Durant dècades, IBM va ser el líder indiscutit de la indústria informàtica. Encara avui, encara que no ocupa el rol preponderant que mai va saber tenir, la seva feina continua sent rellevant. Tot i això, en el cas de la Intel·ligència Artificial, l'entrada i sortida d'IBM va ser força ràpida encara que molt important.
Als cinquanta, les investigacions sobre aquesta disciplina es consideraven part integral dels coneixements necessaris per construir millors ordinadors. Per això IBM va decidir donar llum verda al desenvolupament d'un programa que resolgués teoremes.
L'entrada i la sortida d'IBM
Havíem vist a articles anteriors que Simon i el seu equip van tenir èxit amb un programa que demostrava teoremes matemàtics. Per això, van haver de crear un llenguatge de programació nou.
El repte que encarava IBM tenia un problema addicional. Perquè l'ordinador pogués demostrar un teorema geomètric hi havia a veure la figura. Encara no s'havien inventat les càmeres web ni el programari capaç de processar imatges.
L'equip elegit per a la tasca va ser la IBM 704. Considerada com un dels primers superordinadors del món fue el primer dincorporar el maquinari de punt flotant.
Les operacions de punt flotant inclouen l'addició, la sostracció, la divisió multiplicació i el càlcul d'arrel quadrada amb números molt grans o molt petits.
Comptava a més a més amb una memòria de nucli magnètic que era més ràpida que el sistema de tambor magnètic utilitzat en models anteriors i era capaç d'executar quaranta mil instruccions per segon expressades en instruccions de 36 bits.
El programari va trigar tres anys a estar llest ja que el seu responsable, un doctor en física anomenat Herbert Gellenter, tva haver d'inventar un nou llenguatge de programació que pogués manipular símbols com IPL però que tingués la facilitat de programació de Fortran, un desenvolupament de la pròpia IBM per a la creació d'aplicacions per a càlcul científic.
El programa rebia informació sobre la figura geomètrica amb què havia de treballar en forma d'una sèrie de coordenades ingressades en forma de targetes perforades i anava deduint resultats intermedis a partir de les dades conegudes.
El programari es va conèixer com Geometry Theorem Prover (Probador de problemes de Geometria) i basant-se en aquelles propietats que pogués comprovar al dibuix va aconseguir resoldre un teorema de dues passes a vint-i-cinc possibilitats diferents quan fent-ho a cegues hauria d'analitzar un milió.
El provador de problemes de geometria va ser el primer a utilitzar una tècnica coneguda com a referenciació de models. Llevat que hagis aterrat en un plat volador fa 5 minuts segurament hauràs sentit parlar d'un dels darrers resultats de l'aplicació d'aquesta tècnica: ChatGPT.
Al camp de la intel·ligència artificial un model és una representació dun procés complex a partir de la qual es poden fer inferències. En el cas del provador el model eren les coordenades de la figura geomètrica, al de ChatGPT un model capaç de processar el llenguatge humà.
Altres ordinadors d'IBM es dedicaven a coses menys serioses com aprendre a jugar a les dames o als escacs. En el primer cas, l'objectiu era veure si una màquina era capaç d'aprendre sobre la manera de jugar del seu oponent. Finalment va aconseguir vèncer-ho pel que sembla que sí.
Els primers èxits d'IBM van ser també la causa del seu abandonament d'aquest camp. Els ordinadors dedicats a jugar als escacs i les dames van tenir molt èxit entre la premsa, però no tant entre els accionistes de l?empresa que el van considerar un malbaratament de diners.
A això cal sumar-hi que el departament de màrqueting de l'empresa va notar que entre els seus potencials clients augmentava la desconfiança cap als ordinadors. Hi havia por entre els encarregats d'adquirir-les que la compra els acabés reemplaçant.
Les investigacions en Intel·ligència Artificial es van abandonar i la nova estratègia de màrqueting va ser caracteritzar els ordinadors com a processadors de dades que només feien el que se'ls deia.
Passarà el mateix amb les noves eines ara tan en voga? ¿Se les prohibirà a les empreses per por que acabin ocupant els llocs més alts?
Haurem d'esperar per veure'l.