Gottfried Wilhelm Leibniz construyó un dispositivo mecánico con el objetivo de llevar a cabo operaciones sobre conceptos en lugar de sobre números, pero su campo de acción era muy limitado -
Principio de inducción, David Hume
David Hume (1711-1776) propuso en A Treatise of Human Nature lo que actualmente se conoce como principio de inducción: las reglas generales se obtienen mediante la exposición a asociaciones repetidas entre sus elementos -
Desarrollo de la lógica formal
Su desarrollo matemático comenzó realmente con el trabajo de George Boole (1815-1864) que definió la lógica proposicional o Booleana -
Gottlob Frege
Gottlob Frege (1848-1925) extendió la lógica de Boole para incluir objetos y relaciones, y creó la lógica de primer orden que se utiliza hoy como el sistema más básico de representación de conocimiento -
Precursor de las redes neuronales
Los fundamentos biológicos del enfoque conexionista se encuentran en el importante trabajo del premio Nóbel español D. Santiago Ramón y Cajal, quién consiguió descifrar gran parte de la estructura y del modo de funcionar de las neuronas. -
El libro de Carnap
El libro de Carnap, The Logical Structure of the World, define un procedimiento computacional explícito para la extracción de conocimiento a partir de experiencias primarias. Fue posiblemente la primera teoría en mostrar la mente corno un proceso computacional. -
Alfred Tarski
Alfred Tarski (1902-1983) introdujo una teoría de referencia que enseña cómo relacionar objetos de una lógica con objetos del mundo real. El paso siguiente consistió en definir los límites de lo que se podía hacer con la lógica y la informática. -
Precursores de las redes neuronales computacionales
Como precursores computacionales de las RNA cabe destacar a los investigadores McCulloch, médico de la Universidad de llinois, y Pitts, matemático del MIT, quienes proponen el primer modelo de neurona artificial. -
Capacidad de abstracción en las máquinas
“The Nature of Explanation” de Craik, en la Universidad de
Cambridge, quien propone que las máquinas empleen modelos y analogías en la resolución de problemas, i.e., establecer la capacidad de abstracción de las máquinas. -
Máquinas teleológicas o cibernéticas
“Behaviour, Purpose and Teleology” de Rosenblueth, Wiener y Bigelow, en el MIT, donde sugieren distintas formas de conferir fines y propósitos a las máquinas, es decir, hacerlas teleológicas -
Conceptos de lógica y abstracción en las máquinas
“A Logical Calculus of the Ideas Inmanent in Nervous Activity” de
McCulloch y Pitts, los cuales pusieron de manifiesto de qué modo las máquinas podían emplear los conceptos de la lógica y de la abstracción, y demostraron cómo cualquier ley de entrada-salida podía modelizarse con una red de neuronas formales por ellos definidas -
Aprendizaje Hebbiano
Donald Hebb propuso y demostró una sencilla regla de actualización para modificar las intensidades de las conexiones entre neuronas. Su regla, ahora llamada de aprendizaje Hebbiano o de Hebb, sigue vigente en la actualidad. -
Primera visión de la IA por Alan Turing
La inteligencia Artificial como tal no era muy reconocida en ambientes universitarios ni grandes grupo de investigación. Más bien era residual el esfuerzo dedicado en este campo, hasta que en 1950, Alan Turing publicó su artículo "Computing Machinery and intelligence". Ahí. introdujo la prueba de Turing, el aprendizaje automático, los algoritmos genéricos y el aprendizaje por refuerzo -
Programas para el juego de damas
Arthur Samuel escribió una serie de programas para el juego de las damas que eventualmente aprendieron a jugar hasta alcanzar un nivel equivalente al de un amateur. -
Creación del Teórico Lógico
Allen Newell y Herbert Simon, diseñaron un programa de razonamiento, el Teórico Lógico (TL), con el que se afirmaba ser un programa de computación capaz de pensar de manera no numérica. con lo que quedaba resuelto el venerable problema de la dualidad mente-cuerpo -
Creación del SRGP por Newell y Simon
Sistema de resolución general de problemas o SRGP. Desde un principio este programa se diseñó para que imitara protocolos de resolución de problemas de los seres humanos. Dentro del limitado número de puzles que podía manejar, resultó que la secuencia en que el programa consideraba que los subobjetivos y las posibles acciones eran semejantes a la manera en que los seres humanos abordan los mismos problemas. -
Término Inteligencia Artificial
El término fue acuñado por por John McCarthy, a pesar de que se considera a Turing como el padre de esta disciplina. -
Lenguaje LISP
Considerado el lenguaje de la IA, fue creado por McCarthy, se definió como un lenguaje de alto nivel -
Diseño del Adeline y Perceptrón
Widrow diseña el Adaline (Neurona Adaptativa Lineal) y Rosenblatt el Perceptrón, una máquina con un comportamiento adaptativo capaz de reconocer patrones, dotada de la regla del aprendizaje denominado de “autoasociación”, donde el estímulo y la unidad de
respuesta están asociados por la acción de las entradas -
Demostrador de teoremas de geometría
Herbert Gelernter construyó el demostrador de teoremas de geometría (DTG ), el cual era capaz de probar teoremas que muchos estudiantes de matemáticas podían encontrar muy complejo de resolver -
Programa SAINT
El programa SAINT de James Slagle fue capaz de resolver problemas de integración de cálculo en forma cerrada, habituales en los primeros cursos de licenciatura -
Programa STUDENT
El programa STUDENT de Daniel Bobrow podía resolver problemas de álgebra del tipo:
"Si el número de clientes de Tom es dos veces el cuadrado del 20 por ciento de la cantidad de anuncios que realiza, y éstos ascienden a 45, ¿Cuántos clientes tiene Tom?" -
Programa ANALOGY
El programa ANALOGY de Tom Evans resolvía problemas de analogía geométrica que se aplicaban en las pruebas de medición de inteligencia -
Programa DENDRAL
Fue diseñado en Stanford, por Ed Feigenbaun, Bruce Buchanan y Joshua Ledeberg, colaboraron en la solución del problema de inferir una estructura molecular a partir de información proporcionada por un espectrómetro de masa. -
Desarrollo de Prolog
Proveniente del francés PROgrammation en LOGique, es un lenguaje de programación lógico, ideada en la Universidad de Aix-Marseille I (Marsella, Francia) por los estudiantes Alain Colmerauer y Philippe Roussel. Usado principalmente en el área de IA. -
Micromundos: el mundo de los bloques
Los micromundos hicieron furor en la inteligencia artificial, en especial el llamado mundo de los bloques desarrollado en el MIT, que consiste en un conjunto de bloques sólidos colocados sobre una mesa, una tarea típica es la reordenación de los bloques con la ayuda de la mano de un robot que es capaz de tomar un bloque a la vez. -
Sistema de símbolos físicos
Newell y Simon formularon la famosa hipótesis del sistema de símbolos físicos, que afirma que "un sistema de símbolos físicos
tiene los medios suficientes y necesarios para generar una acción inteligente". Lo que ellos querían decir es que cualquier sistema (humano o máquina) que exhibiese inteligencia debería operar manipulando estructuras de datos compuestos por símbolos. -
MYCIN: diagnóstico médico
Feigenbaum, Buchanan y el doctor Edward Shortliffe diseñaron el programa MYCIN, para el diagnóstico de infecciones sanguíneas. Con 450 reglas aproximadamente, el cual era capaz de hacer diagnósticos tan buenos como los de un experto y mejores que los de un médico recién graduado -
R1 primer sistema experto comercial
El primer sistema experto comercial que tuvo éxito, R1, desarrollado por McDermott, inició su actividad en Digital Equipment Corporation, el programa se utilizaba en la elaboración de pedidos de nuevos sistemas informáticos -
Renacimiento de las RNA
Hopfield, construyó nuevos modelos de células, arquitecturas y algoritmos de aprendizaje que sirven de base a los modelos más investigados actualmente, los denominados “Modelos Biológicos”.
Hopfield presenta, con un fuerte fundamento matemático y de forma coherente, el modo de trabajar de los modelos de RNA y establece que dichas redes deben ser primero modelos cerebrales y luego dispositivos útiles de procesamiento. -
Programación genética
John Koza adaptó los AG para la creación de programas de
computador, permitiendo que las técnicas de Computación Evolutiva se utilizaran para construir grandes poblaciones de programas que evolucionan y finalmente obtienen, de forma automática, un programa que constituye la solución a un problema dado. Él mismo bautizó a esta nueva técnica como “Genetic Programming” o “Programación Genética”.