MARVIN MINSKY. Inteligencia artificial y ciencia ficción. 
Premio UPC (Universidad Politécnica de Cataluña) de novela corta de ciencia ficción 1991

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El Dr. MARVIN MINSKY tiene un currículo repleto de galardones académicos por su trabajo como investigador (Turing Award, Killian Award, etc.) y es reconocido como uno de los padres de la Inteligencia Artificial (IA). Doctorado en matemáticas en la Universidad de Princeton, MINSKY fue uno de los pioneros de esta materia, desde su participación en la histórica conferencia de 1956 hasta su papel como fundador de la American Association on Artificial Intelligence y del Laboratorio de Inteligencia Artificial del MIT (Instituto Tecnológico de Massachussets), donde MARVIN MINSKY es profesor.
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Pero, además, el Dr. MINSKY es un conocido aficionado y amante de la ciencia ficción, a la que ha incorporado su novela The Turing Option (1992) escrita conjuntamente con Harry Harrison. Como era de esperar, la novela narra la reconstrucción de un cerebro humano gracias a prótesis informáticas en el seno de una sugerente narración de aventuras.
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En el acto de entrega del Premio UPC de Novela Corta de Ciencia Ficción, MARVIN MINSKY pronunció una conferencia titulada Inteligencia artificial y ciencia ficción, que comenzaba así:
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"Cuando era niño empecé leyendo a los Viejos Maestros de la Ciencia Ficción. Leí las narraciones de H.G. Wells y Julio Verne. Y las de Hugo Gernsback. Después descubrí a la generación de Astounding: Isaac Asimov, Robert A. Heinlein, Lester del Rey, Arthur C. Clarke, Frederik Pohl y Ted Sturgeon  (y a su gran editor-escritor John Campbell. Esos pensadores me mostraron tantas ideas que  se convirtieron en dioses para mi) junto a Galileo, Darwin, Pasteur y Freud. Pero había una diferencia. Los escritores de ciencia ficción estaban vivos. Al principio les adoré a distancia. Pero más tarde me encontré con ellos y se convirtieron en buenos amigos míos. Y después la siguiente generación, y también la siguiente. Zelazny y Silverberg. Niven y Pournelle. Benford y Brin. Vernor Vinge, un colega matemático. Estoy seguro que todos pueden comprender cuan profunda experiencia fue llegar a conocer e, incluso, colaborar con esos maravillosos pensadores.
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Incluso hoy sigo leyendo más ciencia ficción que cualquier otra cosa (...). Los escritores de ciencia ficción se preguntan sobre lo que sucedería si nuestras tecnologías, nuestras sociedades e incluso nuestras propias mentes funcionaran de manera diferente.
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Entre mi propia investigación científica y los escritos de esos autores, he podido vivir algunas conexiones reales, como trabajar con Clarke y Pournelle (y también con Werner von Braun) en algunos comités de la NASA; desarrollar con Heinlein el concepto de "operación a distancia"; discutir sobre robótica con Asimov; eliminar lo falso y lo legendario de la antigravedad junto con Campbell; dictar en un instituto una conferencia compartida con Ted Sturgeon; y desarrollar la idea de "cargar" una personalidad humana en un sistema a partir de las ideas de Pohl y Williamson. Y, más recientemente, escribir con Harry Harrison una nueva novela: The Turing Option".

Historia de las RNA. (Red Neuronal Artificial)

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A continuación se relatan brevemente los principales hitos en la breve historia del desarrollo de las RNA.
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1943. MacCulloch y Pitts (MacCulloch y Pitts, 1943) publicaban el artículo "A logical Calculus of ideas Immanent in Nervous Activity". La colaboración de un neurobiólogo y un matemático genera un modelo abstracto de neurona en el que la probabilidad de que una neurona se activase dependía de la señal de entrada y de la sinapsis de conexión.
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1949. Hebb Publica el libro "The organization of the Behavior" (Hebb, 1949) donde se describe cómo pueden aprender las neuronas. Si la neurona de entrada y la neurona de salida estaban ambas activadas entonces se reforzaba la conexión sináptica de ambas.
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1951. Marvin Minsky y Dean Edmons fabrican con tubos, motores y dispositivos mecánicos una máquina capaz de aprender. Para ello se basaron en las ideas de MacCulloch y Pitts. Aunque rudimentaria, esta máquina fue fascinante en su tiempo.
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1956. Organizada por Minsky, John mcCarthy, Nathaniel Rochester y Claude Shannon se celebró la primera conferencia sobre Inteligencia Artificial.
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1959. Frank Rosenblatt (Rosenblatt, 1959) desarrolla su concepto de perceptron. Un sistema que permitía interpretar patrones tanto abstractos como geométricos. El perceptron supone un gran avance en la IA y el inicio de las RNA.
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1962. Marcian Hoff. Desarrolla un modelo llamado ADALINE. Este modelo de RNA es capaz de clasificar los datos en espacios separables linealmente. La red ADALINE era extremadamente similar al perceptron y pronto se generalizó estos resultados al modelo de Rosenblatt.
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1969. Minsky y Papert (Minsky and Paperts, 1969) publican el libro llamado "perceptrons" en el que presentan el principal problema del perceptron, el famoso problema del XOR o el No exclusivo. El XOR en un operador lógico en el que la conclusión es verdadera si es verdad uno de los supuestos, pero es falsa en caso de que ambos sean falsos o verdaderos. La solución de este problema es linealmente no separable y el percetron no podía superarlo. Además en este artículo se plantea "el problema de la asignación de créditos". Una red de perceptrones compuesta por varias capas podría solucionar el XOR, sin embargo eso no es posible porque no se sabe cuánto tienen que modificarse los pesos de la capa intermedia. Este libro desmoralizó a todos los investigadores y provocó un descenso del interés en las RNA.
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En la época posterior al libro de Minsky y Papert el interés generalizado por las RNA había desaparecido, sin embargo algunos investigadores decidieron continuar con las investigaciones. En este periodo aparecen los modelos de Anderson, Kohonen. Grossberg, Hopfield, etc.
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1986. Rumelhart, McClelland y el PDP (Rumelhart, McClelland & PDP, 1986) Estos dos investigadores fundaron el PDP (Parallel Distributed Processing) un grupo dedicado al estudio del conocimiento. De este grupo se editó el libro "Parallel Distributed Processing: Explorations in the Microstructures of Cognition". Este libro supuso una revolución dentro de las RNA, en él se exponía el modelo Back-Propagation que resolvía el problema de la asignación de créditos propuesto por Minsky. Después de este libro se produjo una explosión en las RNA apareciendo modelos, técnicas, campos de aplicación y fusiones híbridas de modelos. Esta explosión e interés en el tema ha durado hasta la actualidad donde las RNA son una de las herramientas matemáticas más utilizadas.
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