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Inteligencia artificial, historia y desarrollo

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09/06/2020 05:37 0 Comentarios Lectura: ( palabras)

Hay grandes avances en el diseño de sistemas expertos para el diagnóstico y toma de decisiones en el ámbito médico y psiquiátrico (Adaraga Morales, Zaccagnini Sancho, 1994) aunque son mayores en los campos disciplinares en los que existe mayor consenso entre especialistas.

 

 

 

 

:El vocablo "inteligencia artificial" fue acuñado formalmente en 1956 durante la conferencia de Darthmounth, aunque  para entonces ya se había estado trabajando en ello durante cinco años en los cuales se había propuesto muchas definiciones distintas que en ningún caso habían logrado  aceptarse totalmente por la comunidad investigadora. La AI es una de las disciplinas más nuevas que junto con la genética moderna era el campo en que a la mayoría de los científicos " s les gustaría más trabajar".

    * Las ideas más básicas se remontan a los griegos, antes de Cristo. Aristóteles (384-322 a. C.) fue el primero en describir un conjunto de reglas que describen una parte del funcionamiento de la mente para obtener conclusiones racionales, y Ctesibio de Alejandría (250 a. C.) construyó la primera máquina autocontrolada, un regulador del flujo de agua (racional pero sin razonamiento).

    * En 1315 Ramon Llull en su libro Ars magna tuvo la idea de que el razonamiento podía  efectuarse de manera artificial.

    * En 1936 Alan Turing diseñó formalmente una Máquina universal que demuestra la viabilidad de un dispositivo físico para implementar cualquier cómputo formalmente definido.

    * En 1943 Warren McCulloch y Walter Pitts presentaron su modelo de neuronas artificiales, al cual se considera el primer trabajo del campo, aun cuando todavía no existía el término. Los primeros avances importantes comenzaron a principios de los años 1950 con el trabajo de Alan Turing, a partir de lo cual la ciencia ha pasado por diversas situaciones.

    * En 1955 Herbert Simon, Allen Newell y J.C. Shaw, desarrollan el primer lenguaje de programación orientado a la resolución de problemas, el IPL-11. Un año más tarde desarrollan el LogicTheorist, capaz de demostrar teoremas matemáticos.

    * En 1956 fue inventado el término inteligencia artificial por John McCarthy, Marvin Minsky y Claude Shannon en la Conferencia de Dartmouth, un congreso en el que se hicieron previsiones triunfalistas a diez años, que jamás se cumplieron, lo que provocó el abandono casi total de las investigaciones durante quince años.

    * En 1957 Newell y Simon continúaron su trabajo con el desarrollo del General Problem Solver (GPS). GPS era un sistema orientado a la resolución de problemas.

    * En 1958 John McCarthy desarrolla el LISP. en el Instituto de Tecnología de Massachusetts (MIT),   Su nombre se deriva de LISt Processor. LISP fue el primer lenguaje para procesamiento simbólico.

    * En 1959 Rosenblatt introduce el Perceptrón.

    * A finales de los 50 y comienzos de la década del 60 Robert K. Lindsay desarrolla «Sad Sam», un programa para la lectura de oraciones en inglés y la inferencia de conclusiones a partir de su interpretación.

    * En 1963 Quillian desarrolla las redes semánticas como modelo de representación del conocimiento.

    * En 1964 Bertrand Raphael construye el sistema SIR (Semantic Information Retrieval) el cual era capaz de inferir conocimiento basado en información que se le suministra. Bobrow desarrolla STUDENT.

    * Posteriormente entre los años 1968-1970 Terry Winograd siguió con el sistema SHRDLU, que permitía interrogar y dar órdenes a un robot que se movía dentro de un mundo de bloques.

    * A mediados de los años 60, aparecen los sistemas expertos, que predicen la probabilidad de una solución bajo un set de condiciones. Por ejemplo DENDRAL, iniciado en 1965 por Buchanan, Feigenbaum y Lederberg, el primer Sistema Experto, que asistía a químicos en estructuras químicas complejas euclidianas, MACSYMA, que asesoraba a ingenieros y científicos en la solución de ecuaciones matemáticas complejas.

    * En 1968 Minsky publica Semantic Information Processing.

    * En 1968 Seymour Papert, Danny Bobrow y Wally Feurzeig, desarrollan el lenguaje de programación LOGO.

    * En 1969 Alan Kay logra el lenguaje Smalltalk en Xerox PARC y se publica en 1980.

    * En 1973 Alain Colmenauer y su equipo de investigación en la Universidad de Aix-Marseille crean PROLOG (del francés PROgrammation en LOGique) un lenguaje de programación ampliamente utilizado en IA.

    * En 1973 Shank y Abelson desarrollan los guiones, o scripts, pilares de muchas técnicas actuales en Inteligencia Artificial y la informática en general.

    * En 1974 Edward Shortliffe escribe su tesis con MYCIN, uno de los Sistemas Expertos más conocidos, que asistió a médicos en el diagnóstico y tratamiento de infecciones en la sangre.

    * En las décadas de 1970 y 1980, creció el uso de sistemas expertos, como MYCIN: R1/XCON, ABRL, PIP, PUFF, CASNET, INTERNIST/CADUCEUS, etc. Algunos permanecen hasta hoy (Shells) como EMYCIN, EXPERT, OPSS.

    * En 1981 Kazuhiro Fuchi anuncia el proyecto japonés de la quinta generación de computadoras.

    * En 1986 McClelland y Rumelhart publican Parallel Distributed Processing (Redes Neuronales).

    * En 1988 se establecen los lenguajes Orientados a Objetos.

    * En 1997 Garry Kasparov, campeón mundial de ajedrez pierde ante la computadora autónoma Deep Blue.

    * En 2006 se celebró el aniversario con el Congreso en español 50 años de Inteligencia Artificial - Campus Multidisciplinar en Percepción e Inteligencia 2006.

 

    * En el año 2009 ya hay en desarrollo sistemas inteligentes terapéuticos que permiten detectar emociones para poder interactuar con niños autistas.

    * En el año 2011 IBM desarrolló una supercomputadora llamada Watson, la cual ganó una ronda de tres juegos seguidos de Jeopardy, venciendo a sus dos máximos campeónes, y gnando un premio de 1 millón de dólares que IBM luego donó a obras de caridad.[4]

    * Existen personas que al dialogar sin saberlo con un chatbot no se percatan que hablan con un programa, de modo tal que se cumple la prueba de Turing como cuando se formuló: «Existirá Inteligencia Artificial cuando no seamos capaces de distinguir entre un ser humano y un programa de computadora en una conversación a ciegas».

    * Como anécdota, muchos de los investigadores sobre IA sostienen que «la inteligencia es un programa capaz de ser ejecutado independientemente de la máquina que lo ejecute, computador o cerebro».

 

 Fundamentos y filosofía

 

Como ocurre casi siempre en el caso de una ciencia recién creada, la inteligencia artificial aborda tantas cuestiones confundibles en un nivel fundamental y conceptual que, adjunto a lo científico, es necesario hacer consideraciones desde el punto de vista de la filosofía. Gran parte de esta ciencia se junta con temas en la filosofía de la mente, pero hay ciertos temas particulares a la IA. Por ejemplo:

 

    * ¿En qué consiste la inteligencia? ¿Cómo la reconoceríamos en un objeto no humano, si la tuviera?

    * ¿Qué sustancia y organización se requiere? ¿Es posible que una criatura hecha de metal, por ejemplo, posea una inteligencia comparable a la humana?

    * Aunque una criatura no orgánica pudiera solucionar problemas de la misma manera que un humano, ¿tendría o podría tener conciencia y emociones?

    * Suponiendo que podamos hacer robots con una inteligencia comparable a la nuestra, ¿debemos hacerlo?

 

Durante más de 2000 años de tradición en filosofía, han ido surgiendo diversas teorías del razonamiento y del aprendizaje, simultáneamente con el punto de vista de que la mente se reduce al funcionamiento físico. La psicología brinda herramientas que permiten la investigación de la mente humana, así como un lenguaje científico para expresar las teorías que se van obteniendo. La lingüística ofrece teorías para la estructura y significado del lenguaje, así como la ciencia de la computación, de la que se toman las herramientas que permiten que la Inteligencia Artificial sea una realidad.

 

Empezó con el nacimiento de Platón en 428 a. C. y con lo que aprendió de Sócrates. La temática de su obra fue muy diversa: política, matemática, física, astronomía y diversas ramas de la filosofía. El filósofo Hubet Dreyfus (1979) afirma que:

Bien podría afirmarse que la historia de la inteligencia artificial comienza en el año 450 a.C., cuando Platón cita un diálogo en el que Sócrates le pregunta a Eutidemo: «Desearía saber cuál es la característica de la piedad que hace que una acción se pueda considerar como pía... y así la observe y me sirva de norma para juzgar tus acciones y las de otros.»

 

Los filósofos delimitaron las más importantes ideas relacionadas con la inteligencia artificial, pero para pasar de allí a una ciencia formal era necesario contar con una formalización matemática en tres áreas principales: la computación, la lógica y la probabilidad. La idea de expresar un cálculo mediante un algoritmo formal se remonta a la época de Jwarizmi, matemático árabe del siglo IX, con cuyas obras se introdujeron en Europa los números arábigos y el álgebra (de su nombre al-Jwarizmi deriva la palabra algoritmo).

 

El hombre se ha aplicado a sí mismo el nombre científico de Homo sapiens como una valoración de la trascendencia de nuestras habilidades mentales tanto para nuestra vida cotidiana como para nuestro propio sentido de identidad. Los esfuerzos del campo de la inteligencia artificial se enfocan en lograr la compresión de entidades inteligentes. Una de las razones de su estudio es el aprender más de nosotros mismos. A diferencia de la filosofía y de la psicología, que también se ocupan de la inteligencia, los esfuerzos de la inteligencia artificial están encaminados tanto a la construcción de entidades como a su compresión. Otra razón por la cual se estudia la inteligencia artificial se  debe a que ha sido posible crear sorprendentes y diversos productos de trascendencia. Nadie podría pronosticar con toda precisión lo que se puede esperar en el futuro, es evidente que las computadoras que posean una inteligencia a nivel humano tendrán repercusiones muy importantes en nuestra vida diaria así como en el devenir de la civilización.

 

El problema que aborda la inteligencia artificial es uno de los más complejos: ¿Cómo es posible que un diminuto y lento cerebro, sea biológico o electrónico, tenga capacidad de percibir, comprender, predecir y manipular un mundo que en tamaño y complejidad lo excede con creces?, pero a diferencia de la investigación en torno al desplazamiento mayor que la velocidad de la luz o de un dispositivo antigravitatorio, el investigador del campo de la inteligencia artificial cuente con pruebas contundentes de que tal búsqueda es totalmente factible.

 

La inteligencia artificial permite al hombre emular en las máquinas el comportamiento humano, tomando como base el cerebro y su funcionamiento, de manera tal que se pueda alcanzar cierto razonamiento creando marionetas robóticas.

Hay posibilidades infinitas de Máquinas de Turing, cada una se corresponde a un "metodo definido" o a un "algoritmo"

La inteligencia artificial y los sentimientos

 

El concepto de IA es aún demasiado difuso. Contextualizando, y teniendo en cuenta un punto de vista científico, podríamos englobar a esta ciencia como la encargada de imitar una persona, y no su cuerpo, sino imitar al cerebro, en todas sus funciones, existentes en el humano o inventadas sobre el desarrollo de una máquina inteligente.

 

A veces, aplicando la definición de Inteligencia Artificial, se piensa en máquinas inteligentes sin sentimientos, que «obstaculizan» encontrar la mejor solución a un problema dado. Muchos pensamos en dispositivos artificiales capaces de concluir miles de premisas a partir de otras premisas dadas, sin que ningún tipo de emoción tenga la opción de obstaculizar dicha labor.

 

En esta línea, hay que saber que ya existen sistemas inteligentes. Capaces de tomar decisiones «acertadas».

 

Aunque, por el momento, la mayoría de los investigadores en el ámbito de la Inteligencia Artificial se centran sólo en el aspecto racional, muchos de ellos consideran seriamente la posibilidad de incorporar componentes «emotivos» como indicadores de estado, a fin de aumentar la eficacia de los sistemas inteligentes.

 

Particularmente para los robots móviles, es necesario que cuenten con algo similar a las emociones con el objeto de saber –en cada instante y como mínimo– qué hacer a continuación [Pinker, 2001, p. 481].

 

Al tener «sentimientos» y, al menos potencialmente, «motivaciones», podrán actuar de acuerdo con sus «intenciones» [Mazlish, 1995, p. 318]. Así, se podría equipar a un robot con dispositivos que controlen su medio interno; por ejemplo, que «sientan hambre» al detectar que su nivel de energía está descendiendo o que «sientan miedo» cuando aquel esté demasiado bajo.

 

Esta señal podría interrumpir los procesos de alto nivel y obligar al robot a conseguir el preciado elemento [Johnson-Laird, 1993, p. 359]. Incluso se podría introducir el «dolor» o el «sufrimiento físico», a fin de evitar las torpezas de funcionamiento como, por ejemplo, introducir la mano dentro de una cadena de engranajes o saltar desde una cierta altura, lo cual le provocaría daños irreparables.

 

Esto significa que los sistemas inteligentes deben ser dotados con mecanismos de retroalimentación que les permitan tener conocimiento de estados internos, igual que sucede con los humanos que disponen de propiocepción, interocepción, nocicepción, etcétera. Esto es fundamental tanto para tomar decisiones como para conservar su propia integridad y seguridad. La retroalimentación en sistemas está particularmente desarrollada en cibernética, por ejemplo en el cambio de dirección y velocidad autónomo de un misil, utilizando como parámetro la posición en cada instante en relación al objetivo que debe alcanzar. Esto debe ser diferenciado del conocimiento que un sistema o programa computacional puede tener de sus estados internos, por ejemplo la cantidad de ciclos cumplidos en un loop o bucle en sentencias tipo do... for, o la cantidad de memoria disponible para una operación determinada.

 

A los sistemas inteligentes el no tener en cuenta elementos emocionales les permite no olvidar la meta que deben alcanzar. En los humanos el olvido de la meta o el abandonar las metas por perturbaciones emocionales es un problema que en algunos casos llega a ser incapacitante. Los sistemas inteligentes, al combinar una memoria durable, una asignación de metas o motivación, junto a la toma de decisiones y asignación de prioridades con base en estados actuales y estados meta, logran un comportamiento en extremo eficiente, especialmente ante problemas complejos y peligrosos.

 

En síntesis, lo racional y lo emocional están de tal manera interrelacionados entre sí, que se podría decir que no sólo no son aspectos contradictorios sino que son –hasta cierto punto– complementarios.

Las inevitables Críticas

 

Las principales críticas a la inteligencia artificial tienen que ver con su incapacidad de imitar por completo a un ser humano. Estas críticas ignoran que ningún humano individual tiene capacidad para resolver todo tipo de problemas, y autores como Howard Gardner han propuesto que existen inteligencias múltiples. Un sistema de inteligencia artificial debería resolver problemas. Por lo tanto es fundamental en su diseño la delimitación de los tipos de problemas que resolverá y las estrategias y algoritmos que utilizará para encontrar la solución.

 

En los humanos la capacidad de resolver problemas tiene dos aspectos: los aspectos innatos y los aspectos aprendidos. Los aspectos innatos permiten por ejemplo almacenar y recuperar información en la memoria y los aspectos aprendidos el saber resolver un problema matemático mediante el algoritmo adecuado. Del mismo modo que un humano debe disponer de herramientas que le permitan solucionar ciertos problemas, los sistemas artificiales deben ser programados de modo tal que puedan resolver ciertos problemas.

 

Muchas personas consideran que el genio de Turing ha sido superado, citando conversaciones en que al dialogar con un programa de inteligencia artificial para chat no saben que hablan con un programa. Sin embargo, esta situación no es equivalente a un test de Turing, que requiere que el participante esté sobre aviso de la posibilidad de hablar con una máquina.

 

Otros experimentos mentales como la Habitación china de John Searle han mostrado cómo una máquina podría simular pensamiento sin tener que tenerlo, pasando el test de Turing sin siquiera entender lo que hace. Esto demostraría que la máquina en realidad no está pensando, ya que actuar de acuerdo con un programa preestablecido sería suficiente. Si para Turing el hecho de engañar a un ser humano que intenta evitar que le engañen es muestra de una mente inteligente, Searle considera posible lograr dicho efecto mediante reglas definidas a priori.

 

Uno de los mayores problemas en sistemas de inteligencia artificial es la comunicación con el usuario. Este obstáculo es debido a la ambigüedad del lenguaje, y apareció ya en los inicios de los primeros sistemas operativos informáticos. La capacidad de los humanos para comunicarse entre sí implica el conocimiento del lenguaje que utiliza el interlocutor. Para que un humano pueda comunicarse con un sistema inteligente hay dos opciones: o bien el humano aprende el lenguaje del sistema como si aprendiese a hablar cualquier otro idioma distinto al nativo, o bien el sistema tiene la capacidad de interpretar el mensaje del usuario en la lengua que el usuario utiliza.

 

Un humano durante toda su vida aprende el vocabulario de su lengua nativa. Un humano interpreta los mensajes a pesar de la polisemia de las palabras utilizando el contexto para resolver ambigüedades. Sin embargo, debe conocer los distintos significados para poder interpretar, y es por esto que lenguajes especializados y técnicos son conocidos solamente por expertos en las respectivas disciplinas. Un sistema de inteligencia artificial se enfrenta con el mismo problema, la polisemia del lenguaje humano, su sintaxis poco estructurada y los dialectos entre grupos.

 

Los desarrollos en inteligencia artificial son mayores en los campos disciplinares en los que existe mayor consenso entre especialistas. Un sistema experto es más probable de ser programado en física o en medicina que en sociología o en psicología. Esto se debe al problema del consenso entre especialistas en la definición de los conceptos involucrados y en los procedimientos y técnicas a utilizar. Por ejemplo, en física hay acuerdo sobre el concepto de velocidad y cómo calcularla. Sin embargo, en psicología se discuten los conceptos, la etiología, la psicopatología y cómo proceder ante cierto diagnóstico. Esto dificulta la creación de sistemas inteligentes porque siempre habrá desacuerdo sobre lo que se esperaría que el sistema haga. A pesar de esto hay grandes avances en el diseño de sistemas expertos para el diagnóstico y toma de decisiones en el ámbito médico y psiquiátrico (Adaraga Morales, Zaccagnini Sancho, 1994).

Biografía de Alan Turing

De padre Inglés y madre Irlandesa, estuvo separado de sus padres durante su infancia ya que estuvieron "exiliados" en la India (su padre luchó en esta guerra). Con 12 años ya expresaba su tremenda fascinación sobre la naturaleza y la gran cantidad de preguntas que no tenian respuesta para él, pensamientos que lo marginaron en la Escuela Pública en que se hallaba. Debido a esto estudió en "Sherborne School" cuyo director tuvo unas palabras para con su madre: "Si es un Científico de Vocación, pierde el tiempo en la Escuela Pública". Las notas privadas de Turing sobre la Teoria de la Relatividad denotan un alto nivel de inteligencia, pero a su vez es advertido para que no tenga un fatal fracaso en la obtención del Certificado Escolar. Y los estímulos de la buena comunicación y la competitividad sólo se daba con otros estudiantes más jóvenes que él.

 

Al año de su entrada en Sherbone encuentra en Christopher Morcom la motivación para seguir con sus estudios, y entra en un vital período de riqueza intelectual, el cual finaliza con la muerte súbita de Morcom en Febrero de 1930. La idea de que tendría que hacer lo que Morcom no pudo, aparentemente lo sumió en una larga crisis. Durante tres años al menos el leyó las cartas de Morcom, que su madre habia recibido un tiempo atrás y su atención se centró en la pregunta de como la mente humana, y la de Christopher en particular, "se encarnaban" y formaban parte de la materia, y el modo en que la mente se separaba de la materia tras la muerte.

 

Graduado en matemáticas puras

 

Esta pregunta le introdujo fuertemente en el area de los físicos del siglo XX, consultando el libro de A. S. Eddington "The Nature of the Physical World" cuando la Teoría de la Mecánica Cuántica afectó al tradicional problema de la mente y la materia. Como estudiante del "King's College" en Cambridge, entra en una fase de gran motivación (1931). Su lectura en 1932 de el nuevo trabajo de von Neumann sobre las fundamentos lógicos de Mecánica Cuántica le ayudó en la transición de persona emocional a riguroso investigador intelectual. Al mismo tiempo que su homosexualidad formaba parte definitivamentede su identidad. El ambiente tan especial del King's College hizo de este su primer y verdadero hogar.

 

En este período 1933-1935 formo parte de diversos movimientos y asociaciones estudiantiles generalmente englobados King's College, y también se relacionó con los círculos literarios del College. El progreso de Turing parece seguro, su grado distinguido en 1934 seguido del compañerismo del King's College en 1935 y la participación en el trabajo de Smith Prize en 1936 sobre la Teoria de Probabilidades; le conducen hacia la obtención de su carrera como un excéntrico, Graduado en Matemáticas Puras. La peculiaridad de su mente, también le conduce en una dirección impredecible. En 1933 es iniciado en los principios lógicos matemáticos de la mano de Bertrand Russell que tenia unos conocimientos de lógica y fundamentos matemáticos muy profundos. Pero una pregunta acechaba a Turing, y era el hecho de que: debe existir al menos en principio algún método definido, o proceso mediante el cual toda cuestión matemática pueda ser demostrada?

 

Máquina de Turing

 

Para contestar a esta pregunta necesitaba una definición del concepto "método", y para ello analizó que era lo que hacía una persona para transformar un proceso metódico, y buscar una forma de hacer esto mecánicamente. Expresó el analisis en términos de una máquina teórica que sería capaz de transformar con precisión operaciones elementales previamente definidas en símbolos en una cinta de papel. Con este análisis básico,  Turing definió lo que hoy en día conocemos como un método definido o algoritmo. Y en Agosto de 1936 presenta el concepto final de la Maquina de Turing, y se convierte en el fundamento de las teorias modernas para la programación de máquinas electrónicas. Su trabajo aporta un concepto práctico de gran significancia: la idea de la Maquina de Turing Universal. El concepto de "LA MAQUINA DE TURING" se conoce también como "LA FORMULA" o "LA ECUACIÓN", pero en cierto modo hay posibilidades infinitas de Máquinas de Turing, cada una se corresponde a un "metodo definido" o a un "algoritmo".

 

Esto se explica sabiendo que como Turing hizo, cada algoritmo en concreto, era escrito como un "set" de instrucciones de una forma estandar. Entonces el trabajo de interpretación y representación mediante un proceso mecánico era posible mediante la introducción de este algoritmo en una Maquina de Turing "singular" llamada La Máquina de Turing UNIVERSAL. Una Máquina de Turing UNIVERSAL hacia posible que otra Máquinas de Turing llevara a cabo los procesos, si le suministraban la descripción de esa Máquina de Turing. Una máquna, para todas las tareas posibles. Es difícil no pensar hoy en día de una Máquina de Turing como en un programa informático, y la tarea de interpretación de este programa como el trabajo que el ordenador.

 

Universidad de Princeton

 

En 1936, fue a estudiar a la universidad de Princeton, como un estudiante ya graduado. Allí trabajo en su proyecto "Ordinal Logics" probablemente su mas difícil y profundo trabajo matemático; que le acercó al mundo de lo abstracto e incalculable; también lo utilizó para su gran pregunta de la naturaleza de la mente, y de este trabajo obtuvo la idea de que la intuición humana corresponde a lo pasos no calculables de un argumento. Pero hasta 1938 no desarrolló esta idea. En Princeton y los años 30, desarrolló una máquina de cifrado, y estudió sobre este campo debido a la utilidad de ello en la Guerra con Alemania. Trabajando secretamente el Colegio de Cifrado y Codigo Gubernamental o también llamado Departamento de Cripto-Análisis. Durante toda la Segunda Guerra mundial, toma parte en la desencriptación de los mensajes y las claves del bando alemán, descubriendo las claves y estudiando los nuevos mensajes con sus nuevas claves, fue decisivo en este aspecto junto con otros matemáticos, e ingenieros electrónicos para el desenlace del dia-D, gracias a la interceptación y descifrado de un mensaje alemán. Y es en este periodo cuando toma contacto con la más avanzada tecnología electrónica de la época y planea la Máquina de Turing Universal en su forma electrónica, de hecho había inventado los ordenadores digitales.

 

En 1944 tras la invasión de Normandía y con el control del Atlántico por el bando Aliado, Alan Turing tiene concebidas tres ideas:

-> Su concepto propio (1936) de la máquina universal

-> La velocidad potencial y fiabilidad de la tecnología electrónica

-> La ineficiencia de diseño de diferentes máquinas para procesos lógicos.

 

La combinación de estas ideas proporcionaban el principio, el significado práctico, y la motivación por las computadoras modernas, una máquina sola capaz de manejar cualquier tarea programada. Y es en 1944 cuando habla con Donald Bayley de "construir un cerebro". Una investigación paralela Americana llamada EDVAC, le hace temer que posiblemente se adelanten a su proyecto y su idea, y tras la exposición de su proyecto a J. Womersley (su superior), comienza en 1946 el desarrollo del Automatic Computing Engine, o ACE. Su investigación difería de la americana en que su trabajo abarcaba también la implementación de funciones aritméticas en circuitos electrónicos, es decir, que mediante circuitería electrónica llevaban a cabo operaciones aritméticas. Un concepto diferente al de los diseños americanos.

 

En Febrero de 1947 creo un Codigo Abreviado de Instrucciones y marca el comienzo de los lenguajes de programación. Pero se encuentra con que a diferencia de la epoca de Guerra, los científicos no están unidos y no hay espíritu de cooperación algo que lo sume en una profunda frustración. Superada esta fase, en el mismo año traslada sus principios básicos a el jefe de ingenieros de radares F. C. Williams, quien con sus brillantes innovaciones, hace posible un acontecimiento inmediato: en Junio de 1948 tiene lugar la primera demostración práctica del principio de la computadora de Turing. Estuvo entrenando, y a punto de participar por Inglaterra en los Juegos Olímpicos del 1948 en atletismo de larga distancia. En Mayo de 1948 es nombrado Director Adjunto del laboratorio de la Universidad de Manchester.

 

En 1950, Turing se replantea sus conceptos originales, revisa su calculo de la función del Riemann con el uso del prototipo de computadora, obteniendo la mejor expresión de la filosofía de la Máquina de Turing y la Mente, en el artículo "Computing Machinery and Intelligence" publicado en el mismo año en la revista Mente. Esto contribuyó a estimular a pensadores, la filosofía e investigación sobre inteligencia artificial. Investigaciones posteriores, ayudado por experimentados químicos, sobre la no linealidad de las ecuaciones químicas de reacción y difusión. El crea unas reacciones químicas hipotéticas en círculo y en plano, y para simulaciones numéricas repetitivas requeridas para probar sus ideas, y se convierten en el primer usuario de una computadora electrónica para investigaciones matemáticas. Se le concede una Beca de investigación en Julio de 1951, por el trabajo en los 15 años anteriores, la primera consecuencia es el trabajo sobre "The Chemical Basis of Morphogenesis" que redactó en Noviembre, este tuvo un importante papel en la teoria moderna de la dinámica no lineal.

 

Detenido por homosexual

 

El 31 de Marzo de 1952 es detenido y juzgado por sus relaciones sexuales con un joven de Manchester. El reconocimientode su homosexualidad crea una atmósfera de antipatía hacia él de los ingenieros de Manchester. A cambio de no ir a prisión, aceptó someterse a un tratamiento "médico" que consistía en recibir durante un año unas dosis de estrógenos para neutralizar su líbido. Su trabajo en la teoría morfogenética continuó, y reforzó su interés por la física cuántica otra vez, estudiando el problema de las funciones de oscilación de la mecánica cuántica considerando un mecanismo no lineal para ello. Un factor desconocido de su vida la continuidad de su trabajo en Departamento de Cripto-Análisis, peoro tras 1948 las condiciones de la Guerra Fría y la alianza con EE.UU. hacen que los homosexuales no puedan acceder a temas de seguridad nacional, y es excluido del Departamento.

 

La seguridad de estado le sume en otra profunda crisis debido a su busca por la policía tras una visita suya a Noruega, unas posteriores vacaciones en Grecia y una serie de contactos con el extranjero, que no son del agrado de los oficiales de seguridad. El hecho de no poder hablar con nadie de los secretos de estado, le convierte en una peersona mucho más introvertida, y necesita terapia por ello.

 

Excéntrico, solitario, melancólico, resignado, insatisfecho, enfadado, ansioso... eran sus las constantes de su caracter. Fue encontrado por su asistenta el ocho de Junio de 1954. Había muerto el día anterior por ingestión de cianuro. Una manzana mordisqueada estaba a su lado. Su madre defendió que la muerte fue por la ingestión accidental de cianuro de sus dedos tras un experimento químico, pero es más creible que él planease su muerte. El dictamen del forense: suicidio.

 

 

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