¿Y si, de repente, se empezase a caer la financiación que nutre hoy en día toda la Inteligencia Artificial? Pues esta situación ya ocurrió en el pasado. Se le llamó Ia Winter o Invierno de la IA y podría llegar a repetirse en el futuro.
Ai Winter. ¿Qué es?
El Ai Winter o Invierno de la IA fue un periodo significativo de reducción de financiamiento e interés en la investigación de la inteligencia artificial.
El primer «AI Winter» (Invierno de la IA), es un periodo que ocurre desde 1974 hasta 1980.
Este declive siguió a una era de altas expectativas y optimismo en las décadas de 1950 y 1960, cuando los investigadores realizaron predicciones audaces sobre el potencial de la IA.
Posteriormente volvió a haber otro AI Winter, de menos impacto pero más alargado en el tiempo, desde 1988.
El invierno fue provocado por una combinación de factores, incluidos las expectativas exageradas, las limitaciones técnicas y los informes críticos como el Informe Lighthill. A continuación desarrollamos.
¿Por qué ocurrió el Ai Winter?
- Expectativas demasiado altas: Los primeros investigadores de la IA hicieron predicciones audaces sobre las capacidades de la IA que no se materializaron, lo que llevó a la decepción.
- Limitaciones técnicas: La potencia de computación y los algoritmos disponibles en ese momento eran insuficientes para resolver problemas complejos del mundo real, exponiendo las limitaciones de los primeros sistemas de IA. El hardware disponible en ese momento era insuficiente para manejar los requisitos computacionales de muchas aplicaciones de IA.
- Investigaciones adversas como el Informe Lighthill y el Informe ALPAC. El Informe Lighthill fue un documento crítico publicado en 1973 por el profesor Sir James Lighthill a solicitud del Parlamento del Reino Unido. Este informe evaluó el estado de la investigación en inteligencia artificial (IA) en el Reino Unido y tuvo un impacto significativo en la financiación y el desarrollo de la IA en ese país y más allá.
El Informe Alpac fue un documento de 1966 sobre la traducción automática concluyó que no había señales inminentes de traducción automática práctica, lo que llevó a recortes de financiación para proyectos de traducción. - Influencia de investigadores reputados. Algunos como Marvin Minsky, destacaron las limitaciones de las redes neuronales de una sola capa, lo que llevó a una disminución del interés en la investigación de redes neuronales durante más de una década.
- Explosión combinatoria. Los investigadores se dieron cuenta de que muchos problemas de IA enfrentaban un crecimiento exponencial en la complejidad a medida que aumentaba el tamaño de entrada, haciéndolos intratables computacionalmente.
- Falta de financiación. Las agencias gubernamentales, particularmente DARPA en los EE. UU., redujeron o eliminaron la financiación para la investigación de IA.
- Paradoja de Moravec. Ya hemos hablado en Marketing4all sobre esta paradoja, bastante importante. Se resume en que las tareas que los humanos encuentran fáciles (como la percepción y la movilidad) eran extremadamente difíciles para la IA, mientras que las tareas que los humanos encuentran difíciles (como cálculos complejos) eran relativamente fáciles para la IA.
Cómo volvió a surgir la Inteligencia Artificial después del Ai Winter
El renacimiento de la IA después del primer invierno estuvo marcado por varios proyectos y avances significativos. Los sistemas expertos, que utilizaron grandes bases de conocimiento y razonamiento basado en reglas para resolver problemas específicos, ganaron tracción en varias industrias. La Agencia de Proyectos de Investigación Avanzada de Defensa (DARPA) renovó la financiación para la investigación de IA, fomentando nuevos desarrollos. El aprendizaje automático y las redes neuronales vieron un renovado interés, con investigadores explorando nuevos enfoques para superar las limitaciones anteriores. Además, la mayor disponibilidad de potencia computacional y el crecimiento de datos permitieron a los sistemas de IA abordar problemas más complejos. Estos proyectos y avances contribuyeron colectivamente a un resurgimiento del interés y el progreso en la IA, poniendo fin efectivamente al primer «IA Winter» y sentando las bases para futuros desarrollos en el campo.
