La Inteligencia Artificial es una disciplina que estudia la construcción de sistemas computacionales que tienen características y comportamiento del ser humano. La inteligencia artificial consiste en crear máquinas y programas que hacen el trabajo inteligente como el ser humano.
Génesis de la inteligencia artificial (1943 - 1955)
- Warren McCulloch y Walter Pitts (1942) fueron reconocidos como autores del primer trabajo de IA, propusieron un modelo constituido por neuronas artificiales que permitía calcular cualquier función de cómputo como las compuertas lógicas (and, or, not etc). Posteriormente Hebb (1949) propuso una regla de actualización para modificar la intensidades de las conexiones entre neuronas, conocida como aprendizaje Hebbiano vigente en la actualidad.
- Minsky y Dean Edmonds contruyeron el primer computador a partir de una red neuronal en 1951 El SNARC utilizaba 3000 válvulas de vacío.
- Alan Turing quien artículo privera una visión de la inteligencia artificial "Computing Machinery and Intelligence" en 1950, introdujo la prueba de Turing, aprendizaje automático y el aprendizaje por refuerzo.
Nacimiento de la inteligencia artificial (1956)
Aunque la Inteligencia Artificial fue gestada y sostenida anteriormente, no era oficialmente reconocida como disciplina por la comunidad científica. Universidad Princeton tuvo el honor de acoger a varias figuras importantes de IA, el graduado John McCarthy convencio Minsky, Calude Shannon y Nathaniel Rochester para aumentar la investigación en autómatas, redes neuronales. En 1956 organizaron un taller de dos meses “The Dartmouth Summer research Project on Artificial Intelligence”, donde presentaron los avances de la IA entre los participantes de MIT, CMU Standoford e IBM, allí se formó el consenso en adoptar el nombre "Inteligencia Artificial" propuesto por John McCarthy, de esta manera quedó registrado en la historia esta disciplina como un campo fascinante que permite construir máquinas que piensan y actúan como seres humanos.
La Inteligencia Artificial como disciplina avanza rápidamente y se aplica actualmente en diferentes campos como: la industria, comunicación, robótica, predicción, medicina, economía/finanzas, problemas de control, reconocimiento de patrones, procesamiento de lenguaje natural, aprendizaje, educación, asociación y en muchos otros campos.
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