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INTELIGENCIA ARTIFICIAL
HISTORIA DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Uno de los primeros grandes avances en el procesamiento del lenguaje natural se produjo cuando IBM desarrolla la Inteligencia Artificial WATSON 2010 armando el sistema con potentes algoritmos matemáticos y avanzadas tecnologías de inteligencia artificial.
Después se crea un sistema que puede ayudar a generar debates y tomar decisiones con los humanos por medio del análisis. Esta tecnología esta aplicada para preguntas que no siempre tienen una respuesta objetiva.
Asimismo, Von Neumann y Culbertson elaboraron modelos matemáticos de neuronas y redes neuronales y Rochester, Holland, Haibt y combinaron los resultados obtenidos por matemáticos, biólogos y psicólogos y desarrollaron modelos de simulación en computadora de neuronas y redes neuronales, dando lugar a la forma actualmente más generalizada de trabajar con estos sistemas: su simulación mediante software, en una computadora digital común.
A partir de éste momento se crean los dos enfoques de la IA: el estructural y el funcional. El primero pretende emular el cerebro humano, incluyendo su estructura física. Este enfoque supone que el comportamiento animal y por lo tanto el humano, se rige por medio de estructuras neuronales similares, por lo que trata de conocerlas para poder simular cada actividad. El segundo enfoque busca crear sistemas que tengan un comportamiento similar al de una persona considerada inteligente. Este no trata de reproducir la estructura física del cerebro sino sus funciones.
Pronto se obtuvieron éxitos muy promisorios. En 1958 Frank Rosenblatt desarrolló el Perceptrón (Rosenblatt 1958), que fue la primera red neuronal artificial especificada con toda precisión y orientada computacionalmente.
Como era una máquina que podía aprender y demostrar comportamiento adaptativo complejo, atrajo de inmediato la atención de los investigadores. Su procedimiento de convergencia de aprendizaje debido a Widrow y Hoff (1960) fue un avance definitivo.