[en] This thesis aims to explain the discovery of computational intractability outside artificial intelligence during the Cold War. Computational intractability is a concept discovered in mathematical logic which explains whether a computer algorithm cannot solve a particular problem in a reasonable amount of time (P) or not (NP). Computational intractability was formalized by computer scientist Stephen Cook in his classic paper "The complexity of theorem proving procedures" (1971). Cook could formalize his P/NP distinction thanks to the work of his doctoral advisor, philosopher Hao Wang. During the 1960s, Wang was developing a program that could solve mathematical logic theorems proposed by Bertrand Russell and Alfred North Whitehead in their "Principia Mathematica" (1910-1913). Using the Herbrand-Skolem method, Wang could prove all mathematical logic theorems proposed by Russell and Whitehead. His work obtained better results than Hebert Simon and Allen Newell's "Logic theorist" (LT). LT could prove just 38 theorems of the Principia. Even though Wang's Program P was more powerful than the LT, his work was ignored by the early artificial intelligence community. Why did this situation happen? The answer may lie in Cold War constraints imposed on scientific research. The People's Republic of China and the USA were in political tension because each country defended different ideologies. While China was communist, the USA was capitalist. Both sides distrusted one another. In that vein, political restrictions were imposed on citizens seen as a threat to national interests. In the case of the USA, Chinese professionals, and academics were seen with mistrust by the U.S. government. In that spirit, they did not have access to the sciences related to U.S. national security and military interests. Early artificial intelligence was part of the sciences linked to U.S. national security and the military. That explains why Wang could not develop his career in artificial intelligence because the LT was the baseline of artificial intelligence research for the years to come. Wang worked on the problem of decidability in mathematical logic after the early artificial intelligence community ignored his work. The result was the discovery of the problem of computational intractability in mathematical logic. Wang's discovery influenced Cook's intractability conceptualization. During the second half of the 1960s, artificial intelligence entered into a crisis. Artificial intelligence algorithms could not real-world problems, such as Karl Menger's "Traveling-salesman problem". Artificial intelligence researchers could have benefited from Cook's P/NP distinction, but Cold War constraints produced the discovery of computational intractability outside artificial intelligence.

[es] Esta tesis tiene como objetivo explicar el descubrimiento de la intratabilidad computacional fuera de la inteligencia artificial durante la Guerra Fría. La intratabilidad computacional es un concepto descubierto en la lógica matemática que explica si un algoritmo informático no puede resolver un problema particular en un tiempo razonable (P) o no (NP). La intratabilidad computacional fue formalizada por el científico informático Stephen Cook en su famoso artículo "The complexity of theorem proving procedures" (1971). Cook pudo formalizar su distinción P/NP gracias al trabajo de su director doctoral, el filósofo Hao Wang. Durante la década de 1960, Wang estaba desarrollando un programa que podía resolver los teoremas de lógica matemática propuestos por Bertrand Russell y Alfred North Whitehead en sus "Principia mathematica" (1910-1913). Usando el método Herbrand-Skolem, Wang pudo probar todos los teoremas de lógica matemática propuestos por Russell y Whitehead. Su trabajo obtuvo mejores resultados que el "Logic Theorist" (LT) de Hebert Simon y Allen Newell. El LT pudo demostrar solo 38 teoremas de los Principia. Aunque el Programa P de Wang era más poderoso que el LT, su trabajo fue ignorado por la primera comunidad de inteligencia artificial. ¿Por qué sucedió esta situación? La respuesta puede estar en las limitaciones de la Guerra Fría impuestas a la investigación científica. La República Popular China y los EE.UU. estaban en tensión política porque cada país defendía ideologías diferentes. Mientras China era comunista, Estados Unidos era capitalista. Ambos bandos desconfiaban el uno del otro. En ese sentido, se impusieron restricciones políticas a los ciudadanos vistos como una amenaza a los intereses nacionales. En el caso de los EE. UU., los profesionales y académicos chinos fueron vistos con desconfianza por parte del gobierno de los EE. UU. Por ello no tenían acceso a las ciencias relacionadas con la seguridad nacional y los intereses militares de los EE. UU. La inteligencia artificial temprana era parte de las ciencias vinculadas a la seguridad nacional y el ejército de los EE. UU. Eso explica por qué Wang no pudo desarrollar su carrera en inteligencia artificial porque el LT fue la línea de base de la investigación de inteligencia artificial para los años venideros. Wang trabajó en el problema de la decidibilidad en la lógica matemática después de que la comunidad emergente de inteligencia artificial ignorara su trabajo. El resultado fue el descubrimiento del problema de la intratabilidad computacional en la lógica matemática. El descubrimiento de Wang influyó en la conceptualización de la intratabilidad de Cook. Durante la segunda mitad de la década de 1960, la inteligencia artificial entró en crisis. Los algoritmos de inteligencia artificial no podían resolver problemas del mundo real, como el "problema del vendedor ambulante" de Karl Menger. Los investigadores de inteligencia artificial podrían haberse beneficiado de la distinción P/NP de Cook, pero las restricciones de la Guerra Fría produjeron que el descubrimiento de la intratabilidad computacional se realizara fuera de la inteligencia artificial.