El sueño de máquinas que piensan y las máquinas de calcular
La historia anterior al nombre (hasta 1955)
¿Se puede distinguir de una persona una máquina que se le parece? ¿Pensar es calcular? El recorrido de preguntas de hace más de 300 años, a través de máquinas de engranajes, tarjetas e interruptores, hasta la pregunta de 1950: “¿Pueden pensar las máquinas?” (traducción).
011637 · Cómo distinguirlas
Cómo distinguir una máquina de una persona
Si una máquina actuara exactamente como una persona, ¿se podría distinguir de ella?
En 1637, en la parte 5 del , Descartes escribió que, aunque hubiera máquinas con la forma del cuerpo humano que imitaran sus acciones, habría “dos métodos muy seguros” (traducción) para reconocer que no eran seres humanos de verdad.
El primero es el lenguaje. Descartes admitía que se podía construir una máquina que, al tocarla en un lugar, preguntara “qué se quiere decir” (traducción) y, al tocarla en otro, gritara “duele” (traducción). Pero no podría combinar las palabras de distintas maneras para “responder de acuerdo con el significado de todo lo que se dice en su presencia” (traducción). El segundo es la variedad de situaciones a las que puede responder. Según él, una máquina necesita una disposición de piezas específica para cada acción, por lo que no alcanza a la razón, “una herramienta universal” (traducción) que sirve en cualquier situación.
La figura de la derecha es una máquina con una tabla que devuelve palabras fijas ante estímulos fijos. No puede responder a preguntas que no estén en la tabla. Aunque la tabla crezca, el número de frases que se pueden formar combinando palabras aumenta mucho más rápido.
número de combinaciones＝VL
V
número de palabras disponibles
L
longitud de la frase (número de palabras)
El argumento va más allá de las máquinas
Justo después, en el mismo párrafo, Descartes aplica esos 2 métodos a la distinción entre personas y animales, y pasa a afirmar que los animales carecen por completo de razón. Era parte de un argumento sobre el carácter especial de la razón humana, más que una predicción sobre máquinas.
Unos 300 años después, en 1950, Turing ideó el para distinguir una máquina mediante un intercambio de palabras (apartado 18 de este capítulo). En 2025 se publicó un experimento en el que una IA que genera textos (un modelo de lenguaje de gran tamaño) fue considerada humana en una proporción elevada de conversaciones de 5 minutos. Hay distintas opiniones sobre si esto significa que superó el primer método de Descartes.
Fuentes originales y grado de certeza (1)Cómo distinguir una máquina de una persona
1637Verificado en la fuente original
Descartes, Discurso del método (Discours de la méthode, 1637) ── “dos métodos muy seguros” (traducción) para distinguir una máquina parecida a un ser humano
En la parte 5 de Discurso del método (Discours de la méthode), René Descartes partió de los autómatas (máquinas que se mueven) construidos por seres humanos para argumentar que los cuerpos de los animales también son como máquinas hechas por Dios. Escribió que, aunque existieran máquinas que imitaran la forma y los movimientos del cuerpo humano, habría “dos métodos muy seguros” (traducción) para distinguirlas de seres humanos verdaderos. ① Una máquina nunca podría combinar palabras o señales para responder de acuerdo con el significado de lo que se dice en su presencia (aunque hasta la persona menos despierta puede hacerlo). ② Aunque hiciera muchas cosas igual o mejor que una persona, siempre fallaría en alguna otra. La razón es una herramienta universal que sirve en cualquier situación, pero una máquina necesita un mecanismo concreto de piezas para cada acción; reunir en una sola máquina mecanismos para todas las situaciones de la vida sería prácticamente imposible. Esta idea puede leerse como un antecedente muy lejano del de Turing (1950), unos 300 años después.
Lo que ocurrió después:Sobre ①: en marzo de 2025, investigadores de una universidad estadounidense (UC San Diego) realizaron un experimento en el que cada interrogador conversaba simultáneamente durante 5 minutos con una persona y una máquina. Publicaron en un artículo (arXiv) que una IA de lenguaje de gran tamaño (GPT-4.5), instruida para representar el papel de una persona, fue considerada humana el 73% de las veces (resultado de un solo grupo de investigación). Hay distintas opiniones sobre si esto equivale a lo que Descartes describía como “responder de acuerdo con el significado de todo lo que se dice en su presencia” (traducción). En cuanto a ②, en 2026 todavía hay desacuerdo sobre si ya existe una máquina que actúe como una persona en cualquier situación de la vida (lo que hoy se llama inteligencia artificial general; véanse los registros de predicciones del cuarto auge).
Lo que aún no se sabe:Todavía no se ha resuelto si una máquina puede tener la razón, esa “una herramienta universal” (traducción) de ②, ni si superar ① significaría que comprende el significado (el propio Turing sustituyó en 1950 la pregunta “¿Pueden pensar las máquinas?” (traducción) por otra; registro → Turing publica un artículo que trata la…).
Qué muestra la figura:Una máquina de tablas que responde a estímulos fijos con palabras fijas no puede contestar preguntas fuera de su tabla. Aunque la tabla crezca, la cantidad de oraciones que pueden formarse con palabras crece mucho más rápido y la tabla no alcanza a cubrirlas.
Longitud de la frase y proporción que cubre la tabla (la escala vertical aumenta de 10 en 10 veces)
Este código Python reproduce el mismo mecanismo que “Explorar”. Al pulsar ▶ Ejecutar, el resultado aparece debajo. Se pueden cambiar los números y volver a ejecutarlo.
u02_descartes_table.py
021651 · Pensar＝calcular
¿Pensar es sumar y restar?
¿Se puede expresar el razonamiento como un cálculo?
En 1651, en el capítulo 5 de , , Hobbes escribió: “La razón… no es más que cálculo (es decir, suma y resta)” (traducción). Lo que se suma son nombres (palabras) acordados por las personas, en lugar de números. También escribió que los lógicos suman nombres para formar proposiciones y proposiciones para formar silogismos. Al igual que se cometen errores al calcular en aritmética, incluso las personas cuidadosas se equivocan al razonar.
La figura de la derecha representa los nombres mediante círculos (conjuntos). La proposición de que todos los seres humanos son animales equivale a dejar vacía la parte del círculo de los humanos que queda fuera del círculo de los animales. Al descartar regiones con las 2 proposiciones que sirven de premisas, se puede leer la conclusión en las regiones que quedan. Al examinar todos los casos de descartar y conservar, se puede comprobar de forma mecánica si el razonamiento es válido.
En la introducción, se pregunta si también se puede decir que los autómatas movidos por resortes y engranajes tienen “una vida artificial” (traducción), y añade que la técnica humana llega a crear “un ser humano artificial” (traducción).
premisa 1＋premisa 2 → conclusión (es necesariamente cierta si se cumple en todos los mundos donde las premisas son ciertas)
mundo
combinación de cuáles de las 8 regiones formadas por 3 círculos contienen elementos (2⁸＝256 posibilidades)
Lo que se cree saberLo que suele decirse:Hobbes fue un antecesor de la IA y dijo que se podían construir máquinas que pensaran Según la fuente original:En la introducción, “un ser humano artificial” (traducción) es una metáfora del Estado (Leviatán). Pero el capítulo 5 define el pensamiento mismo como cálculo con palabras, y expresa claramente una idea que conecta con la IA posterior.
¿El patriarca de la IA?
Nilsson (2010), autor de un libro sobre la historia de la IA, cuenta que el historiador de la ciencia Dyson llama a Hobbes “patriarca de la inteligencia artificial” (traducción).
Fuentes originales y grado de certeza (1)¿Pensar es sumar y restar?
1651Verificado en la fuente original
Hobbes, Leviatán (Leviathan, 1651) ── “La razón… no es más que cálculo (es decir, suma y resta)” (traducción)
En el capítulo 5 de Leviatán (Leviathan), (Of Reason and Science), Thomas Hobbes escribió que razonar (pensar siguiendo una secuencia lógica) consiste únicamente en sumar partes para obtener un total o restar un total de otro para obtener lo que queda. Definió la razón como el de las conexiones entre nombres generales (palabras) acordados por todos: nada más que suma y resta. También escribió que los lógicos suman nombres para formar enunciados y enunciados para formar silogismos. Añadió que incluso las personas más cuidadosas pueden equivocarse al razonar, como ocurre con los errores de cálculo en aritmética. En la introducción preguntó si no podría decirse que las máquinas que se mueven por sí mismas con resortes y ruedas (autómatas) tienen “una vida artificial” (traducción). Tras comparar el corazón con un resorte, los nervios con cuerdas y las articulaciones con ruedas, continuó diciendo que el arte humano va más allá y crea “un ser humano artificial” (traducción): el Estado (Leviatán).
Lo que suele decirse:A veces se afirma que “Hobbes fue un precursor de la IA y dijo que se podía crear un ser humano artificial (una máquina que piensa)” (Nilsson escribe que Dyson llama a Hobbes “patriarca de la inteligencia artificial” (traducción)) Según la fuente original:En la introducción, “un ser humano artificial” (traducción) es una metáfora del Estado (Commonwealth), y los autómatas sirven de preámbulo. Sin embargo, en el capítulo 5 define el propio pensamiento (razonamiento) como el cálculo (suma y resta) de las conexiones entre nombres generales (palabras). Expresa claramente la idea de que pensar es calcular, que conecta con la IA posterior.
Qué muestra la figura:Una oración como “Todos los seres humanos son animales” equivale a eliminar una región de los círculos. Al eliminar regiones con las premisas, se puede comprobar de forma mecánica si la conclusión es válida.
Este código Python reproduce el mismo mecanismo que “Explorar”. Al pulsar ▶ Ejecutar, el resultado aparece debajo. Se pueden cambiar los números y volver a ejecutarlo.
u02_syllogism.py
031662–1796 · Japón · Karakuri
Una muñeca que avanza al ponerle una taza
¿Hasta dónde puede una muñeca ejecutar movimientos fijos solo con engranajes y resortes?
En el Japón del período Edo, los karakuri eran populares como espectáculo. Hacia 1662, el primer Omi Takeda abrió en Dotonbori, Osaka, un teatro dedicado a los karakuri, el “teatro de Takeda”, que duró unos 100 años (algunos libros sitúan su inicio en 1664).
En 1796, Hanzo Yorinao Hosokawa, de Tosa, explicó con dibujos en los mecanismos internos de 9 tipos de karakuri, entre ellos relojes japoneses y muñecas que sirven té. La muñeca que sirve té avanza cuando se pone una taza en la bandeja que sostiene, se detiene cuando se retira y, cuando se vuelve a poner, gira y regresa. La mueve un resorte hecho de barbas de ballena. Los dibujos muestran engranajes rotulados como primera rueda y segunda rueda.
En la figura de la derecha se puede poner y retirar la taza. La dirección, si está en movimiento y la presencia o ausencia de la taza determinan un único movimiento siguiente, y en una misma situación siempre hace lo mismo.
movimiento siguiente＝tabla(estado actual, taza presente o ausente)
estado
combinación de dirección (ida o vuelta) y movimiento o reposo
La figura representa el orden de los movimientos mediante una tabla; no reproduce los engranajes de los dibujos del libro. Las muñecas que sirven té existían antes del libro y también aparecen en versos de Saikaku Ihara.
Fuentes originales y grado de certeza (2)Una muñeca que avanza al ponerle una taza
1796Verificado en la fuente originalLas fuentes discrepanJapón
Hanzo Yorinao Hosokawa publica Compendio ilustrado de mecanismos (機巧図彙), un libro con ilustraciones que explica cómo construir autómatas
Hanzo Yorinao Hosokawa, de Tosa, publicó Compendio ilustrado de mecanismos (機巧図彙), un libro que explica con dibujos de ruedas dentadas y resortes cómo fabricar relojes japoneses y los mecanismos internos de 9 tipos de autómatas, incluido el muñeco que sirve té. Este avanza al colocar una taza en la bandeja que sostiene, se detiene cuando se retira la taza y, al volver a colocarla, gira y regresa. Para el resorte se utilizaban barbas de ballena.
4 fuentes originales y cómo se verificaron
Discrepancias entre las fuentes:Año de publicación: se indica 1796 (año 8 de Kansei; ficha bibliográfica de la Biblioteca Nacional de la Dieta, Enciclopedia de Japón y Enciclopedia Mundial), pero el prefacio está fechado en 1797 (Kansei hinoto-mi = primavera del año 9 de Kansei, en las imágenes del mismo libro). La ficha de otro ejemplar indica “prefacio de Kansei 9 [1797]” (traducción).
1662–1768Confirmado en resúmenesLas fuentes discrepanJapón
Omi Takeda funda el “teatro de Takeda”, un teatro de autómatas en Dotonbori, Osaka
El primer Omi Takeda abrió en Dotonbori, Osaka, un teatro especializado en autómatas, el “teatro de Takeda”, aplicando mecanismos de relojería. Mostraba a bajo precio técnicas para mover muñecos y accesorios mediante resortes y energía hidráulica. Como el público pedía conocer el secreto, también publicó libros que explicaban los mecanismos. El teatro duró unos 100 años y sus técnicas pasaron al teatro de títeres joruri y a los muñecos de las carrozas de festivales.
3 fuentes originales y cómo se verificaron
Discrepancias entre las fuentes:Año de fundación: año 2 de Kanbun = 1662 (Britannica, Diccionario de personalidades de Osaka (大阪人物辞典), Gran enciclopedia del teatro (演劇百科大事典)) / año 4 de Kanbun = 1664 (la introducción de Estudio de los autómatas de Takeda (竹田からくりの研究); el capítulo 8 del mismo libro indica 1662).
Qué muestra la figura:La orientación, si está en movimiento y si tiene un cuenco determinan 1 única acción siguiente del muñeco karakuri, que siempre actúa igual ante la misma situación.
041768–1774 · Autómatas
Un autómata que escribe con pasos que se pueden cambiar
¿Cómo se construye una muñeca cuya frase se puede cambiar?
Entre 1768 y 1774, el relojero Pierre Jaquet-Droz, su hijo Henri-Louis y Jean-Frédéric Leschot construyeron 3 autómatas: , “El músico” y . Son muñecos que escriben con una pluma, dibujan y tocan el órgano, y todavía se conservan en el Museo de Arte e Historia de Neuchâtel, Suiza.
escribe frases breves de hasta 40 caracteres. Según las descripciones, la frase que escribe se determina por la disposición de los selectores que eligen las levas que mueven la pluma (discos con salientes y entrantes; al girar, una varilla se mueve siguiendo su relieve). El resultado cambia según el orden en que se usan piezas de forma fija. Es la misma idea que aparece después en los programas.
En la figura de la derecha, al pulsar los selectores se cambia su orden, y con “Escribir” se inicia la escritura. La forma de las letras se mantiene; la frase cambia solo por su orden.
posición de la pluma (x, y)＝ (radio de la leva x, radio de la leva y)
leva
disco que, al girar, empuja una varilla según su radio
disposición de los selectores
indicación de qué leva se usa y en qué orden
La representación y el original
Las formas de las letras y el mecanismo de la figura son un ejemplo creado para este sitio; no reproducen el mecanismo interno real de . Las 2 líneas de abajo representan el movimiento de la posición de la pluma (＝radio de la leva).
Diferencias entre fechas: el museo fecha los 3 autómatas entre 1768 y 1774; el pie de una imagen de Britannica sitúa la muñeca que escribe hacia 1772, y un sitio del sector relojero fecha en 1775. Según un anuncio del museo de septiembre de 2026, estaba en reparación por un fallo en una pieza.
Fuentes originales y grado de certeza (1)Un autómata que escribe con pasos que se pueden cambiar
1768–1774Confirmado en resúmenesLas fuentes discrepan
Los autómatas de Jaquet-Droz ── un niño que escribe, otro que dibuja y una niña que toca el órgano (1768–1774)
Los relojeros Pierre Jaquet-Droz, su hijo Henri-Louis y Jean-Frédéric Leschot construyeron 3 autómatas en La Chaux-de-Fonds entre 1768 y 1774. Los llamaron (l'Écrivain), (la Musicienne) y (le Dessinateur). Mediante mecanismos escriben con una pluma, dibujan o tocan el órgano. Tras recorrer distintos lugares de Europa durante mucho tiempo, los 3 fueron donados a la ciudad de Neuchâtel el 1 de mayo de 1909. Todavía se muestran en demostraciones mensuales en el Museo de Arte e Historia de Neuchâtel, Suiza (nombre usado por Britannica). Sin embargo, según el aviso del sitio web del museo consultado para este sitio el 2026-09-23, no puede funcionar por un fallo en una pieza y está en reparación.
3 fuentes originales y cómo se verificaron
Discrepancias entre las fuentes:Fechas: el museo sitúa la construcción de los 3 autómatas en 1768–1774, pero el pie de imagen de Britannica fecha el muñeco que escribe hacia 1772 y un sitio de la industria relojera fecha en 1775. En lo consultado para este sitio, los números de piezas, caracteres que puede escribir y líneas de solo aparecen en el sitio de la industria relojera, e incluso dentro de una misma página hay variaciones.
Qué muestra la figura:Sin cambiar las piezas que forman las letras, basta con cambiar cuáles se usan y en qué orden para escribir otra oración. Es la misma idea que usarían después los programas.
051770–1836 · Espectáculo
Dentro de la caja del autómata ajedrecista
¿Existió realmente en el siglo 18 una máquina que jugaba al ajedrez?
Hacia 1770, Kempelen construyó y presentó en la corte de Viena, para la emperatriz María Teresa, una máquina con un muñeco vestido a la turca que jugaba al ajedrez sobre una caja. El muñeco recorrió Europa y América, pero en realidad había un experto ajedrecista escondido dentro de la caja. En 1784 se publicó un libro que afirmaba que había una persona dentro. Un libro de 1821 explicó mediante dibujos cómo la persona cambiaba de posición para esconderse mientras se abrían las puertas una tras otra para mostrar el interior.
Al abrir las puertas en la figura de la derecha, la persona se desplaza hacia el lado cerrado. ¿Qué ocurre si se abren ambas a la vez?
En 1836, Poe argumentó que, como una máquina puramente mecánica debería ganar siempre y esta a veces perdía, tenía que haber una persona que la moviera por dentro. La conclusión era correcta. Sin embargo, en 1950, Shannon calificó ese razonamiento de “un claro ‘non sequitur’” (traducción). Esto se debe a que incluso una máquina que sigue pasos fijos puede perder si esos pasos son inadecuados (se puede comprobar con el programa de Python).
La máquina fue destruida en un incendio en Filadelfia en 1854. Algunas fuentes dan 1769 como año de construcción.
Lo que se cree saberLo que suele decirse:En el siglo 18 había una máquina pensante que jugaba al ajedrez Según la fuente original:En realidad había una persona escondida dentro. Según el libro de su amigo Windisch (1784), Kempelen comenzó a construirla después de insinuar a la emperatriz, desde el principio, que podía crear una máquina que engañara aún mejor a la vista, y llamaba a esta máquina “una mera bagatela” (traducción).
Fuentes originales y grado de certeza (2)Dentro de la caja del autómata ajedrecista
1770–1854Verificado en la fuente originalLas fuentes discrepan
El de Kempelen ── había una persona escondida dentro
Kempelen, un noble de Pressburg, Hungría, construyó y mostró en la corte de Viena, para la emperatriz María Teresa, una máquina en la que un muñeco vestido a la turca jugaba al ajedrez sobre una caja. Recorrió Europa y Estados Unidos y asombró a mucha gente, pero en realidad un buen jugador de ajedrez se ocultaba en la caja y la manejaba. Ya en 1784 se publicó un libro que decía que una persona escondida jugaba desde dentro; en 1821 apareció otro que explicaba con dibujos cómo se ocultaba. La máquina se quemó en un incendio en Filadelfia en 1854.
Lo que suele decirse:Suele contarse que “en el siglo 18 existía una máquina pensante que jugaba al ajedrez” Según la fuente original:En realidad, una persona escondida en la caja la manejaba. Según el libro de su amigo contemporáneo Windisch (1784), Kempelen comenzó el proyecto tras insinuar a la emperatriz que podía (traducción), y llamaba al aparato “una mera bagatela” (traducción). Poe (1836) también cita que su creador lo llamaba (traducción) y decía que parecía extraordinario por la audacia de la idea y por la acertada elección de los métodos para producir la ilusión.
6 fuentes originales y cómo se verificaron
Discrepancias entre las fuentes:Año de construcción: hay versiones que indican 1769 (el museo HNF: “lo mostró a la emperatriz en 1769” (traducción); Poe, 1836: “inventado en 1769” (traducción)) y otras que indican 1770 (Biblioteca Linda Hall). Windisch (1784) escribe que “lo prometió en 1769 y lo terminó en 6 meses” (traducción). Lugar del incendio: HNF indica Chinese Museum y la Biblioteca Linda Hall, Peale's Museum (ambos en Filadelfia, 1854). El secreto se fue revelando por etapas: la afirmación de Thicknesse en 1784, el libro de análisis de 1821 y Poe en 1836. Para este sitio no se pudo abrir la revista original que supuestamente publicó en 1857 la revelación completa de Mitchell, hijo del propietario (Google Books alcanzó el límite de búsquedas y HathiTrust no permitió el acceso). Como la única fuente es Wikipedia, no se ha confirmado.
Poe argumenta que una máquina por sí sola no puede jugar al ajedrez y que una persona la maneja desde dentro
Edgar Allan Poe escribió un ensayo sobre el muñeco turco que jugaba al ajedrez. Argumentó que la calculadora de Babbage obtiene respuestas con un procedimiento fijo, mientras que en el ajedrez la situación cambia según las jugadas del rival; por ello, una máquina sola no podría jugar y debía manejarla una mente humana. También señaló que, si fuera una verdadera máquina, siempre debería ganar, pero a veces perdía.
Lo que suele decirse:Suele contarse que “Poe descubrió el truco con una deducción brillante” Según la fuente original:Acertó al concluir que había una persona dentro. Pero en 1950 Shannon criticó como “un claro ‘non sequitur’” (traducción) la deducción de que una persona la manejaba porque a veces perdía, basada en la premisa de Poe (traducción) (una máquina sin operador humano no debería perder).
Lo que ocurrió después:En 1950, Shannon propuso en un artículo un método para que una computadora de uso general jugara razonablemente bien al ajedrez mediante un programa, y señaló que la lógica de Poe no era válida. En mayo de 1997, la computadora Deep Blue de IBM derrotó al entonces campeón mundial por 3.5 a 2.5 en un encuentro de 6 partidas en Nueva York (según la explicación de IBM).
Qué muestra la figura:Dentro de la caja del muñeco que juega al ajedrez se esconde una persona: al abrir las puertas una por una, se mueve hacia el lado cerrado y no se la descubre. Si se abren ambas a la vez, queda a la vista.
061822 · Máquina de diferencias
Tablas numéricas sin multiplicar
¿Se puede dejar a una máquina el trabajo de repetir los mismos cálculos?
En 1822, en una carta abierta dirigida a Davy, presidente de la Royal Society, el británico Charles Babbage expuso el proyecto de una máquina que calcularía automáticamente las tablas numéricas usadas para logaritmos y astronomía, e incluso las imprimiría. Al principio de la carta escribió que el enorme trabajo de repetir los mismos cálculos le había llevado a pensar en una máquina que sustituyera una de las funciones más elementales de la inteligencia humana. Más tarde se la llamó máquina de diferencias.
La clave es la diferencia (entre números consecutivos). Los cuadrados 1, 4, 9, 16… tienen diferencias de 3, 5, 7…, y la diferencia de esas diferencias es siempre 2. Por eso, al repetir los pasos de sumar la segunda diferencia a la primera y la primera al número, se puede seguir generando la tabla sin multiplicar. Una vuelta de la fila de engranajes de la figura de la derecha hace avanzar la tabla una fila. Para una fórmula de grado 3 se añade otra fila de engranajes.
la diferencia de orden n tiene siempre el mismo valor
El título de la carta no contiene las palabras máquina de diferencias. El nombre empezó a usarse después.
Fuentes originales y grado de certeza (1)Tablas numéricas sin multiplicar
3 de julio de 1822Verificado en la fuente original
Babbage presenta una máquina que calcula e imprime tablas numéricas automáticamente (la máquina de diferencias)
El británico Charles Babbage explicó el proyecto de la máquina de diferencias en una carta abierta a Davy, presidente de la Royal Society. Era una máquina que calcularía automáticamente tablas numéricas para cálculos logarítmicos y astronómicos mediante la suma de diferencias entre números consecutivos, y que también las imprimiría. Al principio de la carta escribió que el enorme esfuerzo de repetir los mismos cálculos le había sugerido una máquina que sustituyera una de las funciones más bajas de la inteligencia humana.
Qué muestra la figura:La diferencia entre diferencias de números al cuadrado siempre es 2. Por eso se puede seguir creando una tabla numérica repitiendo solo sumas de diferencias, sin multiplicar.
071843 · Máquina analítica
Números de Bernoulli repitiendo pasos
¿Se pueden escribir los pasos de un cálculo y entregárselos a una máquina?
El siguiente proyecto de Babbage fue la , que recibiría los pasos mediante tarjetas perforadas y podría realizar cualquier cálculo (no se construyó). En 1843, Ada Lovelace tradujo al inglés un artículo que explicaba esta máquina y añadió notas de una extensión aproximadamente 3 veces mayor que la del original. Firmó solo con A.A.L.
En la nota E llamó cycle a un conjunto de operaciones que se repiten muchas veces y explicó también la estructura anidada, con una repetición dentro de otra. En la nota G mostró con detalle, mediante una fórmula y una tabla, los pasos para que la máquina calculase sucesivamente una secuencia llamada números de Bernoulli. Con n＝1 se calcula B₁, con n＝2, B₃, y con n＝3, B₅: se repite la misma fórmula cambiando n y se usan las respuestas anteriores en el cálculo siguiente. Es un algoritmo (pasos claramente definidos para resolver un problema) con lo que hoy se llama un bucle. En la figura de la derecha se puede pulsar “Repetir una vez”.
números de Bernoulli (la numeración sigue la de las notas)
Lo que se cree saberLo que suele decirse:Lovelace afirmó tajantemente que las máquinas no tienen creatividad Según la fuente original:En la nota G, justo antes de escribir que la máquina no pretende crear nada por sí misma, advirtió que las novedades suelen sobrevalorarse al principio y luego infravalorarse como reacción. Ya había descrito en 1843 el patrón de auge e invierno.
¿La primera programadora del mundo?
Hay distintas opiniones sobre si se le debe dar ese título. Según las memorias del propio Babbage (1864), ella eligió los ejemplos e hizo los cálculos, pero él se encargó de la parte de los números de Bernoulli, y ella encontró un error importante y se la devolvió. También hay quien considera que la tabla de la nota G se parece a lo que hoy se llama un registro de ejecución.
La nota A contiene además una previsión condicionada a que las relaciones entre las alturas de los sonidos puedan expresarse con los símbolos de la máquina: “la máquina podría componer piezas musicales elaboradas y científicas” (traducción) (apartado 19 de este capítulo).
Fuentes originales y grado de certeza (2)Números de Bernoulli repitiendo pasos
1843Verificado en la fuente originalLas fuentes discrepan
Ada Lovelace publica una explicación de la máquina analítica de Babbage con extensas notas
Ada Lovelace tradujo al inglés la explicación que el ingeniero italiano Menabrea había escrito en francés sobre la de Babbage (una máquina diseñada para recibir instrucciones mediante tarjetas perforadas y realizar cualquier cálculo; nunca se construyó). La publicó con notas de una extensión unas 3 veces mayor que el original. Firmó únicamente A.A.L. En la nota G escribió que la máquina no pretende crear nada por sí misma y que puede hacer cualquier cosa que sepamos cómo ordenarle.
Lo que suele decirse:Suele citarse de forma aislada que “Lovelace afirmó tajantemente que ‘las máquinas no pueden crear’” Según la fuente original:Justo antes de esa frase de la nota G, argumenta que hay que tener cuidado porque las nuevas invenciones tienden a sobrevalorarse y, por reacción, a infravalorarse. Sus palabras aparecen en un contexto de advertencia contra las expectativas excesivas.
Lo que aún no se sabe:Todavía no se ha resuelto qué significa que una máquina cree algo (Lovelace escribió “no tiene pretensión alguna de crear nada” (traducción); en 1950, Turing trató esta frase como la y respondió que las máquinas lo sorprendían a menudo).
6 fuentes originales y cómo se verificaron
Discrepancias entre las fuentes:Hay desacuerdo sobre si llamar a Lovelace “la primera programadora del mundo”. El Museo de Historia de la Computación dice que “a menudo se la llama así, pero los biógrafos lo debaten” (traducción). El libro editado por Aspray (1990), citado por Nilsson (2010), dice que “no hay fundamento” (traducción). Un artículo de la Biblioteca Bodleiana (2018) indica que la tabla de la nota G suele llamarse “el primer programa”, pero se parece más a un registro de ejecución. En sus memorias (1864, página 136), el propio Babbage escribe que los ejemplos y cálculos eran de ella, salvo la parte de los números de Bernoulli, de la que él se encargó y en la que ella detectó un error. Este sitio no toma partido.
La previsión de Lovelace: “la máquina podría componer piezas musicales elaboradas y científicas” (traducción)
En la nota A, Lovelace argumentó que la máquina analítica debería poder trabajar no solo con números, sino también con objetos cuyas relaciones pudieran expresarse mediante símbolos. Como ejemplo, escribió que, si las relaciones entre las alturas de los sonidos pudieran representarse con los símbolos de la máquina, esta quizá compusiera piezas musicales elaboradas de cualquier complejidad y duración.
Lo que ocurrió después:La máquina analítica nunca se construyó. Unos 110 años después, el 9 de agosto de 1956, estudiantes de la Universidad de Illinois, Estados Unidos, interpretaron los 3 primeros movimientos de un cuarteto de cuerda compuesto con la computadora ILLIAC I (la Suite Illiac). Según el museo de la universidad, quedó terminado a finales de 1956; algunas fuentes indican “1957”.
Qué muestra la figura:La nota G de Lovelace describía un procedimiento que repetía la misma fórmula cambiando n y usaba el resultado anterior en el cálculo siguiente. Hoy se llamaría un algoritmo con un bucle.
081854 · Álgebra de la lógica
Un álgebra de solo 0 y 1
¿Se pueden expresar y, o y no mediante cálculos con fórmulas?
En 1854, George Boole publicó . Su propósito era expresar las leyes del funcionamiento de la mente al razonar mediante cálculos con símbolos, como en el álgebra, y construir una teoría de la lógica y la probabilidad.
Boole observó que los símbolos de la lógica cumplen x×x＝x (x² ＝x). Entre los números, solo 0 y 1 lo satisfacen. Por eso consideró un álgebra cuyos símbolos solo toman los valores 0 y 1 (página 37). Escribió el conjunto de lo que no es x como 1 − x y mostró que x(1 − x)＝0 expresa la antigua regla de que nada puede ser x y no ser x al mismo tiempo (principio de no contradicción) (páginas 48–49).
En la figura de la derecha se puede mover x. Solo 0 y 1 cumplen x² ＝x. Al construir tablas de y, o y no con interruptores de 0 y 1, se obtienen las mismas tablas de circuitos lógicos que se estudian en Información I, una asignatura de informática de la secundaria japonesa.
x·y (y), 1 − x (no), x＋y − x·y (o)
x, y
valores 0 o 1
x＋y − x·y
fórmula de “o” con la notación actual
Lo que se cree saberLo que suele decirse:Boole creó la lógica de 0 y 1 para las computadoras Según la fuente original:El objetivo del libro era expresar con símbolos las leyes del funcionamiento de la mente al razonar. En una búsqueda textual del libro no aparece la palabra machine. Quienes la aplicaron a circuitos de interruptores eléctricos fueron ingenieros de unos 80 años después (apartado 10 de este capítulo).
Fuentes originales y grado de certeza (1)Un álgebra de solo 0 y 1
1854Verificado en la fuente original
Boole, Una investigación sobre las leyes del pensamiento (An Investigation of the Laws of Thought) ── expresar las leyes del razonamiento mediante un álgebra de 0 y 1
George Boole, profesor de matemáticas del Queen's College, Cork, publicó Una investigación sobre las leyes del pensamiento (An Investigation of the Laws of Thought). Su propósito era expresar las leyes del pensamiento humano al razonar (pensar siguiendo una secuencia lógica) mediante cálculos simbólicos semejantes al álgebra, y construir sobre ellos la lógica y la teoría de la probabilidad (capítulo 1, sección 1). Boole se fijó en que los únicos números que cumplen x×x＝x (x²＝x) son 0 y 1. Argumentó que un álgebra cuyos símbolos x, y y z toman los 2 valores 0 y 1 tiene la misma forma que las leyes de la lógica (página 37). Este álgebra de 0 y 1 recibió después el nombre de álgebra de Boole y se convirtió en la base de los circuitos lógicos (AND, OR, NOT) que se estudian en Información I, la asignatura japonesa de informática de secundaria.
Lo que suele decirse:Suele interpretarse que “Boole creó la lógica de 0 y 1 para las computadoras” (la página de la universidad también dice (traducción)) Según la fuente original:El objetivo declarado del libro es representar las leyes del pensamiento al razonar mediante cálculos simbólicos y construir la lógica y la teoría de la probabilidad (capítulo 1, sección 1). En las búsquedas de texto realizadas para este sitio no aparece la palabra machine en el libro. Fueron ingenieros de unos 80 años después quienes lo aplicaron a circuitos eléctricos de conmutación (registro → Akira Nakashima y Masao Hanzawa, de NEC…).
Qué muestra la figura:Solo 0 y 1 cumplen x² = x. Al calcular únicamente con 0 y 1 se obtienen las tablas de Y, O y NO, iguales a las de los circuitos lógicos.
091920–1942 · Robots
El “robot” y el tambor de Gakutensoku
¿Cuándo nació el robot y qué clase de ser era?
En 1920, el escritor checo Karel Čapek publicó la obra teatral . El “robot” era un ser humano artificial, fabricado en masa con materiales artificiales para trabajar, y su nombre se creó a partir de una palabra que significa trabajo. Según el relato del propio Karel, cuando tenía dificultades para encontrar un nombre, su hermano Josef, pintor, le propuso: “Entonces llámelos Robots” (traducción).
En 1928, el biólogo Makoto Nishimura, que era editorialista del periódico Osaka Mainichi, construyó un ser humano artificial llamado “Gakutensoku”, nombre que significa “aprender de las leyes del cielo” (traducción), y lo presentó en una exposición en Kioto. Se movía con aire comprimido. Un eje cubierto de numerosos salientes parecidos a verrugas giraba y presionaba determinados tubos de goma durante tiempos definidos, dejando pasar o deteniendo el aire. Como los pines del tambor de una caja de música, el orden de los salientes constituía el programa de movimientos (informe de investigación del Museo de Ciencias de Osaka).
En la figura de la derecha se pueden añadir y quitar salientes del tambor para comprobar el orden en que cambia la expresión.
En 1942, el escritor de ciencia ficción Asimov formuló las en su relato . En las historias, la ambigüedad de las palabras de las reglas y los conflictos entre las leyes dieron lugar a las tramas.
Lo que se cree saberLo que suele decirse:Gakutensoku fue el primer robot de Japón Según la fuente original:El material del Museo de Ciencias de Osaka afirma que “se dice que es el primer robot de Oriente” (traducción). Se dice que el original fue llevado a Alemania y desapareció; el que existe hoy es una reconstrucción de 2008.
Fuentes originales y grado de certeza (3)El “robot” y el tambor de Gakutensoku
1920–1921Verificado en la fuente originalLas fuentes discrepan
La palabra “robot” nace en la obra teatral R.U.R. de Čapek
El escritor checo Karel Čapek publicó la obra , en la que aparecen seres humanos artificiales, llamados “robot”, producidos en masa con materiales artificiales para trabajar. En el Teatro Nacional de Praga se estrenó el 25 de enero de 1921 y se representó 63 veces hasta 1927. “robot” es una palabra creada a partir de un término que significa trabajo. Según el relato escrito por el propio Karel, quien les dio ese nombre fue su hermano Josef, pintor.
Lo que suele decirse:Suele decirse que “Čapek (Karel, el autor) creó la palabra ‘robot’” Según la fuente original:Según el relato escrito por Karel, cuando no encontraba un nombre, su hermano Josef, pintor, le dijo “Entonces llámelos Robots” (traducción) (cita de Nilsson, informe de investigación del Museo de Ciencias de Osaka y Radio Checa). También suele afirmarse que “el estreno fue en el Teatro Nacional de Praga” → Según Radio Checa, una compañía aficionada de provincias la había representado antes.
Lo que aún no se sabe:Para este sitio no se ha podido abrir el texto original del relato escrito por Karel (una columna de periódico; no se ha comprobado el año en las fuentes).
4 fuentes originales y cómo se verificaron
Discrepancias entre las fuentes:Primera representación: el archivo del Teatro Nacional presenta su producción como el 100.º aniversario del “estreno mundial”. En cambio, Radio Checa escribe que una compañía aficionada de Hradec Králové actuó antes que el Teatro Nacional (no se pudo confirmar la fecha en el artículo).
Makoto Nishimura construye “Gakutensoku”, un gran humanoide que cambia de expresión
El biólogo Makoto Nishimura, entonces editorialista del Osaka Mainichi Shimbun, construyó un humanoide (robot) llamado “Gakutensoku”, cuyo nombre significa “aprender de las leyes del cielo” (traducción). Se presentó en la Gran Exposición de Kioto en conmemoración de la entronización de 1928. Mediante aire comprimido y tubos de goma movía los ojos, los párpados, las mejillas, la boca, el cuello, ambos brazos y el pecho, cambiando de expresión. Se dice que después fue llevado a Alemania y se perdió su rastro. El Museo de Ciencias de Osaka lo reconstruyó en 2008.
Lo que suele decirse:Suele llamarse “el primer robot de Japón” Según la fuente original:Las fuentes del Museo de Ciencias de Osaka dicen “se dice que es el primer robot de Oriente” (traducción) (informe de investigación) y (traducción) (comunicado de prensa). También presentan la desaparición en Alemania con la fórmula (traducción), por lo que no está clara.
Lo que aún no se sabe:No se sabe en qué lugar de Alemania ni qué le ocurrió al Gakutensoku original (el museo también escribe (traducción)).
Las de Asimov (1942) ── 3 reglas que siguen los robots de sus relatos
El escritor de ciencia ficción Isaac Asimov formuló explícitamente las , 3 reglas para los robots, en el relato Runaround (Círculo vicioso), publicado en el número de marzo de 1942 de Astounding. ① Un robot no debe dañar a un ser humano ni permitir, por inacción, que sufra daño. ② Debe obedecer las órdenes humanas, salvo si contradicen la primera ley. ③ Debe protegerse a sí mismo, salvo si contradice la primera o la segunda ley. En el relato, un robot con la tercera ley de autoprotección reforzada queda atrapado entre prioridades incompatibles. La ambigüedad de las palabras y los conflictos entre leyes dieron origen a las historias (SFE). Más tarde, Asimov añadió la : no dañar a la humanidad en su conjunto (la formuló explícitamente en una obra de 1985). Las tres leyes pasaron más allá de la ciencia ficción y comenzaron a citarse en debates sobre robots e IA (Britannica).
Lo que suele decirse:Suele creerse que “Asimov ideó las tres leyes por su cuenta” Según la fuente original:Asimov contó que John W. Campbell Jr. las había formulado en una conversación de diciembre de 1940; Campbell consideraba que ya estaban implícitas en los primeros relatos de robots de Asimov (SFE). Además, las historias presentan las tres leyes como una fuente de problemas por la ambigüedad de las palabras o por conflictos entre ellas, y no como reglas perfectas.
Lo que aún no se sabe:Aunque las reglas se establezcan con palabras, los resultados cambian según cómo se definan términos como o (las diversas historias sobre definiciones citadas por SFE). El mismo problema persiste al describir con palabras las reglas que se quiere que siga la IA actual (interpretación de este sitio).
Qué muestra la figura:Los movimientos de Gakutensoku dependen del orden de los salientes de un eje giratorio. Como los pines de una caja de música, ese orden funciona como programa.
101936 · Japón · Álgebra de circuitos
Calcular circuitos de interruptores
¿Se puede calcular si una bombilla se enciende sin dibujar el circuito?
En diciembre de 1936, Akira Nakashima y Masao Hanzawa, de Nippon Electric, publicaron en la revista del Instituto de Ingenieros de Comunicaciones Eléctricas de Japón una teoría para calcular y diseñar con fórmulas simbólicas los circuitos de relés (interruptores accionados por electricidad), usados, entre otros lugares, en centrales telefónicas. Representaban los contactos por su resistencia al paso de la electricidad: 0 si estaban cerrados e infinito si estaban abiertos. Escribían 2 contactos en serie como A＋B y en paralelo como A×B. Así, ＋y × obedecían reglas completamente distintas de las de la aritmética habitual. Era lo mismo que el álgebra de Boole, pero Nakashima no conocía entonces esa álgebra.
En la figura de la derecha se pueden pulsar los interruptores. En la notación actual (conexión＝1), la conexión en serie representa y (×), y la conexión en paralelo, o (＋). En la notación de 1936 (conexión＝0), la serie es＋y el paralelo es ×. Con cualquiera de las dos formas de cálculo, el resultado sobre si la bombilla se enciende es el mismo.
actualmente: serie A·B, paralelo A＋B 1936: serie A＋B, paralelo A × B
A, B, C
interruptores
＋y ×
operaciones con 0 y 1 (1＋1 es 1)
Lo que se cree saberLo que suele decirse:Shannon inició la teoría del diseño de circuitos con álgebra de Boole Según la fuente original:Akira Nakashima y Masao Hanzawa ya habían publicado una teoría para calcular circuitos de relés con fórmulas en la revista del Instituto de Ingenieros de Comunicaciones Eléctricas de diciembre de 1936. El museo de la Sociedad de Procesamiento de la Información de Japón la presenta como equivalente a la de Shannon y 2 años anterior.
Fuentes originales y grado de certeza (1)Calcular circuitos de interruptores
diciembre de 1936Verificado en la fuente originalLas fuentes discrepanJapón
Akira Nakashima y Masao Hanzawa, de NEC, publican una teoría para calcular circuitos de relés mediante fórmulas
Akira Nakashima y Masao Hanzawa, ingenieros de Nippon Electric (NEC), publicaron en la revista del Instituto de Ingenieros de Comunicaciones Eléctricas una teoría para calcular y diseñar mediante fórmulas simbólicas los circuitos de relés (interruptores accionados por electricidad) utilizados en centrales telefónicas y otros dispositivos. Descubrieron que representar interruptores en serie y en paralelo como sumas y productos simbólicos lleva a reglas distintas de las de la aritmética habitual. Tenían la misma forma que el cálculo lógico de Boole de 1854 (álgebra de Boole), aunque Nakashima no lo conocía entonces. Esta idea se convirtió en una base del diseño de circuitos de las computadoras posteriores.
Lo que suele decirse:En las historias en inglés suele escribirse que “Shannon inició la teoría del diseño de circuitos mediante el álgebra de Boole” Según la fuente original:Akira Nakashima y Masao Hanzawa, de NEC, ya habían publicado una teoría para calcular circuitos de relés con fórmulas en la revista del Instituto de Ingenieros de Comunicaciones Eléctricas en diciembre de 1936 (el museo de la Sociedad de Procesamiento de Información de Japón dice que era el mismo contenido, 2 años antes que Shannon).
4 fuentes originales y cómo se verificaron
Discrepancias entre las fuentes:Universidad y año de la tesis de maestría de Shannon: el registro del MIT indica “Departamento de Ingeniería Eléctrica del MIT, 1940” (año del título). Nilsson (2010) escribe “tesis de maestría de la Universidad de Yale de 1937”. Muchas fuentes indican que apareció como artículo en una revista en 1938, pero no se ha comprobado para este sitio. “Nakashima, 2 años antes que Shannon” es la formulación del museo de la Sociedad de Procesamiento de Información de Japón; aquí no se ha comprobado qué artículos compara.
Qué muestra la figura:Los circuitos de interruptores se pueden calcular expresando sus conexiones en serie y en paralelo con + y ×. Tanto la notación de 1936 (conexión = 0) como la actual (conexión = 1) dan la misma respuesta sobre si la bombilla se enciende.
111936 · Un modelo del cálculo
Calcular con una cinta y una tabla
¿Qué significa que algo sea computable?
En 1936, Alan Turing publicó el artículo . Simplificó los pasos de una persona que calcula con papel y lápiz hasta reducirlos a una con una cinta dividida en casillas (en lugar del papel), un cabezal que lee y escribe una casilla cada vez y un número finito de estados. Definió como los números que esta máquina puede escribir.
La figura de la derecha representa esa máquina. El cabezal lee un símbolo de la cinta, consulta la tabla de reglas, cambia el símbolo, se mueve una casilla a la izquierda o a la derecha y pasa al siguiente estado. Con solo esto puede sumar 1 a un número binario. También se puede elegir el primer ejemplo de la página 233 del artículo: una máquina de 4 estados que escribe 0 y 1 alternadamente.
El artículo mostró además que, leyendo de la cinta la descripción de otras máquinas, se puede construir una única máquina capaz de realizar cualquier cálculo (máquina universal), y que no existe un procedimiento fijo que decida siempre si una fórmula lógica puede demostrarse.
(estado, símbolo leído) → (símbolo que se escribe, dirección del movimiento, estado siguiente)
estado
una de un número finito de marcas dentro de la máquina
tabla
lista de reglas de funcionamiento (equivale a un programa actual)
Lo que se cree saberLo que suele decirse:Turing diseñó la computadora en 1936 Según la fuente original:La machine del artículo es un modelo mental que simplifica los pasos de una persona que calcula; la palabra computer se refería a una “persona que calcula”. El nombre tampoco aparece en el artículo: lo dio Church en su reseña del año siguiente.
Fuentes originales y grado de certeza (1)Calcular con una cinta y una tabla
1936Verificado en la fuente originalLas fuentes discrepan
Turing, Sobre los números computables (On Computable Numbers) ── definir qué significa con una máquina imaginaria
Alan Turing publicó el artículo Sobre los números computables, con una aplicación al problema de decisión (On Computable Numbers, with an Application to the Entscheidungsproblem). Simplificó los pasos de una persona que calcula con papel y lápiz hasta una con una cinta dividida en casillas (en lugar de papel), un cabezal que lee y escribe una casilla a la vez y un número finito de estados (secciones 1 y 9). Definió como un número cuyos decimales se pueden escribir con esta máquina. Además, mostró que se puede construir una sola máquina (máquina universal) que calcule cualquier secuencia computable si recibe en la cinta la descripción de otras máquinas (sección 6). También demostró que no existe un procedimiento fijo que siempre determine si una fórmula lógica puede demostrarse (la respuesta al problema de decisión; sección 11). Al año siguiente, este modelo recibió el nombre de y se considera un modelo fundamental de la teoría de la computación y de la informática.
Lo que suele decirse:Suele interpretarse que “Turing diseñó una computadora (máquina de Turing) en 1936” Según la fuente original:La machine del artículo es un modelo imaginario que simplifica los pasos de una persona que calcula con papel y lápiz (secciones 1 y 9). El término computer del artículo significa “persona que calcula”; en la página 250 se utiliza he. Tampoco aparece el nombre : Turing la llamaba automatic machine, entre otras denominaciones. El nombre procede de una reseña de Church del año siguiente (SEP).
9 fuentes originales y cómo se verificaron
Discrepancias entre las fuentes:Año: la fecha de recepción impresa es 1936-05-28 y la de lectura ante la sociedad es 1936-11-12. El volumen publicado (Vol. 42) figura como 1937 en el registro de la editorial (Crossref) y en el catálogo de King's College, y como “1936–7” en SEP. Este sitio indica ambas fechas: “1936 (recepción y presentación); el volumen de la revista corresponde a 1936–37”.
Qué muestra la figura:Una máquina sencilla que lee 1 casilla de una cinta, la modifica y se mueve puede calcular usando solo una tabla de reglas. Turing definió como “computable” un número que esa máquina puede escribir.
121943 · Neurona formal
Convertir una neurona en un interruptor
¿Cómo queda una célula nerviosa del cerebro si se expresa mediante una fórmula?
En diciembre de 1943, McCulloch y Pitts publicaron el artículo . Como la actividad de una célula nerviosa (neurona) es de (se activa o no se activa), consideraron que el funcionamiento de una red de células nerviosas puede expresarse mediante una lógica de 2 valores. Se considera el punto de partida de la investigación sobre redes neuronales.
Entre sus supuestos estaban que una neurona se activa cuando se estimula simultáneamente un número determinado de sinapsis, que una sola sinapsis inhibidora activa impide su activación y que las conexiones de la red no cambian. En términos actuales, es una neurona formal que suma las entradas y compara el resultado con un umbral. Se puede probar en la figura de la derecha. Un umbral de 2 produce AND (y); uno de 1, OR (o); y una entrada inhibidora, NOT (negación). XOR (solo una de las dos entradas) no se puede realizar con una única neurona, pero sí conectando 3.
y＝1 (cuando x₁ ＋x₂ ＋ … ≧ θ y la entrada inhibidora es 0); en los demás casos, 0
x
entrada (0 o 1)
θ
umbral
entrada inhibidora
si al menos una es 1, la salida siempre es 0
Lo que se cree saberLo que suele decirse:El modelo de 1943 tenía conexiones fijas y el aprendizaje llegó con Hebb en 1949 Según la fuente original:El artículo de 1943 también trataba el aprendizaje. Consideraba cambios por los que se forman nuevas sinapsis y afirmaba que esos cambios pueden sustituirse por una red con bucles (página 124).
El modelo y el cerebro real
El propio artículo advierte que la (traducción), según la cual una red que aprende puede sustituirse por una red cuyas conexiones no cambian, no explica los hechos del cerebro real (página 117).
Fuentes originales y grado de certeza (1)Convertir una neurona en un interruptor
diciembre de 1943Verificado en la fuente original
El artículo de McCulloch y Pitts: describir con fórmulas las células nerviosas del cerebro como un circuito de interruptores que se activan o no
Warren McCulloch y Walter Pitts publicaron Un cálculo lógico de las ideas inmanentes en la actividad nerviosa. Consideraron que, como la actividad de las células nerviosas (neuronas) es de (se activan o no), el funcionamiento de las redes neuronales puede describirse con lógica proposicional (lógica con solo 2 valores: verdadero o falso). Entre los supuestos del cálculo establecieron que la activación es de todo o nada, que ocurre cuando cierto número de sinapsis reciben estímulos simultáneos, que basta con que actúe 1 sinapsis inhibidora para impedir la activación y que la estructura de la red no cambia con el tiempo (página 118). También escribieron que, si se le añade una cinta y un dispositivo lector, la red puede calcular los mismos números que una máquina de Turing (página 129). Se considera un punto de partida de la investigación sobre neuronas artificiales.
Lo que suele decirse:① Las explicaciones generales suelen presentar “McCulloch y Pitts, 1943 = modelo neuronal; mecanismo de aprendizaje = Hebb, 1949” en ese orden (por ejemplo, página 2 de la explicación del Premio Nobel) Según la fuente original:El artículo de 1943 también trata el aprendizaje (learning). Considera la formación de nuevas sinapsis como el cambio más sencillo y supone que (traducción). Escribe que ese cambio puede sustituirse por una red con bucles (teorema VII; página 124). Sin embargo, como supuesto del cálculo establece que la estructura de la red no cambia (página 118). ② Algunos resúmenes dicen que (traducción) (Nilsson, página 34) → La página 129 del artículo dice que, con una cinta y un dispositivo lector, la red puede calcular los mismos números que una máquina de Turing, pero sin cinta solo puede calcular una parte de ellos.
Lo que aún no se sabe:El propio artículo advierte que la que permite sustituir una red que aprende por otra de estructura fija no explica los hechos del cerebro real (página 117). Las neuronas reales no funcionan exactamente según estos supuestos (todo o nada; estructura invariable), lo que sirve para entender la diferencia entre un modelo y la realidad.
Qué muestra la figura:Incluso un interruptor que solo suma entradas y las compara con un umbral puede funcionar como AND u OR al cambiar ese umbral, y como NOT con una entrada inhibidora. XOR no puede construirse con 1 solo, pero sí conectando 3.
Este código Python reproduce el mismo mecanismo que “Explorar”. Al pulsar ▶ Ejecutar, el resultado aparece debajo. Se pueden cambiar los números y volver a ejecutarlo.
u02_mcculloch_pitts.py
131943 · Tiempo y memoria
Algo frío se siente caliente un instante
¿Puede una red de interruptores recordar lo que ocurrió antes?
La página 122 del mismo artículo contiene un ejemplo curioso. Si se pone algo frío sobre la piel por un instante y se retira, se siente calor; si se deja más tiempo, solo se siente frío. El artículo expresó mediante fórmulas las conexiones entre las neuronas receptoras de la piel (calor y frío) y las que producen las sensaciones (caliente y frío), y explicó esta ilusión. Cada vez que la señal atraviesa una conexión se retrasa 1 paso. Al acumular retrasos, se puede recordar lo que ocurrió un poco antes.
En la figura de la derecha se puede cambiar cuánto dura el contacto frío. Si dura un instante, después de retirarlo se activa la parte que produce la sensación de calor; si dura más, se activa la que produce la sensación de frío.
La página 124 dice que, si las señales forman un bucle, la actividad puede seguir circulando por él indefinidamente. La neurona del bucle de la figura, una vez activada, sigue activándose hasta que llega una señal de parada. Es la memoria más sencilla, capaz de conservar incluso lo ocurrido mucho antes.
sensación de calor(t)＝calor(t−1) o (frío(t−3) y no frío(t−2)) sensación de frío(t)＝frío(t−2) y frío(t−1)
t
tiempo (1 paso＝retraso de 1 conexión)
calor, frío
activación del lado receptor de la piel
sensación de calor, sensación de frío
activación del lado que produce la sensación
Lo que se cree saberLo que suele decirse:McCulloch y Pitts mostraron que las redes neuronales pueden realizar cualquier cálculo Según la fuente original:En la página 129 escriben que, si se añade una cinta y un dispositivo de lectura, la red puede calcular los mismos números que una máquina de Turing; sin la cinta, solo puede calcular una parte de ellos.
Fuentes originales y grado de certeza (1)Algo frío se siente caliente un instante
diciembre de 1943Verificado en la fuente original
El artículo de McCulloch y Pitts: describir con fórmulas las células nerviosas del cerebro como un circuito de interruptores que se activan o no
Warren McCulloch y Walter Pitts publicaron Un cálculo lógico de las ideas inmanentes en la actividad nerviosa. Consideraron que, como la actividad de las células nerviosas (neuronas) es de (se activan o no), el funcionamiento de las redes neuronales puede describirse con lógica proposicional (lógica con solo 2 valores: verdadero o falso). Entre los supuestos del cálculo establecieron que la activación es de todo o nada, que ocurre cuando cierto número de sinapsis reciben estímulos simultáneos, que basta con que actúe 1 sinapsis inhibidora para impedir la activación y que la estructura de la red no cambia con el tiempo (página 118). También escribieron que, si se le añade una cinta y un dispositivo lector, la red puede calcular los mismos números que una máquina de Turing (página 129). Se considera un punto de partida de la investigación sobre neuronas artificiales.
Lo que suele decirse:① Las explicaciones generales suelen presentar “McCulloch y Pitts, 1943 = modelo neuronal; mecanismo de aprendizaje = Hebb, 1949” en ese orden (por ejemplo, página 2 de la explicación del Premio Nobel) Según la fuente original:El artículo de 1943 también trata el aprendizaje (learning). Considera la formación de nuevas sinapsis como el cambio más sencillo y supone que (traducción). Escribe que ese cambio puede sustituirse por una red con bucles (teorema VII; página 124). Sin embargo, como supuesto del cálculo establece que la estructura de la red no cambia (página 118). ② Algunos resúmenes dicen que (traducción) (Nilsson, página 34) → La página 129 del artículo dice que, con una cinta y un dispositivo lector, la red puede calcular los mismos números que una máquina de Turing, pero sin cinta solo puede calcular una parte de ellos.
Lo que aún no se sabe:El propio artículo advierte que la que permite sustituir una red que aprende por otra de estructura fija no explica los hechos del cerebro real (página 117). Las neuronas reales no funcionan exactamente según estos supuestos (todo o nada; estructura invariable), lo que sirve para entender la diferencia entre un modelo y la realidad.
Qué muestra la figura:Una señal se retrasa 1 paso por cada conexión que atraviesa. Acumular retrasos permite recordar lo ocurrido poco antes, y una conexión en círculo permite conservarlo indefinidamente.
Este código Python reproduce el mismo mecanismo que “Explorar”. Al pulsar ▶ Ejecutar, el resultado aparece debajo. Se pueden cambiar los números y volver a ejecutarlo.
u02_mp_time.py
141946 · Computadora electrónica
¿Robot matemático o cerebro electrónico?
¿Para qué se construyó la primera computadora electrónica y cómo se presentó?
En febrero de 1946, el Departamento de Guerra de Estados Unidos presentó ENIAC, una computadora electrónica construida en la Universidad de Pensilvania. Tenía unos 18,000 tubos de vacío y pesaba 30 toneladas. Era una máquina para calcular tablas de tiro (tablas del vuelo de los proyectiles) de cañones y bombas. Según el anuncio, podía sumar en 1/5000 de segundo y multiplicar números de 10 cifras en 1/360 de segundo. Los pasos del cálculo se preparaban cambiando las conexiones de interruptores y cables.
El cálculo de las tablas de tiro repite dos pasos en intervalos muy breves: avanzar la posición según la velocidad y modificar la velocidad por la gravedad y la resistencia del aire. En la figura de la derecha, cuanto más pequeño es cada paso, mayor es la precisión y más cálculos se necesitan. Según una conferencia de 1974 de Burks, que la había demostrado ante la prensa, una trayectoria de 30 segundos se calculaba en 3 días por una persona dedicada a calcular (entonces llamada computer) y en 20 segundos con ENIAC. El anuncio la llamaba “Este robot matemático” (traducción), pero también decía que (traducción).
x ← x＋vxΔt, vx ← vx − k·v·vxΔt (igual para la dirección vertical, restando también la gravedad g)
Δt
tiempo de 1 paso
v
velocidad
k
intensidad de la resistencia del aire (los valores de la figura son un ejemplo elegido por este sitio)
Lo que se cree saberLo que suele decirse:ENIAC se presentó como un cerebro electrónico Según la fuente original:El anuncio del Departamento de Guerra decía expresamente que “no… sustituye el pensamiento humano original” (traducción). La expresión (traducción) fue creada por los titulares de los periódicos, y ese mismo año Hartree, en Gran Bretaña, también protestó contra un titular.
Fuentes originales y grado de certeza (1)¿Robot matemático o cerebro electrónico?
15 de febrero de 1946Verificado en la fuente originalLas fuentes discrepan
La presentación de ENIAC ── el comunicado militar: “Este robot matemático” (traducción) y (traducción); los periódicos: (traducción)
El Departamento de Guerra de Estados Unidos (War Department) presentó la calculadora electrónica ENIAC, desarrollada en la Escuela Moore de Ingeniería Eléctrica de la Universidad de Pensilvania. Según el comunicado, tenía unos 18,000 tubos de vacío, ocupaba una sala de 30×50 pies, pesaba 30 toneladas y era 1000 veces más rápida que la calculadora de uso general más avanzada de entonces. El proyecto comenzó en julio de 1943 para elaborar tablas de tiro (trayectorias de proyectiles) para cañones y bombas, y terminó en otoño de 1945. Los procedimientos de cálculo (programas) se configuraban cambiando a mano interruptores y conexiones de cables (Weik, 1961). Entonces también se llamaba computer a las personas que calculaban, es decir, “persona que calcula”; el comunicado indica que se necesitaban unas 200 con formación para elaborar las tablas de tiro. Llamaba a ENIAC “Este robot matemático” (traducción), pero también decía que (traducción).
Lo que suele decirse:Suele creerse que “ENIAC se presentó como un ‘cerebro electrónico’” Según la fuente original:El comunicado del Departamento de Guerra lo llamaba “Este robot matemático” (traducción), pero señalaba expresamente que (traducción) y que “no… sustituye el pensamiento humano original” (traducción). fue una palabra de los titulares de los periódicos; ese mismo año, Hartree también protestó contra los titulares en Gran Bretaña (Martin, 1995).
4 fuentes originales y cómo se verificaron
Discrepancias entre las fuentes:Fechas: Martin (1995) sitúa el anuncio público el 1946-02-14; el comunicado autorizaba su difusión desde la radio nocturna del 1946-02-15 y los periódicos matutinos del 02-16; Weik (1961) sitúa la presentación oficial el 02-15. Coste: el comunicado estima unos 400,000 dólares, incluida la investigación y el desarrollo; Weik da un total contractual de 486,804.22 dólares. Martin escribe “Saturday, February 14, 1946”, pero el 1946-02-14 fue jueves y el sábado fue 02-16 (calculado con el calendario para este sitio).
Qué muestra la figura:ENIAC era una máquina que calculaba tablas de trayectorias de proyectiles de artillería. Al actualizar posición y velocidad en intervalos cortos, pasos más pequeños dan mayor precisión y requieren más cálculos.
151949 · Regla de aprendizaje
Las conexiones más usadas se fortalecen
¿Cómo aprende un circuito neuronal a partir de la experiencia?
En 1949, en la página 62 de , el psicólogo Donald Hebb planteó una hipótesis. Cuando la célula A participa repetidamente o de forma persistente en la activación de la célula B, se produce algún cambio en una de las células o en ambas, y aumenta la influencia de A en la activación de B. La idea es que cuanto más se usa una conexión, más fuerte se vuelve. En la misma página escribió también que no hay pruebas directas de ese mecanismo.
La figura de la derecha es el ejemplo más sencillo. B siempre se activa cuando llega la señal de comida. La conexión de A (el sonido de una campana) a B es débil al principio. Cada vez que A y B se activan juntas, la conexión se fortalece. Cuando supera el umbral, la campana por sí sola activa B. La campana y la comida son una analogía de este sitio.
Esta idea se llama y fue uno de los puntos de partida tanto de la investigación sobre el funcionamiento del cerebro como de los métodos de aprendizaje de las redes neuronales artificiales.
w ← w＋η·xA·yB
w
fuerza de la conexión de A a B
η
rapidez con que la conexión se fortalece (tasa de aprendizaje)
xA, yB
1 cuando se activa A o B
Lo que se cree saberLo que suele decirse:Hebb dijo que las células que se activan juntas se conectan entre sí Según la fuente original:El libro dice que A “participa en su activación” (traducción). El lema fire together, wire together fue difundido en conferencias por la neurocientífica Carla Shatz.
Fuentes originales y grado de certeza (1)Las conexiones más usadas se fortalecen
1949Verificado en la fuente original
Hebb, La organización de la conducta (The Organization of Behavior) ── la hipótesis de que las conexiones nerviosas más utilizadas se fortalecen
El psicólogo Donald Hebb publicó La organización de la conducta: una teoría neuropsicológica (The Organization of Behavior: A Neuropsychological Theory). En , en la página 62, propuso que, si la célula A participa repetidamente o de forma persistente en la activación de la célula B, ocurre un cambio en una o ambas células que aumenta la eficacia de A para activar B. Es decir, cuanto más se utiliza una conexión, más se fortalece. En la misma página, Hebb señaló que no había pruebas directas de ese mecanismo. La idea recibió el nombre de y fue uno de los puntos de partida tanto del estudio del cerebro como de los métodos de aprendizaje de las redes neuronales artificiales.
Lo que suele decirse:Suele decirse que “Hebb afirmó que ‘las células que se activan juntas se conectan’ (fire together, wire together)” Según la fuente original:En la página 62 del libro escribe (traducción); habla de “participa en su activación” (traducción), no de “al mismo tiempo”. En las búsquedas realizadas en el libro para este sitio no se encontraron las expresiones fire together ni wire together. Fue la neurocientífica Carla Shatz quien utilizó este breve lema en conferencias y lo difundió en un artículo de Scientific American (su propio testimonio y una página web de la Universidad de Stanford).
Lo que aún no se sabe:En 1949, Hebb escribió que el mecanismo (crecimiento de protuberancias sinápticas) era (traducción), pero que no había pruebas directas (página 62). Después se encontraron experimentalmente fenómenos similares (Nilsson). Sirve como ejemplo de una idea propuesta como hipótesis y comprobada más tarde.
Qué muestra la figura:Cada vez que A y B se activan juntos, la conexión de A a B se fortalece. Cuando supera el umbral, la campana por sí sola puede activar B.
Fuerza de la conexión w en cada ronda
Este código Python reproduce el mismo mecanismo que “Explorar”. Al pulsar ▶ Ejecutar, el resultado aparece debajo. Se pueden cambiar los números y volver a ejecutarlo.
u02_hebb.py
161949–1954 · Traducción automática
Las palabras cercanas fijan el sentido
¿Qué hace falta para traducir el lenguaje con una computadora?
En 1949, Warren Weaver, de la Fundación Rockefeller, distribuyó entre sus conocidos un memorando llamado , que preguntaba si las computadoras podían traducir el lenguaje. Si se lee un libro a través de una cubierta con un agujero que solo deja ver 1 palabra, no se puede saber si fast significa rápido o fijo en su lugar. Presentó la idea del contexto: si se amplía el agujero hasta ver N palabras a cada lado, se determina el significado.
En la figura de la derecha se puede cambiar el ancho N del agujero. Las frases y la tabla de palabras que sirven de pistas para determinar el significado son ejemplos creados para este sitio. Cuando N es pequeño, la pista queda fuera del agujero y se interpreta mal el significado.
En enero de 1954, IBM y la Universidad de Georgetown realizaron un experimento público de traducción del ruso al inglés con la computadora IBM 701. Tenía 250 palabras y solo 6 reglas gramaticales. Dostert predijo que en 5 años, quizá en 3, la traducción automática “bien podría ser ya un hecho” (traducción) “en áreas funcionales importantes de varias lenguas” (traducción).
significado＝tabla(la palabra que da una pista más cercana entre las N palabras de cada lado)
N
ancho del agujero (cuántas palabras se ven a cada lado)
Lo que se cree saberLo que suele decirse:Se dijo que la traducción automática estaría resuelta en 3–5 años Según la fuente original:El anuncio original incluía una condición. En el mismo acto también se recalcó que todavía no era posible introducir un libro en ruso y obtener uno en inglés. Los resultados de los 10 años siguientes no alcanzaron las expectativas y llevaron al informe ALPAC de 1966 (capítulo 5).
Fuentes originales y grado de certeza (3)Las palabras cercanas fijan el sentido
15 de julio de 1949Verificado en la fuente original
El memorando Traducción (Translation) de Weaver ── la primera propuesta de traducir lenguas con computadoras
Warren Weaver, de la Fundación Rockefeller, escribió y distribuyó entre sus conocidos un memorando titulado (Translation), sobre la posibilidad de utilizar computadoras para traducir. En 1947 había escrito al profesor Norbert Wiener del MIT que, al ver un artículo en ruso, se decía (traducción), y le preguntó por la idea de traducir con computadoras. Wiener respondió con franqueza que veía pocas esperanzas para una traducción próxima a un método mecánico, porque (traducción), y la conversación no avanzó. El memorando explica la idea de contexto: al leer un libro a través de una cubierta con una abertura de solo 1 palabra, no se puede decidir el significado de fast — (traducción)—, pero al ampliar la abertura para ver las N palabras anteriores y posteriores, el significado se determina. Propuso estudiar las propiedades estadísticas del lenguaje. Weaver advirtió varias veces que sus ideas podían ser ingenuas. Se considera que este memorando inició el campo de la traducción automática (Nilsson).
7 de enero de 1954Verificado en la fuente original
IBM y la Universidad de Georgetown hacen una demostración pública de traducción automática del ruso
En la sede de IBM en Nueva York, la computadora IBM 701 tradujo al inglés en pocos segundos unas frases en ruso preparadas por investigadores del lenguaje de la Universidad de Georgetown. Era un experimento pequeño, con solo 250 palabras de vocabulario y 6 reglas gramaticales. Sin embargo, recibió amplia cobertura, incluso en la primera página de The New York Times, y contribuyó a atraer fondos para investigar la traducción automática.
Lo que suele decirse:El comunicado de IBM decía (traducción), y la noticia recibió amplia cobertura Según la fuente original:En realidad, fue un pequeño experimento con 250 palabras y 6 reglas para unas frases seleccionadas. Más tarde, Hutchins (2004) escribió que otros grupos de investigación rechazaban (traducción) y (traducción).
7 de enero de 1954Verificado en la fuente original
Predicción de Dostert: en 5 años, quizá 3, bien podría existir traducción automática en áreas importantes de varias lenguas
El día de la demostración, Dostert, de la Universidad de Georgetown, afirmó que había quedado clara la posibilidad de traducir mediante procesamiento electrónico. Predijo que (traducción). Al mismo tiempo, subrayó que aún no era posible introducir un libro en ruso y obtener uno en inglés.
Lo que suele decirse:Suele decirse que “afirmó que la traducción automática estaría resuelta en 3–5 años” Según la fuente original:El comunicado original incluía las limitaciones “en áreas funcionales importantes de varias lenguas” (traducción) y “bien podría ser ya un hecho” (traducción). En esa misma ocasión también destacó que aún no se podía (traducción). Añadió la perspectiva de empezar con diccionarios diferentes para cada área.
Lo que ocurrió después:Según Hutchins (2004), la impresión de que la traducción práctica estaba cerca atrajo abundantes fondos para la investigación posterior. Sin embargo, los resultados de los siguientes 10 años no cumplieron las expectativas, y quienes aportaban los fondos crearon una comisión de investigación llamada ALPAC (informe de 1966). Nilsson (2010) también escribe que la investigación posterior fue decepcionante.
Qué muestra la figura:Ver solo la palabra fast no permite decidir su sentido: “‘Fast’ puede significar ‘rápido’; o puede significar ‘inmóvil’” (traducción). Las N palabras anteriores y posteriores permiten decidirlo, pero si N es pequeño la pista queda fuera de la ventana y se interpreta mal.
Este código Python reproduce el mismo mecanismo que “Explorar”. Al pulsar ▶ Ejecutar, el resultado aparece debajo. Se pueden cambiar los números y volver a ejecutarlo.
u02_context_window.py
171864–1950 · Juegos
Mirar hacia adelante y elegir una jugada
¿Cómo debe elegir sus jugadas una computadora para jugar?
En 1864, Babbage escribió en sus memorias que había pensado que “todo juego de habilidad puede ser jugado por un autómata” (traducción).
En marzo de 1950, Claude Shannon, de Bell Labs, presentó un método en el artículo . En ajedrez hay unas 30 jugadas por turno y, si una partida dura unas 40 jugadas, hay 10 elevado a 120 partidas posibles: no se pueden examinar todas. Por eso, se exploran unas cuantas jugadas por adelantado y se valora la posición resultante con una puntuación f(P). Suponiendo que en el turno propio se elige la puntuación máxima y en el del adversario la mínima, se trasladan las puntuaciones hasta la posición actual (hoy se llama método minimax).
La figura de la derecha es un árbol con la misma forma que la figura 2 del artículo. Se pueden cambiar las puntuaciones para observar qué jugada se elige.
mejor jugada＝maxi minj f(MijMiP)
P
posición actual
Mi
jugada propia
Mij
respuesta del adversario
f
función de evaluación de una posición
Cómo se puntúa y el tres en raya
El ejemplo de puntuación del artículo multiplica las diferencias en el número de piezas por sus pesos (reina 9, torre 5, alfil y caballo 3, peón 1), suma los resultados y añade pequeños ajustes por la debilidad de la estructura de peones y el número de jugadas disponibles.
Babbage intentó obtener fondos exhibiendo una máquina de tres en raya, pero abandonó la idea. En el tres en raya se pueden examinar todas las jugadas hasta el final y, si ambos juegan de la mejor forma, la partida termina en empate (se puede comprobar con el programa de Python).
Fuentes originales y grado de certeza (2)Mirar hacia adelante y elegir una jugada
marzo de 1950Verificado en la fuente original
Shannon publica el artículo (Programming a Computer for Playing Chess)
Claude Shannon, de los Laboratorios Bell de Estados Unidos, publicó en un artículo un método para que una computadora de uso general jugara al ajedrez mediante un programa. Como calcular todas las jugadas hasta el final exige una cantidad de cálculo enorme e imposible, propuso explorar unas pocas jugadas por adelantado, asignar puntuaciones a las ventajas y desventajas de las posiciones y elegir la mejor jugada.
Babbage escribe que creía que “todo juego de habilidad puede ser jugado por un autómata” (traducción) y que intentó exhibir una máquina de tres en raya
En sus memorias, Babbage escribió que eligió hacer que una máquina jugara a juegos que solo requieren destreza mental, como el tres en raya, las damas o el ajedrez, para poner a prueba su modo de pensar. La mayoría de las personas a las que preguntó respondieron que estos juegos necesitan la razón humana. Unas pocas personas con conocimientos matemáticos admitían la posibilidad de que una máquina jugara, pero insistían en que no se podría construir, porque incluso el juego más sencillo tenía innumerables combinaciones. Babbage creía que cualquier juego podía jugarse con una máquina e intentó exhibir una de tres en raya para reunir fondos para la máquina analítica. Abandonó la idea al saber que otras exhibiciones no daban beneficios.
Lo que aún no se sabe:Para este sitio no se ha comprobado hasta dónde llegó la elaboración de los planos de la máquina de tres en raya.
Qué muestra la figura:Se puntúan posiciones situadas varias jugadas más adelante y se llevan esos valores hasta la posición actual, suponiendo que el rival elige el menor y el jugador propio el mayor (minimax).
Este código Python reproduce el mismo mecanismo que “Explorar”. Al pulsar ▶ Ejecutar, el resultado aparece debajo. Se pueden cambiar los números y volver a ejecutarlo.
u02_tictactoe_minimax.py
181950 · Juego de imitación
Reformular si las máquinas pueden pensar
¿Cómo se debe responder a la pregunta de si las máquinas pueden pensar?
En octubre de 1950, Turing escribió en un artículo que el planteamiento “¿Pueden pensar las máquinas?” (traducción) “carece tanto de sentido que no merece ser discutido” (traducción), y lo sustituyó por el . La persona que interroga se comunica solo por escrito con 2 personas en otras habitaciones. Originalmente era un juego para adivinar cuál de las dos personas, un hombre y una mujer, era el hombre. Turing consideró cuántas veces se equivocaría quien interroga si una máquina ocupara el lugar del hombre.
El artículo contiene ejemplos de preguntas y respuestas. Al recibir la petición de escribir un poema sobre el puente del Forth, quien responde se niega y dice que no sabe escribir poesía. Si se le pide sumar 34957 y 70764, espera unos 30 segundos y contesta 105621 (el resultado correcto es 105721, según el cálculo de este sitio). También escribió que, si una persona fingiera ser una máquina, enseguida se la descubriría por su lentitud y sus errores al calcular. En la figura de la derecha se puede intentar adivinar cuál de X e Y es la máquina.
El año anterior, el neurocirujano Jefferson había dicho en una conferencia que, mientras una máquina no pudiera escribir un poema a partir de sentimientos que ella misma hubiera experimentado y además saber que lo había escrito, no se podría aceptar que la máquina equivalía al cerebro. Lo formuló así: “¿podríamos aceptar que máquina equivale a cerebro?” (traducción). Turing retomó esa conferencia en su artículo y respondió a su argumento.
Lo que se cree saberLo que suele decirse:Turing propuso la prueba de Turing Según la fuente original:En el artículo se llama y no aparece la expresión . Tampoco es un artículo que responda a si las máquinas pueden pensar: Turing sustituyó esa pregunta por una pregunta sobre un juego.
La objeción de lady Lovelace
El artículo recoge la nota de Lovelace de 1843, según la cual la máquina no pretende crear nada por sí misma, como la (traducción). Turing responde que las máquinas a menudo lo sorprenden. También trata respuestas a otras 9 objeciones y la idea de una a la que se enseña y se educa como a un niño.
Fuentes originales y grado de certeza (2)Reformular si las máquinas pueden pensar
octubre de 1950Verificado en la fuente original
Turing publica un artículo que trata la inteligencia de las máquinas mediante el
El matemático británico Alan Turing publicó un artículo que sustituía la pregunta “¿Pueden pensar las máquinas?” (traducción) por el (imitation game). Originalmente, el interrogador debía adivinar, solo mediante mensajes escritos, el sexo de un hombre y una mujer situados en otra habitación. Turing convirtió esto en la pregunta de cuántas veces se equivocaría el interrogador si una máquina asumiera el papel del hombre. También examinó respuestas a 9 objeciones y la idea de una (child machine) que se desarrollaría mediante la educación.
Lo que suele decirse:Suele llamarse Según la fuente original:El artículo utiliza , y el término Turing test, es decir, , no aparece en su texto. También suele creerse que responde a “¿Pueden pensar las máquinas?” (traducción) → El propio autor escribió que esa pregunta “carece tanto de sentido que no merece ser discutido” (traducción) (página impresa 442) y la sustituyó por otra basada en el juego.
Lo que aún no se sabe:Para este sitio no se ha comprobado quién utilizó por primera vez el nombre ni cuándo.
9 de junio de 1949Verificado en la fuente original
Conferencia del neurocirujano Jefferson: ante la pregunta “¿podríamos aceptar que máquina equivale a cerebro?” (traducción), todavía no se puede aceptar esa equivalencia
Geoffrey Jefferson, profesor de neurocirugía de la Universidad de Manchester, se opuso a identificar las computadoras con el cerebro en una conferencia titulada (The Mind of Mechanical Man). Dijo que no se podría aceptar esa equivalencia hasta que una máquina creara un soneto (poema de 14 versos) o un concierto a partir de sus propios pensamientos y emociones, y supiera que era su propia creación. Al final expresó preocupación por el nuevo peligro de atribuir rasgos humanos a las máquinas.
Lo que aún no se sabe:Aunque una máquina llegue a crear poemas o música, no se sabe cómo comprobar desde fuera las condiciones de Jefferson: si crea a partir de emociones que siente y si sabe que la obra es suya.
Qué muestra la figura:Turing sustituyó “¿Pueden pensar las máquinas?” (traducción) por un juego en el que se intenta distinguir a la máquina mediante un intercambio de texto.
191950–2025 · Comprobar las predicciones
La referencia del 70%
¿Qué ocurrió con las previsiones de Turing?
En su artículo de 1950, Turing escribió que, unos 50 años después, una persona corriente que interrogara durante 5 minutos tendría como máximo un 70% de probabilidad de identificar correctamente. En el mismo párrafo también escribió que era una conjetura y que no había inconveniente en mantenerla separada de los hechos demostrados. En la radio, en 1951, habló de que “al final del siglo… será extremadamente difícil adivinar si las respuestas” (traducción) proceden de una persona o de una máquina. En un debate de 1952, para un formato que permitiera cualquier pregunta, respondió: “al menos 100 años” (traducción).
La figura de la derecha es una escala con los años en el eje horizontal y la proporción de identificaciones correctas en el vertical. Según un artículo de revisión de 2000, ningún programa había ganado todavía el gran premio de los concursos con premios en dinero, y las máquinas solían ser identificadas enseguida. En marzo de 2025, investigadores de una universidad estadounidense anunciaron las proporciones de conversaciones de 5 minutos en las que se consideró humano al interlocutor: 73% para GPT-4.5 y 56% para LLaMa-3.1-405B (anuncio de un grupo de investigación). Como el formato consiste en elegir entre 2, las proporciones de identificaciones correctas son 27% y 44%.
Lo que se cree saberLo que suele decirse:Engañar al 30% de los jueces significa aprobar Según la fuente original:El artículo no fija una nota para aprobar: es una conjetura del propio Turing sobre unos 50 años después. Un artículo de 2000 cita ejemplos de cómo se contó al revés: “final del siglo 20… engañar al interrogador el 70% de las veces” (traducción), es decir, que las computadoras engañarían a quien interroga el 70% de las veces.
Otras previsiones
En 1843, Lovelace escribió que la máquina podría componer música. Una pieza compuesta por computadora se interpretó en 1956 (algunas fuentes dan 1957). En 1950, Shannon describió 8 máquinas, entre ellas una que traduce el lenguaje, otra que añade combinaciones de instrumentos a una melodía y otra que razona con lógica, como “posibles avances en el futuro inmediato” (traducción). En (Tetsuwan Atom), cuya publicación por entregas comenzó en 1952, el cumpleaños de Atom dentro de la historia es el 7 de abril de 2003.
En 1951, Turing también habló de su preocupación de que, si las máquinas pudieran pensar, quizá pensaran con más inteligencia que nosotros. En el manuscrito de la conferencia introdujo la idea con “a efectos de la argumentación, que estas máquinas sean una posibilidad real” (traducción), y en la radio dijo que esa preocupación era algo “lejano, pero no astronómicamente lejano” (traducción).
Fuentes originales y grado de certeza (5)La referencia del 70%
octubre de 1950Verificado en la fuente original
La predicción de Turing: (traducción)
En su artículo de 1950, Turing presentó su previsión: dentro de unos 50 años sería posible programar computadoras para jugar bien al juego de imitación, y la probabilidad de que un interrogador corriente las identificara correctamente tras 5 minutos de preguntas no superaría el 70%. En el mismo párrafo escribió que, a finales del siglo, cambiarían el uso de las palabras y las opiniones de la gente, y se podría (traducción) sin recibir objeciones.
Lo que suele decirse:Suele presentarse como una regla: “se aprueba si se engaña al 30% de los jueces” Según la fuente original:En el artículo original no es una regla para aprobar, sino la predicción personal de Turing para unos 50 años después. El significado de la cifra es (traducción) (= 3 de cada 10 personas se equivocan). El artículo de Copeland de 2000 (página impresa 527) también da ejemplos de cómo a veces se transmite lo contrario: “final del siglo 20… engañar al interrogador el 70% de las veces” (traducción).
Lo que ocurrió después:Según un artículo de revisión de 2000 (Saygin y colaboradores), ningún programa había ganado todavía el gran premio del concurso con recompensa económica celebrado desde 1991 (Premio Loebner), y los registros mostraban que normalmente se identificaba pronto a las máquinas. Por tanto, en el año de la predicción no se había cumplido en la forma prevista. Aunque se dijo de los resultados del concurso de 2000 que (traducción), Copeland escribió ese mismo año que (traducción). Más tarde, en marzo de 2025, investigadores de una universidad estadounidense (UC San Diego) publicaron en un artículo (arXiv) los resultados de un experimento en el que cada interrogador conversaba simultáneamente durante 5 minutos con una persona y una máquina. De las 2 IA de lenguaje de gran tamaño instruidas para representar el papel de una persona, una (GPT-4.5) fue considerada humana el 73% de las veces y la otra (LLaMa-3.1-405B), el 56% (al haber 2 opciones, con la primera los interrogadores acertaron al identificarla en el 27% restante). Sin embargo, es un resultado de un solo grupo de investigación y este sitio no ha comprobado las evaluaciones posteriores. Tampoco se ha comprobado la parte de (traducción).
Lo que aún no se sabe:No se sabe si el hecho de que una máquina fuera considerada humana en el experimento de 2025 significa que pueda (el propio Turing sustituyó la pregunta original por un juego porque consideraba que no merecía discutirse).
15 de mayo de 1951Verificado en la fuente original
Turing prevé en la radio que será difícil distinguir las respuestas humanas de las de una máquina: “al final del siglo… será extremadamente difícil adivinar si las respuestas” (traducción)
Turing dio en la radio británica BBC una charla titulada (Can Digital Computers Think?). Dijo que creía que algún día se encontraría un programa que hiciera pensar a una máquina, y previó que a finales del siglo sería muy difícil distinguir si las respuestas a las preguntas procedían de una persona o una máquina. Inmediatamente añadió: (traducción).
Lo que ocurrió después:Según un artículo de revisión de 2000 (Saygin y colaboradores), hasta ese momento ningún programa había ganado el gran premio del concurso con recompensa económica (Premio Loebner), y normalmente se identificaba pronto a las máquinas. En 2025, investigadores universitarios publicaron un artículo sobre un experimento en el que, durante conversaciones de 5 minutos, una IA de lenguaje de gran tamaño fue considerada humana con mayor frecuencia que una persona real (más detalles en → La predicción de Turing: dentro de unos…).
Turing: “al menos 100 años” (traducción) (debate radiofónico)
En enero de 1952, Turing, el matemático Newman, el neurocirujano Jefferson y el filósofo Braithwaite, 4 participantes, debatieron en la radio BBC (Can Automatic Calculating Machines Be Said To Think). Newman preguntó cuánto habría que esperar hasta que una máquina tuviera posibilidades con cualquier pregunta: (traducción). Entonces, Turing respondió: (traducción).
Lo que suele decirse:Suele decirse que “Turing predijo que las máquinas superarían la prueba hacia 2000” Según la fuente original:En la radio, en 1952, el propio Turing respondió “al menos 100 años” (traducción) para el formato que permite cualquier pregunta (el (traducción) de su artículo de 1950 se refería a condiciones más modestas: 5 minutos, un interrogador corriente y un 70%).
Lo que ocurrió después:Todavía no ha llegado el año previsto (se espera para comprobarlo). En 2025 se publicó un artículo sobre un experimento en el que una IA de lenguaje de gran tamaño fue considerada humana con frecuencia elevada en conversaciones de 5 minutos (véase → La predicción de Turing: dentro de unos…), pero este sitio no ha comprobado resultados del formato largo, (traducción).
Lo que aún no se sabe:Para este sitio no se ha podido consultar el texto de la emisión (AMT/B/6). Tampoco se ha comprobado si se conserva una grabación.
En la radio, en 1951, Turing dijo que, si una máquina podía pensar, quizá lo hiciera con más inteligencia que una persona. Aunque se la pudiera mantener subordinada apagándola u otros medios, la especie humana se sentiría muy humilde. En el texto de una conferencia de la misma época, tras introducir la suposición “a efectos de la argumentación, que estas máquinas sean una posibilidad real” (traducción), escribió que las máquinas pronto superarían nuestras débiles capacidades y que deberíamos contar con que algún día tomarían el control.
Lo que suele decirse:Suele citarse de forma aislada que “Turing predijo que la IA dominaría a los seres humanos” Según la fuente original:En el texto de la conferencia, la idea viene después de la suposición “a efectos de la argumentación, que estas máquinas sean una posibilidad real” (traducción). También en el texto para la radio condiciona su preocupación a que las máquinas puedan pensar y la sitúa en un futuro “lejano, pero no astronómicamente lejano” (traducción).
Lo que aún no se sabe:Todavía no se sabe si las máquinas llegarán a ser más inteligentes que las personas ni qué ocurriría entonces. La preocupación de 1951 sigue debatiéndose en los mismos términos durante el cuarto auge actual (este registro no compara aquel debate con el de hoy).
La previsión de Shannon: máquinas que traducen, orquestan música o razonan, entre otras, como “posibles avances en el futuro inmediato” (traducción)
Al principio de su artículo sobre ajedrez, Shannon dijo que estudiarlo serviría como punto de partida para resolver problemas similares. Dio 8 ejemplos, entre ellos máquinas que diseñan circuitos, traducen lenguas, deciden operaciones militares, asignan combinaciones de instrumentos a una pieza musical o realizan inferencias lógicas. Escribió que todas parecían posibles en un futuro cercano.
Lo que ocurrió después:Hubo una pequeña demostración de traducción automática 4 años después, en enero de 1954 (→ IBM y la Universidad de Georgetown hace…), pero durante mucho tiempo la investigación posterior no alcanzó las expectativas (→ Predicción de Dostert: en 5 años, quizá…). En 1956 se interpretó una pieza compuesta con computadora (explicación del museo de la Universidad de Illinois). Los programas de inferencia lógica se crearon en 1955–56 (véase el registro de Logic Theorist).
Qué muestra la figura:La previsión de Turing era que, unos 50 años después, la probabilidad de identificar correctamente a la máquina sería del 70% o menos. En los experimentos de 2025, los porcentajes de identificación correcta fueron 27% y 44%.
201903–1956 · Computadoras japonesas
Relés, tubos de vacío y fase
¿Qué clase de computadoras se construían entonces en Japón?
En 1952, el Laboratorio Electrotécnico construyó un prototipo de ETL Mark I, la primera computadora automática digital de Japón, con relés de centrales telefónicas. En marzo de 1956, Bunji Okazaki, de Fuji Photo Film, terminó casi por sí solo FUJIC, una computadora electrónica con unos 1,700 tubos de vacío. Realizaba cálculos para lentes unas 2,000 veces más rápido que el cálculo manual.
En 1954, Eiichi Goto, estudiante de posgrado de la Universidad de Tokio, inventó el parametrón, un componente original de Japón. Cuando se excita un circuito de bobina y condensador a casi 2 veces su frecuencia de resonancia, comienza una oscilación cuya fase se estabiliza en uno de 2 estados, 0 o π. Estos representan 0 y 1, y el componente se usó como elemento lógico de voto mayoritario. En la figura de la derecha se pueden elegir las 3 pequeñas entradas iniciales y hacer crecer la oscilación. Su fase se ajusta a la de la mayoría.
x″ ＋ω²(1＋h·sin 2ωt)x＝0 (la excitación se realiza a 2ω)
x
oscilación del circuito
ω
frecuencia de la oscilación original
h
intensidad de la excitación
Otras computadoras japonesas
En 1903, Ryoichi Yazu construyó y puso a la venta una calculadora de mesa con engranajes, el “ábaco automático”. ETL Mark I era completamente asíncrona; entonces se describía su funcionamiento como una caída sucesiva de fichas de shogi, a modo de dominó. En 1955 se terminó ETL Mark II, con 22,253 relés. En la Universidad de Tokio se terminó en 1958 la computadora de parametrones PC-1.
En el mundo de las historias, en 1952 comenzó la publicación por entregas de (Tetsuwan Atom).
Fuentes originales y grado de certeza (5)Relés, tubos de vacío y fase
1952Verificado en la fuente originalJapón
El Laboratorio Electrotécnico construye el prototipo de la primera calculadora automática de Japón, ETL Mark I (de relés)
El laboratorio nacional Denki Shikenjo (en 1976 llamado Denshi Gijutsu Sogo Kenkyujo, Laboratorio Electrotécnico) construyó el prototipo de la primera calculadora automática digital de Japón, ETL Mark I, con relés (interruptores electromagnéticos) de centrales telefónicas. Diseñó los circuitos con una teoría matemática lógica ideada en el propio laboratorio. Tras este éxito, en 1955 se terminó la máquina práctica ETL Mark II, que utilizaba más de 20,000 relés y funcionó durante unos 10 años.
marzo de 1956Confirmado en resúmenesLas fuentes discrepanJapón
Bunji Okazaki, de Fuji Photo Film, termina FUJIC, la primera computadora electrónica que funcionó en Japón
Para diseñar lentes era necesario calcular miles de trayectorias de la luz. Bunji Okazaki, de Fuji Photo Film, decidió desarrollar una computadora electrónica después de leer un artículo sobre la SSEC de IBM en la revista de 1948 (科学朝日). Durante 7 años, casi sin ayuda, construyó FUJIC, una computadora electrónica con unas 1,700 válvulas de vacío. La mostró en funcionamiento en noviembre de 1955 y la terminó en marzo de 1956. Realizaba los cálculos para las lentes unas 2,000 veces más rápido que el cálculo manual.
3 fuentes originales y cómo se verificaron
Discrepancias entre las fuentes:Inicio del montaje y la construcción: “montaje desde marzo de 1952” (traducción; página del museo sobre FUJIC) / “la construcción comenzó en diciembre de 1952” (traducción; página del mismo museo sobre los pioneros).
Eiichi Goto, estudiante de posgrado de la Universidad de Tokio, inventa el “parametrón”, un componente japonés para el cálculo
Eiichi Goto, estudiante de posgrado del laboratorio de Hidetoshi Takahashi en la Universidad de Tokio, inventó un nuevo componente para representar 0 y 1: el “parametrón”. Aprovecha que la oscilación de un circuito de bobinas y condensadores se estabiliza en uno de 2 estados: una fase de 0 o de 180 grados. En aquella época, Nippon Electronic Measuring Instruments, la Corporación Pública de Telégrafos y Teléfonos de Japón, Kokusai Denshin Denwa, Hitachi, Fujitsu y NEC, entre otras entidades, también investigaban y desarrollaban parametrones. En la Universidad de Tokio se terminó la computadora de parametrones PC-1 en 1958.
enero de 1903Confirmado en resúmenesLas fuentes discrepanJapón
Ryoichi Yazu desarrolla y comercializa la primera calculadora mecánica de sobremesa de Japón, el “ábaco automático”
Ryoichi Yazu investigó por su cuenta y desarrolló el “ábaco automático”, una calculadora de engranajes que permitía introducir números con la misma idea que un ábaco. Obtuvo la patente y la puso a la venta en 1903. Con 1 cilindro y 22 ruedas dentadas podía sumar, restar, multiplicar y dividir. Aunque costaba 250 yenes por unidad, un precio elevado, se vendieron unas 200 a organismos públicos y otros compradores. Durante la investigación, Ogai Mori (Rintaro Mori, entonces jefe médico de la 12.ª División en Kokura) le presentó a un profesor de la Universidad Imperial de Tokio y apoyó su desarrollo.
2 fuentes originales y cómo se verificaron
Discrepancias entre las fuentes:Unidades vendidas: “doscientas y varias decenas más” (traducción) (Sociedad de Procesamiento de Información de Japón) / “unas 200” (traducción) (Sociedad Japonesa de Ingenieros Mecánicos).
abril de 1952–1968Verificado en la fuente originalJapón
Comienza la publicación por entregas de Astro Boy (鉄腕アトム), de Osamu Tezuka ── el cumpleaños en la historia es el (traducción)
El manga Astro Boy (鉄腕アトム), de Osamu Tezuka, comenzó a publicarse por entregas en la revista (少年) de Kobunsha. Atom es un niño robot con sentimientos que nació de un personaje secundario de la obra anterior El embajador Atom (アトム大使, 1951). La historia comienza el 7 de abril de 2003, en el siglo 21, cuando el doctor Tenma, director del Ministerio de Ciencia, construye un robot idéntico a su hijo fallecido en un accidente. En el 7 de abril de 2003 real hubo actividades, como reportajes en periódicos y reparto de ediciones extraordinarias, por (traducción) (anuncio de Sony Pictures).
Lo que aún no se sabe:Ni el sitio oficial ni el anuncio de Sony Pictures permitieron confirmar en qué obra y entrega apareció por primera vez la fecha (traducción): si desde el inicio de la publicación de 1952 o en una entrega posterior.
Qué muestra la figura:El parametrón de Eiichi Goto aprovecha que la fase de oscilación de un circuito excitado se estabiliza en 2 posibilidades, 0 o π, y decide entre 0 y 1 por mayoría de 3 entradas.
Para terminar
Lo que aún no se sabe en este capítulo
¿Qué significa que una máquina produzca algo nuevo (Lovelace escribió que “no tiene pretensión alguna de crear nada” (traducción)) y qué significa pensar? Lovelace en 1843, Jefferson en 1949 y Turing en 1950 lo debatieron, pero la cuestión sigue sin resolverse. Tampoco se sabe aún si el hecho de que una máquina haya sido considerada humana en un experimento de 2025 significa que piensa.
Quedan cosas que todavía no se han podido confirmar plenamente con las fuentes: el manuscrito del debate radiofónico de 1952, el paradero del Gakutensoku original, el episodio en el que se mostró por primera vez el cumpleaños de Atom, hasta qué punto se habían elaborado los planos de la máquina de tres en raya de Babbage y quién usó primero el nombre .
Las personas de aquella época esperaban que las máquinas jugaran al ajedrez, compusieran música y tradujeran el lenguaje (Poe 1836, Lovelace 1843, Shannon 1950). Y los mecanismos de este capítulo contienen las semillas de las 2 corrientes posteriores de la IA: la que razona con símbolos y reglas (Hobbes, Boole, Turing y Shannon) y la que aprende con redes neuronales (McCulloch y Pitts, Hebb). En el capítulo siguiente, entre 1955 y 1956, nace el nombre .