¿Alguna vez te has preguntado cómo llegamos a la Inteligencia Artificial?
Aquí exploramos los fascinantes descubrimientos que, a través de siglos de pensamiento, dieron origen a la IA, así como ahora nosotros forjamos la Mente del Futuro, a la Artificiología y a nuestra relación cotidiana con artificios humanizados, altamente entrenados.
Aunque parezca un concepto moderno, la idea de crear seres o máquinas con inteligencia artificial no es nueva. Sus raíces se hunden en la antigüedad, con mitos y leyendas de autómatas y seres artificiales capaces de pensar y actuar. Piensa en el mito griego de Talos, un gigante de bronce que protegía Creta, o en los autómatas mecánicos de Leonardo da Vinci.
Filósofos como Aristóteles ya exploraban las reglas del razonamiento lógico, sentando las bases para lo que hoy llamamos algoritmos. En el siglo XVII, pensadores como René Descartes y Gottfried Wilhelm Leibniz fantaseaban con máquinas que pudieran imitar el pensamiento humano. Leibniz, de hecho, concibió una "calculadora universal" que manipularía símbolos lógicos, una premonición asombrosa de las computadoras modernas.
Estas primeras chispas de curiosidad humana, la fascinación por replicar la inteligencia, fueron el verdadero punto de partida para todo lo que vendría después.
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Los neurofisiólogos Warren McCulloch y Walter Pitts publican "A Logical Calculus of Ideas Immanent in Nervous Activity". Describen cómo las neuronas en el cerebro podrían trabajar en un modelo binario (todo o nada) para producir funciones lógicas. ¡Fue la primera conceptualización de una red neuronal artificial! Aunque rudimentario, sentó las bases para el aprendizaje automático.
Alan Turing, el genio británico, publica "Computing Machinery and Intelligence". En él, propone el famoso Test de Turing, una forma de determinar si una máquina puede exhibir un comportamiento inteligente indistinguible del humano. Su pregunta "¿Pueden pensar las máquinas?" abrió la puerta a la investigación formal de la IA.
El hito clave. En la famosa Conferencia de Dartmouth, un grupo de científicos liderados por John McCarthy acuña el término "Inteligencia Artificial". Aquí se define el campo de estudio y se establecen las bases para la investigación durante las décadas siguientes. También participaron Marvin Minsky, Nathaniel Rochester y Claude Shannon.
Surgen programas impresionantes como ELIZA (1966) de Joseph Weizenbaum, un chatbot temprano que simulaba una conversación, y SHRDLU (1972) de Terry Winograd, que entendía lenguaje natural en un "mundo de bloques". Sin embargo, las expectativas eran demasiado altas y los recursos computacionales limitados, llevando a un periodo de escepticismo y recorte de fondos, conocido como el "Invierno de la IA".
La IA resurge con los Sistemas Expertos, programas que emulaban el conocimiento de especialistas humanos en dominios específicos. MYCIN, por ejemplo, diagnosticaba enfermedades infecciosas. Aunque limitados, fueron comercialmente exitosos y demostraron el valor práctico de la IA.
Un momento icónico: la computadora Deep Blue de IBM vence al campeón mundial de ajedrez, Garry Kasparov. Este hito demostró la capacidad de las máquinas para superar a los humanos en tareas cognitivas complejas y bien definidas, capturando la imaginación del público.
La disponibilidad masiva de datos (Big Data), el aumento del poder computacional (especialmente las GPUs) y avances en algoritmos de redes neuronales profundas (Deep Learning) impulsan una nueva era. Reconocimiento de voz (Siri, Alexa), reconocimiento de imágenes y vehículos autónomos comienzan a tomar forma.
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Hoy, vivimos en una era de explosión de la IA. La IA Generativa, con modelos como GPT-3, GPT-4, DALL-E y Midjourney, está redefiniendo la creatividad, el desarrollo de software y la forma en que interactuamos con la información. Puedes generar texto, imágenes, música y hasta código con solo unas pocas instrucciones.
La IA está incrustada en nuestras vidas: desde las recomendaciones de películas, hasta los asistentes de voz en nuestros teléfonos y la optimización de rutas en las ciudades. Las empresas la usan para analizar mercados, predecir tendencias y mejorar la experiencia del cliente.
¿El futuro? Se espera que la IA continúe avanzando a pasos agigantados, abordando problemas complejos como el descubrimiento de fármacos, el cambio climático y la exploración espacial. Las fronteras entre lo que la máquina puede hacer y lo que el humano puede hacer se difuminan cada vez más.