Margaret A. Boden

La IA tiene dos objetivos principales. Uno es tecnológico: usar los ordenadores para hacer cosas útiles (a veces empleando métodos muy distintos a los de la mente). El otro es científico: usar conceptos y modelos de IA que ayuden a resolver cuestiones sobre los seres humanos y demás seres vivos.

llaman máquinas virtuales.

llaman máquinas virtuales.

es más bien el sistema de procesamiento de la información que el programador concibe cuando escribe un programa y el que tiene en mente la gente al usarlo.

la percepción, la asociación, la predicción, la planificación, el control motor

La inteligencia no es una dimensión única, sino un espacio profusamente estructurado de capacidades diversas para procesar la información. Del mismo modo, la IA utiliza muchas técnicas diferentes para resolver una gran variedad de tareas

Mientras que las heurísticas dejan el espacio de búsqueda tal cual es (haciendo que el programa se fije solo en una parte), al simplificar las variables se crea un espacio de búsqueda irreal pero computacionalmente manejable.

La convicción de Turing de que la IA debía ser posible de algún modo fue apoyada a principios de la década de 1940 por el neurólogo y psiquiatra Warren McCulloch y el matemático Walter Pitts en su artículo “A Logical Calculus of the Ideas Immanent in Nervous Activity” [Un cálculo lógico de las ideas inmanentes en la actividad nerviosa]4 en el que unieron el trabajo de Turing con otros dos elementos interesantes de principios del siglo xx: la lógica proposicional de Bertrand Russell y la teoría de las sinapsis neuronales de Charles Sherrington.

McCulloch y Pitts ya lo habían señalado. Apenas cuatro años después de su revolucionario primer artículo, publicaron otro argumentando que el funcionamiento del cerebro se parece más a la termodinámica que a la lógica.10 La lógica le cedió el paso a la estadística, la unidad a la colectividad y la pureza determinista al ruido de las probabilidades.

Dicho de otro modo, habían descrito lo que ahora se llama computación distribuida tolerante a fallos (véase capítulo IV). Entendieron este nuevo enfoque como “extensión” del anterior, no como contradicción, pero era más realista en el aspecto biológico.

La palabra “heurística” tiene la misma raíz que “¡Eureka!”: viene del griego encontrar o descubrir. Las heurísticas fueron las estrategias que eligió la inteligencia artificial simbólica inicial y se suelen considerar “trucos de programación”. Pero el término no surgió con la programación; hacía mucho que lógicos y matemáticos lo conocían. En cuanto a la actividad humana de utilizar heurísticas para la resolución de problemas (ya sea conscientemente o no), se remonta a miles de años, mucho antes de que a Ada Lovelace se le pasara por la cabeza la IA.