Mucho antes de que las palabras “inteligencia artificial” sonasen en la Conferencia de Dartmouth de 1956, el filósofo y matemático René Descartes se preguntaba en 1637 si las máquinas podrían llegar a pensar. Sin alma, claro, como los animales a los que consideraba meros autómatas.
La idea no era nueva. Hefesto muestra en el canto XVIII de La Ilíada a dos mujeres de oro que hoy interpretamos como robots que piensan. En la infografía que hemos preparado debajo pueden observarse alguno de los hitos más importantes de la inteligencia artificial desde su concepción hasta un robot que, a día de hoy, ya puede hacen parkour.
La edad de oro de la inteligencia artificial
Los años 50 del siglo XX fueron sin duda de los más interesantes en cuanto al desarrollo de la inteligencia artificial. Alan Turing, aliado clave en la lucha contra el Reich, había publicado su famoso test —además de otras claves sobre máquinas pensantes— en su trabajo ‘Computer machine and intelligence’. Fue uno de los primeros escritos serios que planteaba la posibilidad de una inteligencia mecánica.
A partir de ese punto, lo que hoy llamamos hype convirtió a la inteligencia artificial en algo más que codiciado. Tras la Conferencia de Dartmouth de 1956 el mundo tuvo claro que la IA lo cambiaría todo. Sin embargo, sus aplicaciones prácticas tardaban demasiado en llegar.
Al igual que pasó con los coches voladores (hoy por fin en construcción), en las décadas 50 y 60 se imaginaban un futuro en el que personas y máquinas podrían convivir. Aún no ha llegado. En lugar de robots mayordomos dando los buenos días, la IA tuvo avances muy limitados, como investigación pura y dura o un chatbot llamado ELIZA (1966) que implementaba lenguaje natural.
Un logro, sin duda, pero mientras que la imaginación nos llevaba un año después a ‘2001: Una odisea en el espacio’, la realidad solo mostraba algoritmos básicos en máquinas no demasiado sofisticadas. La IA perdió financiación y, debido a esto, arrancó el invierno de la inteligencia artificial.
El invierno de la inteligencia artificial
La década de 1970 fue como un desierto para la IA si entendemos el agua como el capital. Pocos querían destinar su dinero a un tipo de ciencia o tecnología que no ofrecía resultados palpables. Para terminar de matar el progreso, en 1972 Hubert Dreyfus publicaba un polémico libro titulado ‘Lo que las máquinas no pueden hacer’. Era un compendio de la limitación de la IA.
Aún así, la investigación siguió dando sus frutos. En 1979, coincidiendo con la revisión del libro de Dreyfus, la máquina BKG 9.8 lograba derrotar al campeón de backgammon en su propio juego. Sin duda hay paralelismos entre este año y la actualidad. En el 79, Ernst Dickmanns ya trabajaba en su modelo de visión artificial. A partir de aquí, todo coge ritmo.
La inteligencia artificial empieza a rendir
Hay una ley de mercado invisible pero indiscutible: hazlo rentable y el dinero empezará a llover. Los beneficios de la IA (no necesariamente económicos) empezaron a llegar con cuentagotas en la década de 1980. Por ejemplo, en 1982, Dickmanns consiguió que un vehículo eléctrico pudiese moverse a derecha e izquierda gracias a su visión artificial. Aquel fue el nacimiento de los vehículos autónomos.
Unos años más tarde, una inteligencia artificial es usada por primera vez para traducir del inglés al francés, y viceversa. Hoy día cualquiera puede usar un Huawei P20 Pro o un Huawei Mate20 Pro y traducir texto de forma inmediata sin necesidad de tener conexión a internet. Sin embargo, aquello fue una auténtica revolución para la época.
Años más tarde, en 1994, ocurrió algo increíble. La movilidad autónoma había ganado en autonomía, valga la redundancia. Varios vehículos recorrieron 1000 km de autopistas cerca de París, algo que se pensaba imposible. Pero lo imposible empieza a hacerse frecuente cuando una máquina ganó al ajedrez. El backgammon es notablemente más limitado en movimientos. En 1997 Deep Blue ganaba a Kaspárov.
Inteligencia artificial hasta en la sopa
Aquella partida de ajedrez supuso un antes y un después. Para la mayoría, la IA había sido algo entre complicado, curioso y absurdo. No tenía aplicación práctica, no podía usarse para nada. Tras Deep Blue, el mundo al completo se dio cuenta de las posibilidades de las máquinas. Unos años antes, Dreyfus presentaba una nueva versión de ‘Lo que las máquinas no pueden hacer’.
Pero la gente ya no quería hablar de limitaciones. Internet había aparecido casi por arte de magia y el mundo empezaba a conectarse y a recoger datos, combustible ideal de las máquinas pensantes. Es así como varios vehículos de competición autónomos lograron recorrer 100 durísimos kilómetros en el desierto de Mojave. Otro hito de los “imposibles”.
El reconocimiento de voz empezó a usarse de forma comercial en 2008, cuando Google lanzó la primera app al respecto. Hoy usamos los asistentes de voz con cada vez más frecuencia. Apenas tres años más tarde, Watson, de IBM, ganaba a los concursantes humanos al Jeopardy!, un concurso de preguntas por televisión. De nuevo, el mundo abrió los ojos: una IA había ganado a un juego humano. Pero lo más relevante que ha dado la IA a la humanidad tardaría un año más…
Ocurría en 2012. Las técnicas de machine learning estaban ya bastante optimizadas, y la red de redes había dado a los investigadores enormes bases de datos para operar. Gracias a aquello, una inteligencia artificial aprendía por primera vez a identificar… ¡gatos! Aquello cambió la red, por algún motivo aún desconocido.
Atlas, AlphaGo, Libratus… la era de las IA capaces
A partir de aquí los eventos se vuelven mensuales, semanales, diarios. Hemos tenido que descartar buena parte de lo que se ha conseguido porque cada día se suben nuevos artículos científicos sobre inteligencia artificial a los repositorios. Pero no todos los día se construye a Atlas (2013), el robot bípedo de rescate de la Boston Dynamics, que, en principio, era capaz de mantener el equilibrio.
Unos años más tarde lo veíamos caminando por terrenos escarpados (2016), limpiando y saltando (2017) e incluso haciendo parkour (2018, abajo). Un año después de la creación de Atlas se diseña Eugene (2014), la primera inteligencia artificial que ha conseguido hacerse pasar por una persona con éxito.
Apenas un año después, la visión artificial más desarrollada del mundo ve mejor que el humano con mejor vista. La tecnología de movilidad autónoma se vuelve imparable, y en 2016 el MIT lanza el primer taxi autónomo en Singapur, a la vez que Uber opera con coches robot en Pittsburg y San Francisco. Sin cambiar de año, Deepmind gana al videojuego de estrategia Starcraft y AphaGo al mejor jugador del mundo de Go. Las competencias humanas se repliegan.
Lo que la inteligencia artificial nos enseñará
En los dos últimos años los hitos se amontonan. Seleccionarlos se hace cada vez más complejo. Libratus gana al póker contra cuatro personas, DeepMind usa un mecanismo llamado ‘consolidación de peso elástico’ para usar lo aprendido en una tarea para la siguiente y la ginoide Sophia recibe la ciudadanía saudita.
En 2018, algunos residentes de Fénix (Arizona) ya pueden bajarse una app para llamar a un taxi autónomo, Alpha Zero se enseña a sí misma a jugar al ajedrez, y en España se lanza una IA llamada Veripol para detectar denuncias falsas. En enero de 2019 se registraron en arXiV, un repositorio de estudios, casi 300 papers orientados a la inteligencia artificial. Y siguen aumentando.
Los expertos en la temática tienen claro que usaremos la inteligencia artificial para todo, como una capa horizontal en contacto con todos los sectores de actividad, desde la educación a la carrera aeroespacial.
Artículo publicado en iahuawei.xataka.com
