La historia de la inteligencia artificial (IA) es fascinante. Se entrelaza con disciplinas que, a primera vista, podrían parecer distantes. Una de estas sorprendentes intersecciones ocurre con nuestra querida psicología.
¿Quién te iba a decir a ti que en el origen del deep learning estaba un psicólogo?
En los años 40 y 50 del siglo pasado, mientras el mundo se recuperaba de la guerra y miraba hacia el futuro tecnológico, un psicólogo llamado Frank Rosenblatt propuso el concepto del “Perceptrón“.
Este modelo fue diseñado como una máquina de aprendizaje que imitaba la manera en que se creía que funcionaba el cerebro humano. Marcó uno de los primeros esfuerzos por modelar procesos cognitivos a través de máquinas.
El Perceptrón de Rosenblatt, introducido en 1958, fue inspirado en gran parte por el trabajo que había en ese momento dentro de la neurociencia y la psicología cognitiva. Rosenblatt intentó imitar cómo las neuronas en el cerebro se activan y desactivan en respuesta a estímulos externos. ¿Os suena de algo?
El inicio del Deep Learning
Frank Rosenblatt fue un iluminado, sin duda. Mapeó, a través de una red de nodos simples, una red que podría aprender y tomar decisiones simples, imitando la función neuronal básica. De hecho, la red que creó era tan simple que solo podía tomar dos decisiones. Sin embargo, era una decisión que tomaba la red sola. Y no olvidemos del año en el que nos encontrábamos: 1958. Para poner un poco de perspectiva histórica, el 3 enero de ese año una expedición neozelandesa, dirigida por Edmund Hillary, llegó al Polo sur. El 31 de enero de ese mismo año, desde cabo Cañaveral (Estados Unidos), la NASA puso en órbita el primer satélite estadounidense, el Explorer 1.
Y el bueno de Frank crea la primera red neuronal artificial. Aún quedaban 11 años para que se inventara Internet.
Implicaciones
Este invento no solo demostró ser un precursor crítico para los modelos de aprendizaje automático más complejos. También estableció un puente entre la comprensión biológica del cerebro y la capacidad de replicar aspectos de esta biología en computadoras.
El Perceptrón fue capaz de realizar tareas de clasificación simples. Además, aprendía de sus errores. Era capaz de ajustarse a través de un proceso conocido como regla de aprendizaje del Perceptrón. Un concepto que resonaba con las teorías conductuales de la psicología sobre el aprendizaje y la adaptación. Ahora nos suena a machine learning.
Más allá del Perceptrón
Aunque la tecnología de IA ha avanzado mucho desde la creación del Perceptrón, la inspiración en la estructura y función del cerebro humano continúa siendo un tema central en la investigación de la IA.
El trabajo pionero de Rosenblatt sirve como un recordatorio poderoso de cómo la psicología, al buscar comprender los mecanismos más íntimos de la mente y el comportamiento humano, ha jugado y sigue jugando un papel crucial en la configuración de tecnologías que una vez pertenecieron al reino de la ciencia ficción.
No somos neófitos en la IA
Este cruce entre la psicología y la IA no solo destaca la importancia interdisciplinaria en la innovación tecnológica, sino que también nos invita a reflexionar sobre cómo las nuevas tecnologías pueden seguir siendo moldeadas por un profundo entendimiento de la mente humana.
Así, la próxima vez que interactúes con una IA avanzada, recuerda que en parte, estás presenciando un reflejo de la investigación psicológica convertida en realidad tecnológica.
