Pero en la tecnología, como en la vida, después de los inviernos llegan las “primaveras”, y a comienzos de los años 80, los sistemas expertos vivieron un nuevo auge, considerado por muchos como una “primavera parcial”, gracias al desarrollo de herramientas comerciales que lograron cierta utilidad en sectores como la medicina, la química o la industria.
Los gobiernos y las empresas volvieron a querer invertir con fuerza, especialmente impulsados por el ambicioso proyecto japonés de la quinta generación de ordenadores, que prometía máquinas capaces de comprender lenguaje natural, razonar y aprender.
El proyecto, oficialmente llamado “Fifth Generation Computer Systems Project (FGCS)”, fue lanzado en 1982 por el Ministerio de Comercio Internacional e Industria de Japón (MITI). Su meta era desarrollar ordenadores con inteligencia artificial, capaces de:
- Comprender y procesar lenguaje natural (como el japonés o el inglés)
- Razonar de forma lógica
- Aprender a partir de la experiencia
- Responder de manera autónoma a situaciones nuevas
- Resolver problemas complejos no estructurados
¿Qué lo hacía diferente de las generaciones anteriores?
Las generaciones anteriores se habían centrado en avances técnicos como: válvulas de vacío (1ª generación), transistores (la 2ª), circuitos integrados (la 3ª) y microprocesadores (la 4ª).
La quinta generación, en cambio, apostaba por una transformación más cualitativa, basada en software inteligente y hardware paralelo, con un fuerte enfoque en inteligencia artificial simbólica y lógica de predicados. Querían construir máquinas que no solo procesaran datos, sino que entendieran conceptos.
¿Qué pasó con el proyecto?
Aunque fue pionero y volvió a despertar un gran interés a nivel internacional por la IA (interés y, por tanto, inversión), el proyecto no logró cumplir del todo sus metas. De nuevo los límites de la tecnología y del enfoque simbólico suponían un freno. Sin embargo, sirvió para recuperar el interés global en la inteligencia artificial y la informática avanzada, especialmente en EE. UU. y Europa, que lanzaron iniciativas similares.
En la década de 1980, los sistemas expertos vuelven a despertar interés ya que codificaban conocimiento humano en forma de reglas lógicas (por ejemplo, “si X ocurre, entonces Y es cierto”) para resolver problemas en campos específicos.
Esta vuelta de los sistemas expertos marcó el resurgimiento del interés en la IA tras los inviernos de los años 70, pero de nuevo, presentaban muchas limitaciones.