En 1956, un grupo de científicos se reunió en Dartmouth College para discutir la inteligencia artificial, un concepto que sonaba utópico en aquel entonces. John McCarthy, uno de los participantes, acuñó el término. Sin embargo, la tecnología de la época no estaba lista para los desafíos que planteaba la IA.
A pesar de los obstáculos, la disciplina avanzó, especialmente en el área de las redes neuronales artificiales (ANNs). En 1982, John Hopfield presentó un modelo de memoria asociativa basado en redes neuronales recurrentes. Su trabajo permitió que un sistema inicializado incorrectamente pudiera corregirse, lo que fue un avance significativo en el reconocimiento de patrones.
En 1986, Hopfield y David Tank propusieron un sistema que resolvía problemas complejos utilizando un modelo analógico, en el que las conexiones entre nodos guiaban al sistema hacia la mejor solución. La Real Academia Sueca de Ciencias reconoció la contribución de Hopfield como fundamental para entender las capacidades computacionales de las redes neuronales.
Geoffrey Hinton, entre 1983 y 1985, desarrolló la máquina de Boltzmann, una extensión del modelo de Hopfield. Este modelo generativo se centraba en distribuciones estadísticas de patrones, permitiendo a la máquina aprender de múltiples soluciones en lugar de una única respuesta. La inclusión de nodos ocultos en su diseño permitió capturar relaciones más complejas entre patrones.
Las contribuciones de Hopfield y Hinton llevaron al desarrollo de aplicaciones en reconocimiento de patrones en imágenes y textos. Yann LeCun y Yoshua Bengio, inspirados por estos modelos, crearon las redes neuronales convolucionales (CNN), que se aplicaron en diversas áreas, incluyendo la clasificación de dígitos manuscritos.
Con el tiempo, Hinton desarrolló la máquina de Boltzmann restringida, que facilitó el avance del aprendizaje profundo o deep learning. Hoy en día, las ANNs son fundamentales en aplicaciones como chatbots, incluyendo ChatGPT y Gemini. La labor de Hopfield y Hinton ha sido crucial en la evolución de la IA, consolidándolos como los ‘padres de la IA’ y merecedores de reconocimiento internacional.
Imagen: Collision Conf | Bhadeshia
