Arthur Lee Samuel (5 de diciembre de 1901 – 29 de julio de 1990) [3] fue un pionero estadounidense en el campo de los juegos de ordenador y la inteligencia artificial . [2] Popularizó el término " aprendizaje automático " en 1959. [4] El programa de juego de damas Samuel fue uno de los primeros programas de autoaprendizaje exitosos del mundo y, como tal, una demostración muy temprana del concepto fundamental de inteligencia artificial (IA). ). [5] También fue un miembro de alto rango de la comunidad TeX que dedicó mucho tiempo a brindar atención personalizada a las necesidades de los usuarios y escribió uno de los primeros manuales de TeX en 1983. [6]
Samuel nació el 5 de diciembre de 1901 en Emporia, Kansas , y se graduó en el College of Emporia en Kansas en 1923. [3] Recibió una maestría en Ingeniería Eléctrica del MIT en 1926 y enseñó durante dos años como instructor. . En 1928, se unió a los Laboratorios Bell , donde trabajó principalmente en tubos de vacío , incluidas mejoras del radar durante la Segunda Guerra Mundial . [5] Desarrolló un interruptor de transmisión-recepción de descarga de gas (tubo TR) que permitía utilizar una sola antena tanto para transmitir como para recibir. [7] Después de la guerra se trasladó a la Universidad de Illinois en Urbana-Champaign para convertirse en profesor de ingeniería eléctrica, donde inició el proyecto ILLIAC , pero lo abandonó antes de que se completara su primera computadora. [8]
Samuel ingresó en IBM en Poughkeepsie, Nueva York , en 1949, donde concebiría y llevaría a cabo su trabajo más exitoso. Se le atribuye una de las primeras tablas hash de software y su influencia en las primeras investigaciones sobre el uso de transistores para computadoras en IBM. [3] En IBM creó el primer programa de damas en la primera computadora comercial de IBM, la IBM 701 . El programa fue una demostración sensacional de los avances tanto en hardware como en programación especializada y provocó que las acciones de IBM aumentaran 15 puntos de la noche a la mañana. Su programación no numérica pionera ayudó a dar forma al conjunto de instrucciones de los procesadores, ya que fue uno de los primeros en trabajar con computadoras en proyectos distintos de la computación. [2] Era conocido por escribir artículos que hacían que temas complejos fueran fáciles de entender. Fue elegido para escribir una introducción a una de las primeras revistas dedicadas a la informática en 1953. [9]
En 1966, Samuel se retiró de IBM y se convirtió en profesor en la Universidad de Stanford , donde trabajó el resto de su vida. Trabajó con Donald Knuth en el proyecto TeX , incluida la redacción de parte de la documentación. Continuó escribiendo software después de cumplir 88 años. [6]
La IEEE Computer Society le otorgó el premio Computer Pioneer en 1987. [10] Murió por complicaciones de la enfermedad de Parkinson el 29 de julio de 1990. [5]
Samuel es más conocido dentro de la comunidad de IA por su trabajo innovador en verificadores informáticos en 1959 y su investigación fundamental sobre aprendizaje automático , que comenzó en 1949. [6] Se graduó en el MIT y enseñó en el MIT y la UIUC de 1946 a 1949. [11] Creía que enseñar a las computadoras a jugar era muy fructífero para desarrollar tácticas apropiadas para problemas generales, y eligió las damas porque son relativamente simples aunque tienen una estrategia profunda. El principal motor de la máquina era un árbol de búsqueda de las posiciones del tablero accesibles desde el estado actual. Dado que sólo tenía una cantidad muy limitada de memoria de computadora disponible, Samuel implementó lo que ahora se llama poda alfa-beta . [12] En lugar de buscar cada camino hasta llegar a la conclusión del juego, Samuel desarrolló una función de puntuación basada en la posición del tablero en un momento dado. Esta función intentaba medir las posibilidades de ganar de cada lado en una posición determinada. Tomó en cuenta cosas como el número de piezas de cada lado, el número de reyes y la proximidad de las piezas a ser "reyadas". El programa eligió su movimiento basándose en una estrategia minimax , lo que significa que realizó el movimiento que optimizó el valor de esta función, asumiendo que el oponente estaba tratando de optimizar el valor de la misma función desde su punto de vista. [13]
Samuel también diseñó varios mecanismos mediante los cuales su programa podría mejorar. En lo que llamó aprendizaje de memoria , el programa recordaba cada posición que ya había visto, junto con el valor terminal de la función de recompensa. Esta técnica amplió efectivamente la profundidad de búsqueda en cada una de estas posiciones. Los programas posteriores de Samuel reevaluaron la función de recompensa basándose en información de juegos profesionales. También le hizo jugar miles de juegos contra sí mismo como otra forma de aprender. Con todo este trabajo, el programa de Samuel alcanzó un respetable estatus de aficionado y fue el primero en jugar un juego de mesa a este alto nivel. Continuó trabajando en damas hasta mediados de la década de 1970, momento en el que su programa alcanzó la habilidad suficiente para desafiar a un aficionado respetable. [14]
Para procesamiento no numérico adaptativo