Historia de Inteligencia Artificial

Desarrollo Histórico Según [Jackson 86]

1950-1965 Periodo “clásico”

* Gestación [McColluck y Pitts, Shannon, Turing]
* Inicio – reunión de Darmouth College en 1956 [ Minsky, McCarthy]
* Redes neuronales, robótica (Shakey)
* Búsqueda en un espacio de estados, Heurísticas, LISP
* Resolvedor general de problemas (GPS) [Newell, Simon]
* Juegos, prueba de teoremas
* Limitaciones de pura búsqueda, explosión combinatoria.

1965-1975 Periodo “romántico”

* Representación “general” del conocimiento.
* Redes semánticas [Quillian]
* Prototipos (frames) [Minsky]
* Perceptrón [Minsky y Papert]
* Lógica [Kowalski]
* Mundo de bloques (SHDRLU) [Winograd]
* Compresión de lenguaje, visión, robótica.
* Dificultades de representación “general”,problemas de “juguete”.

1975-Hoy Periodo “moderno” Inteligencia “especifica” vs “general”.

* Representación explícita del conocimiento específico del dominio.
* Sistemas expertos o basados en conocimiento.
* Regreso de redes neuronales [Hopfield, Rumelhart, Hinton], algoritmos genéticos [Holland, Goldberg] Reconocimiento de voz (HMM), incertidumbre (RB, Lógica difusa), planeación, aprendizaje Aplicaciones “reales” (medicina, finanzas, ingeniería, exploración, etc.).
* Limitaciones: conocimiento “superficial”

Según [Russell, Norvig 95]:

Gestación (1943-1956):
McCullock y Pitts (43), Hebb (49), Shannon
* (50), Turing (53), Minsky y Edmonds (51). Darmouth College (56) McCarthy, Newell y Simon “The Logic Theorist”
* Entusiasmo y grandes espectativas (1952-1969):
* Samuel – checkers (52), McCarthy (58):
* Lisp, time sharing, Programs with common sense. Minsky y McCarthy en MIT moldearon mucho del area. En 63 McCarthy se fue a Stanford SRI, Shakey, etc. Minsky, Evans, Student, Waltz, Winston, Winograd, etc. Trabajo en RN: Hebb, Widrow, Rosenblatt

Dosis de realidad(1966-1974):

* Simon predecía que en 10 años se tendría una máquina inteligente. Predicciones similares en traducción automática y ajedrez. Teoría de NP-completness. Experimentos en machine evolution (ahora algoritmos genéticos) (Friedberg, 58) estaban bien fundados pero no produjeron nada. Minsky y Papert Perceptrons (69) (aunque irónicamente el mismo año se descubrió backpropagation (Bryson y Ho))

Sistemas basados en conocimiento (1969-1979):

* Dendral , Mycin , HPP, Prospector, Winograd SHDRLU,Shank (no hay sintáxis), frames, Prolog, Planner
* IA como industria (1980-1988): R1/XCON, proyecto de la quinta generación, shells y máquinas de Lisp…

Regreso de redes neuronales (1986-presente):

* Hopfield, Rumelhart y Hinton y descenso de los SE

Eventos recientes (1987-presente):

* Cambio gradual hacia los técnicos y lejos de los rudos (implica cierto grado de madurez y estabilidad) e.g., reconocimiento de voz (HMM), incertidumbre (Bayes), planeación (Tweak), robótica, aprendizaje (PAC), etc…
*

Sistemas históricos

GPS – Newell, Shaw y Simon
Perceptron – Minsky y Papert Chekers – A. Samuel
MACSYMA AM – D. Lenat
ELIZA – Weisenbaum
Shakey – SRI
SHDRLU – Winogard
MYCIN – E. Shortliffe
Prospector – Duda, Hart
Hearsay II – Erman, Hayes-Roth, Lesser, Reddy
CYC – D. Lenat, R. Guha

Sistemas actuales

PEGASUS – hace reservas de transporte por teléfono [Zue et al. 94]
MARVEL – sistema experto en tiempo real que maneja la información de Voyager y ayuda a diagnosticar fallas [Schwuttke 92]
Sistema de diagnóstico de medicina interna con capacidad de explicar sus razones a los expertos [Heckerman 91]
NAVLAB – vehículo autónomo que viaje en forma automática de un extremo a otro de EUA [Pomerlau 93]
Sistema de visión que monitorea el tráfico en Paris y reconoce accidentes con los cuales llama a servicios de emergencia [Koller 94]
DEEP BLUE – máquina paralela que juega ajedrez y primera en derrotar al campeón mundial [IBM 97]

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