Los primeros programas de IA capaces de aprender

Los primeros programas de IA capaces de aprender

Como sabemos muy bien los que de una forma u otra nos dedicamos a esto de la IA o estamos interesados en este mundo, uno de los problemas más tratados por esta disciplina son los juegos de tablero, concretamente el ajedrez. De hecho, ya en 1948, AllanTuring desarrolló un programa de ajedrez temprano (cuya ejecución solo se podía simular manualmente), capaz de jugar partidas básicas.

En el año 1959, Arthur Samuel fue capaz de desarrollar el primer programa que podía jugar a un juego de tablero a un alto nivel, concretamente se trataba del checkers, un juego bastante parecido a las damas españolas. Lo más interesante de este programa es que era capaz de mejorar su nivel de juego a media que jugaba, ajustando los pesos de las variables importantes para la toma de decisiones.

Una versión mejorada de este primer programa de Samuel, fue capaz de ganar a maestros de este juego de tablero tan solo unos años después, en 1962, lo que tuvo una importante repercusión en los medios de comunicación de la época y en las revistas científicas.

Otro de los desafíos de la primera época de la la IA era el reconocimiento de patrones. En este sentido, Marvin Minsky construyó una red neuronal analógica de 40 neuronal utilizando componentes electrónicos y más de 3000 tubos de vacío, con la que fue capaz de simular la salida de un pequeño laberinto.

Posteriormente, este reconocimiento de patrones básicos, como números y letras, llamó la atención del sector bancario debido a las funcionalidades que esto podría tener en el reconocimiento automático de cheques y documentos bancarios.

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