¿Qué factores contribuyeron al declive de la investigación sobre IA en los años 70?
El primer invierno de IA 1974-1980
En los años 70, la IA fue objeto de críticas y reveses financieros. Los investigadores en IA no habían sabido apreciar la dificultad de los problemas a los que se enfrentaban. Su tremendo optimismo había hecho que las expectativas fueran imposiblemente altas, y cuando los resultados prometidos no se materializaron, desapareció la financiación para la IA. Al mismo tiempo, el campo del conexionismo (o redes neuronales) se cerró casi por completo durante 10 años por la devastadora crítica de Marvin Minsky a los perceptrones. A pesar de las dificultades con la percepción pública de la IA a finales de los 70, se exploraron nuevas ideas en la programación lógica, el razonamiento de sentido común y muchas otras áreas.

Los problemas
A principios de los años 70, las capacidades de los programas de IA eran limitadas. Incluso los más impresionantes sólo podían manejar versiones triviales de los problemas que debían resolver; todos los programas eran, en cierto sentido, "juguetes" Los investigadores de IA habían empezado a toparse con varios límites fundamentales que no podían superarse en la década de 1970. Aunque algunos de estos límites se superarían en décadas posteriores, otros siguen obstaculizando el campo hasta el día de hoy.

Potencia limitada de los ordenadores: No había suficiente memoria ni velocidad de procesamiento para lograr algo realmente útil. Por ejemplo, el exitoso trabajo de Ross Quillian sobre el lenguaje natural se demostró con un vocabulario de sólo veinte palabras, porque eso era todo lo que cabía en la memoria Hans Moravec argumentó en 1976 que los ordenadores seguían siendo millones de veces demasiado débiles para mostrar inteligencia. Sugirió una analogía: la inteligencia artificial requiere potencia informática del mismo modo que los aviones requieren caballos de potencia. Por debajo de cierto umbral, es imposible, pero, a medida que aumenta la potencia, con el tiempo podría llegar a ser fácil. Con respecto a la visión por ordenador, Moravec estimó que simplemente igualar las capacidades de detección de bordes y movimiento de la retina humana en tiempo real requeriría un ordenador de propósito general capaz de realizar 109 operaciones/segundo (1000 MIPS). En 2011, las aplicaciones prácticas de visión por ordenador requieren entre 10.000 y 1.000.000 de MIPS. En comparación, el superordenador más rápido de 1976, el Cray-1 (con un precio de venta al público de entre 5 y 8 millones de dólares), sólo era capaz de unos 80 a 130 MIPS, y un ordenador de sobremesa típico de la época alcanzaba menos de 1 MIPS.
La intratabilidad y la explosión combinatoria. En 1972 Richard Karp (basándose en el teorema de Stephen Cook de 1971) demostró que hay muchos problemas que probablemente sólo puedan resolverse en un tiempo exponencial (en el tamaño de las entradas). Encontrar soluciones óptimas a estos problemas requiere cantidades inimaginables de tiempo de ordenador, excepto cuando los problemas son triviales. Esto significa casi con toda seguridad que muchas de las soluciones "de juguete" utilizadas por la IA probablemente nunca se convertirían en sistemas útiles.
Conocimiento y razonamiento de sentido común. Muchas aplicaciones importantes de la inteligencia artificial, como la visión o el lenguaje natural, requieren simplemente enormes cantidades de información sobre el mundo: el programa necesita tener alguna idea de lo que puede estar mirando o de lo que está hablando. Esto requiere que el programa conozca la mayoría de las mismas cosas sobre el mundo que un niño. Los investigadores pronto descubrieron que se trataba de una cantidad de información realmente ingente. Nadie en 1970 podía construir una base de datos tan grande y nadie sabía cómo un programa podría aprender tanta información.
La paradoja de Moravec: demostrar teoremas y resolver problemas de geometría es comparativamente fácil para los ordenadores, pero una tarea supuestamente sencilla como reconocer una cara o cruzar una habitación sin chocar con nada es extremadamente difícil. Esto ayuda a explicar por qué la investigación en visión y robótica había avanzado tan poco a mediados de la década de 1970.
Los problemas de encuadre y cualificación. Los investigadores en IA (como John McCarthy) que utilizaban la lógica descubrieron que no podían representar las deducciones ordinarias que implicaban planificación o razonamiento por defecto sin hacer cambios en la estructura de la propia lógica. Desarrollaron nuevas lógicas (como las lógicas no monotónicas y las lógicas modales) para intentar resolver los problemas.
El fin de la financiación
Véase también El invierno de la IA
Las agencias que financiaban la investigación en IA (como el gobierno británico, DARPA y NRC) se sintieron frustradas por la falta de avances y, finalmente, cortaron casi toda la financiación de la investigación no dirigida en IA. La pauta comenzó ya en 1966, cuando apareció el informe ALPAC criticando los esfuerzos de traducción automática. Después de gastar 20 millones de dólares, el NRC puso fin a todo apoyo. En 1973, el informe Lighthill sobre el estado de la investigación en IA en Inglaterra criticó el fracaso absoluto de la IA para alcanzar sus "grandiosos objetivos" y llevó al desmantelamiento de la investigación en IA en ese país.(El informe mencionaba específicamente el problema de la explosión combinatoria como una de las razones de los fracasos de la IA) La DARPA se sintió profundamente decepcionada con los investigadores que trabajaban en el programa de Investigación sobre la Comprensión del Habla de la CMU y canceló una subvención anual de tres millones de dólares En 1974, era difícil encontrar financiación para proyectos de IA.

Hans Moravec culpó de la crisis a las predicciones poco realistas de sus colegas. "Muchos investigadores estaban atrapados en una red de exageraciones cada vez mayores". Sin embargo, había otra cuestión: desde la aprobación de la Enmienda Mansfield en 1969, la DARPA había estado sometida a una presión cada vez mayor para financiar "la investigación directa orientada a misiones, en lugar de la investigación básica no dirigida". La financiación de la exploración creativa y libre que se había llevado a cabo en los años 60 no procedería de DARPA. En su lugar, el dinero se destinó a proyectos específicos con objetivos claros, como tanques autónomos y sistemas de gestión de batallas.

Críticas de todo el campus
Ver también: Filosofía de la inteligencia artificial
Varios filósofos se opusieron firmemente a las afirmaciones de los investigadores de la IA. Uno de los primeros fue John Lucas, que argumentó que el teorema de incompletitud de Gödel demostraba que un sistema formal (como un programa informático) nunca podría ver la verdad de ciertas afirmaciones, mientras que un ser humano sí podría. Hubert Dreyfus ridiculizó las promesas incumplidas de los años 60 y criticó los supuestos de la IA, argumentando que el razonamiento humano implicaba en realidad muy poco "procesamiento de símbolos" y una gran cantidad de "saber hacer" incorporado, instintivo e inconsciente. 120] El argumento de la Habitación China de John Searle, presentado en 1980, intentaba demostrar que no se podía decir que un programa "entendiera" los símbolos que utiliza (una cualidad denominada "intencionalidad"). Si los símbolos no tienen significado para la máquina, argumentaba Searle, entonces no se puede decir que la máquina "piense".

Los investigadores de IA no se tomaron en serio estas críticas, a menudo porque parecían muy alejadas de la realidad. Problemas como la intratabilidad y el conocimiento de sentido común parecían mucho más inmediatos y serios. No estaba claro qué diferencia suponía el "saber cómo" o la "intencionalidad" para un programa informático real. Minsky dijo de Dreyfus y Searle que "entendían mal y debían ser ignorados" A Dreyfus, que enseñaba en el MIT, se le trató con frialdad: más tarde dijo que los investigadores de IA "no se atrevían a ser vistos almorzando conmigo"." Joseph Weizenbaum, autor de ELIZA, consideró que el trato de sus colegas a Dreyfus era poco profesional e infantil Aunque criticaba abiertamente las posturas de Dreyfus, "dejó claro deliberadamente que la suya no era forma de tratar a un ser humano".

Weizenbaum empezó a tener serias dudas éticas sobre la IA cuando Kenneth Colby escribió un "programa informático que puede llevar a cabo un diálogo psicoterapéutico" basado en ELIZA. A Weizenbaum le molestó que Colby considerara un programa sin sentido como una herramienta terapéutica seria. Comenzó una disputa, y la situación no mejoró cuando Colby no reconoció a Weizenbaum su contribución al programa. En 1976, Weizenbaum publicó Computer Power and Human Reason (El poder del ordenador y la razón humana), en el que sostenía que el mal uso de la inteligencia artificial puede devaluar la vida humana.

Los perceptrones y el ataque al conexionismo
Un perceptrón era una forma de red neuronal introducida en 1958 por Frank Rosenblatt, que había sido compañero de Marvin Minsky en la Escuela Superior de Ciencias del Bronx. Como la mayoría de los investigadores de IA, era optimista sobre su potencia, y predijo que "el perceptrón podría llegar a ser capaz de aprender, tomar decisiones y traducir idiomas". A lo largo de la década de 1960 se llevó a cabo un activo programa de investigación sobre el paradigma, pero se interrumpió bruscamente con la publicación del libro Perceptrones de Minsky y Papert en 1969. En él se sugería que había graves limitaciones a lo que podían hacer los perceptrones y que las predicciones de Frank Rosenblatt habían sido muy exageradas. El efecto del libro fue devastador: prácticamente no se investigó sobre conexionismo durante 10 años. Con el tiempo, una nueva generación de investigadores reviviría el campo y a partir de entonces se convertiría en una parte vital y útil de la inteligencia artificial. Rosenblatt no viviría para ver esto, ya que murió en un accidente de barco poco después de la publicación del libro.

Lógica y razonamiento simbólico: los "neats
La lógica fue introducida en la investigación sobre IA ya en 1959, por John McCarthy en su propuesta Advice Taker. En 1963, J. Alan Robinson había descubierto un método sencillo para implementar la deducción en los ordenadores, el algoritmo de resolución y unificación. Sin embargo, las implementaciones directas, como las que intentaron McCarthy y sus estudiantes a finales de los 60, eran especialmente intratables: los programas requerían un número astronómico de pasos para demostrar teoremas sencillos. En los años 70, Robert Kowalski desarrolló un enfoque más fructífero de la lógica en la Universidad de Edimburgo, que pronto condujo a la colaboración con los investigadores franceses Alain Colmerauer y Philippe Roussel, quienes crearon el exitoso lenguaje de programación lógica Prolog Prolog utiliza un subconjunto de la lógica (las cláusulas de Horn, estrechamente relacionadas con las "reglas" y las "reglas de producción") que permiten una computación manejable. Las reglas seguirían siendo influyentes, proporcionando una base para los sistemas expertos de Edward Feigenbaum y el trabajo continuado de Allen Newell y Herbert A. Simon que conduciría a Soar y sus teorías unificadas de la cognición.

Los críticos del enfoque lógico señalaron, como había hecho Dreyfus, que los seres humanos rara vez utilizaban la lógica cuando resolvían problemas. Los experimentos de psicólogos como Peter Wason, Eleanor Rosch, Amos Tversky, Daniel Kahneman y otros aportaron pruebas McCarthy respondió que lo que hace la gente es irrelevante. Argumentó que lo que realmente se necesita son máquinas que puedan resolver problemas, no máquinas que piensen como las personas.

Marcos y guiones: las "refriegas
Entre los críticos del planteamiento de McCarthy estaban sus colegas del otro lado del país, en el MIT. Marvin Minsky, Seymour Papert y Roger Schank intentaban resolver problemas como la "comprensión de historias" y el "reconocimiento de objetos" que requerían que una máquina pensara como una persona. Para utilizar conceptos corrientes como "silla" o "restaurante" tenían que hacer las mismas suposiciones ilógicas que hacían normalmente las personas. Por desgracia, conceptos imprecisos como éstos son difíciles de representar en la lógica. Gerald Sussman observó que "utilizar un lenguaje preciso para describir conceptos esencialmente imprecisos no los hace más precisos" Schank describió sus planteamientos "anti-lógicos" como "desaliñados", en contraposición a los paradigmas "pulcros" utilizados por McCarthy, Kowalski, Feigenbaum, Newell y Simon.

En 1975, en un artículo fundamental, Minsky señaló que muchos de sus colegas investigadores "desaliñados" utilizaban el mismo tipo de herramienta: un marco que recoge todas nuestras suposiciones de sentido común sobre algo. Por ejemplo, si utilizamos el concepto de pájaro, hay una constelación de hechos que nos vienen inmediatamente a la mente: podríamos suponer que vuela, que come gusanos, etcétera. Sabemos que estos hechos no siempre son ciertos y que las deducciones que los utilicen no serán "lógicas", pero estos conjuntos estructurados de suposiciones forman parte del contexto de todo lo que decimos y pensamos. Llamó a estas estructuras "marcos". Schank utilizó una versión de los marcos que denominó "guiones" para responder con éxito a preguntas sobre relatos cortos en inglés.
Las expectativas poco realistas, la falta de financiación, el reto de producir resultados significativos y el descubrimiento de una serie de limitaciones fundamentales que los científicos de la IA no pudieron superar en los años 70 contribuyeron al declive de la investigación en IA en esa década.