#TBT: cuando el duro invierno golpeó a la inteligencia artificial
La inteligencia artificial se considera ahora el arma universal para muchos problemas, pero no siempre ha sido así. Ya ha habido dos inviernos de IA, y uno nuevo podría amenazar pronto. Pero, ¿por qué la inteligencia artificial se acobardó?
Accede directamente:
- ¿Qué es el invierno de la IA?
- Primer invierno de IA 1974-1980
- Segundo invierno de la IA 1987-1993
- Perspectivas para el futuro
¿Qué es el invierno de Al?
En invierno el clima se enfría, se pone - al menos algunas veces - helado e incómodo. Esto no fue diferente en los períodos conocidos como inviernos de IA, pero este enfriamiento no está relacionado con las condiciones climáticas, sino con el interés, la investigación y la inversión en el campo de la Inteligencia Artificial. Por varias razones, el número de inviernos de la IA hasta ahora ha disminuido significativamente. El invierno de la IA había comenzado...
Primer invierno de IA 1974-1980
Con los primeros sistemas de traducción automática, que surgieron en los años sesenta y, por lo tanto, en plena Guerra Fría, comenzó la primera promoción de la tecnología, que más tarde causaría sensación como inteligencia artificial. Los EE.UU., en particular, aprovecharon la oportunidad para traducir noticias de Rusia y China de la manera más rápida y automática posible, con el fin de estar un paso por delante del enemigo de clase. Aunque pronto se descubrió que no todo era tan fácil como se esperaba, esto sentó las bases para el auge de la IA.
La Agencia Americana de Proyectos de Investigación Avanzada de Defensa, DARPA, invirtió enormes sumas en el desarrollo de la IA e impulsó la tecnología hacia adelante, casi sin control ni condiciones estrictas para los investigadores. El lema era: ¡Aquí tienes dinero, haz algo con él, y rápido!
Expectativas demasiados altas en la inteligencia artificial
Eso no podía ser bueno. La Enmienda Mansfield obligó a DARPA a bajarse los pantalones y promover los proyectos de IA de una manera más específica y controlada. Los investigadores ahora eran vistos más críticamente, y no sólo en los Estados Unidos: en Gran Bretaña el Profesor Sir James Lighthill publicó el llamado Lighthill Report on Artificial Intelligence (Informe Lighthill sobre Inteligencia Artificial). Llegó a la conclusión de que la IA era un fracaso total y no podía lograr nada que no pudiera lograrse también con otras disciplinas científicas. Muchos de los aclamados algoritmos de IA fallarían inmediatamente debido a problemas en el mundo real y no serían más que un juguete.
Ese golpe ya se había dado. Investigadores de IA como Hans Moravec también criticaron a sus colegas, que habían despertado demasiadas expectativas en DARPA y compañía y se atrevieron a hacer predicciones cada vez más audaces sobre las maravillas de la inteligencia artificial. Esto fue contraproducente: DARPA, uno de los patrocinadores más importantes de AI, perdió interés. El proyecto SUR de la Universidad Carnegie Mellon para la comprensión del lenguaje hablado fue un fiasco y, como resultado, cada vez se recortaron más fondos en todo el mundo. Ahora estaba allí, había llegado el primer invierno de la IA.
Segundo invierno de la IA 1987-1993
A lo largo de los años 80, un nuevo sistema de IA se convirtió en un enorme éxito. El primer sistema comercial de IA, XCON, también fue desarrollado en la Universidad Carnegie Mellon y prometió millones de dólares en ahorros para las compañías que lo usaron. El lenguaje de programación LISP fue desarrollado y se convirtió en el denominador común de los desarrolladores de IA. Para 1985, había surgido una industria de IA completamente nueva que invirtió más de mil millones de dólares en desarrollo. Esto también requería un hardware LISP especializado que pudiera entender e implementar el nuevo lenguaje.
Pero en 1987, el mercado de este hardware colapsó por completo al comenzar la era de los PCs con las primeras estaciones de trabajo de compañías como Sun Microsystems. Hicieron que las costosas máquinas LISP, en las que muchas empresas habían invertido tanto dinero, fueran superfluas. Los ordenadores, a los que pronto se unieron gigantes de la informática como Apple e IBM, podían simplemente hacer más. Una industria completa con un valor de 500 millones de dólares estadounidenses se había vuelto superflua en un solo año. La revolución se come a sus propios hijos.
Tomó mucho tiempo para que la industria se recuperara, en parte porque muchas de las altamente elogiadas compañías de LISP fracasaron posteriormente. No fue hasta principios de la década de 1990 que la inteligencia artificial comenzó a recuperarse. Los proyectos más pequeños, que se llevaron a cabo con éxito y con poco esfuerzo, beneficiaron tanto a la tecnología como al aumento cada vez más rápido de la potencia de cálculo y de los volúmenes de almacenamiento, que también se hicieron cada vez más baratos. A mediados de la década de los 2000, a más tardar, los programas de subsidios gubernamentales también habían vuelto a aumentar significativamente. DARPA también despertó de su sueño sobre el tema de la inteligencia artificial. La UE inyectó cientos de millones en la IA, al igual que China y Rusia, y el auge de la Inteligencia Artificial había comenzado.
Perspectivas para el futuro
¿Y cuáles son las perspectivas meteorológicas para la inteligencia artificial hoy en día? A corto y medio plazo, luminoso y soleado con un notable enfriamiento a la vista. Pero a largo plazo es muy posible que las altas expectativas que se están depositando actualmente en la tecnología vuelvan a caer en los pies de la Inteligencia Artificial. Y entonces tal vez sea el momento de vestirse de nuevo con ropa abrigada, el invierno llegará.
Fuente: The AI Winter
