La inteligencia artificial (IA) es una disciplina que ha recorrido un camino de 70 años en la historia de la ciencia computacional. Su génesis se encuentra en la década de 1950, cuando pioneros como Alan Turing, el brillante científico británico que desempeñó un papel crucial en descifrar mensajes alemanes durante la Segunda Guerra Mundial, sentaron las bases de esta novedosa rama.
En su ensayo de 1950, titulado «Maquinaria Computacional e Inteligencia», Turing aventuró una predicción fascinante: que en aproximadamente cincuenta años podríamos estar hablando de máquinas pensantes. Cinco años después, John McCarthy, un matemático estadounidense, acuñó el término «inteligencia artificial» para describir esta nueva disciplina.
La evolución de la IA ha sido todo menos uniforme, marcada por periodos de intensa actividad y avances notables, intercalados con épocas de escepticismo y estancamiento, conocidos como los «inviernos de la inteligencia artificial». Turing, en su ensayo de 1950, planteó la pregunta fundamental: ¿Pueden pensar las máquinas? Pero en lugar de responder directamente, propuso el famoso «Test de Turing», un juego en el que un interrogador debe decidir cuál de dos interlocutores, uno humano y otro máquina, es el ser humano después de una conversación de cinco minutos. Si la máquina engañaba al interrogador, se consideraba que superaba la prueba al demostrar un comportamiento humano o, al menos, humano.
Durante la década de 1960 y 1970, a pesar de las limitaciones computacionales de la época, se lograron avances notables, como la creación del primer chatbot funcional llamado «Eliza» y el desarrollo de redes neuronales artificiales con backpropagation, un algoritmo fundamental en el aprendizaje supervisado. Esta época también vio el surgimiento del interés en la traducción automática.
Sin embargo, entre 1975 y 1980 se experimentó lo que se considera el primer «invierno de la IA». Las expectativas en torno a áreas como la traducción automática, que habían despertado gran interés debido a su utilidad potencial en la Guerra Fría, se desvanecieron. El uso de perceptrones, redes neuronales artificiales básicas, también se encontró con desafíos que provocaron una disminución del interés y la financiación en proyectos de IA.
En su inicio, la IA se orientó hacia la «IA fuerte» con la ambición de replicar la inteligencia humana para su aplicación en diversas actividades. Sin embargo, en la década de 1980, dada la dificultad para lograr esta meta, el enfoque cambió hacia la «IA débil», centrándose en aplicaciones específicas como la planificación financiera, el diagnóstico médico, la visión artificial y otros campos especializados.
El segundo «invierno de la IA» ocurrió entre 1985 y 1995, caracterizado por una apatía en la investigación e inversión debido a los resultados decepcionantes de los programas en todo el mundo. Muchas empresas quebraron y los sistemas expertos, que habían sido una promesa, recibieron críticas de expertos, incluida una crítica destacada de John McCarthy, el matemático que acuñó el término «inteligencia artificial».
A finales del siglo XX y principios del XXI, se produjeron avances significativos, impulsados por mejoras en la potencia computacional y métodos de ingeniería específicos. En 1997, el ordenador Deep Blue, desarrollado por IBM, venció al campeón mundial de ajedrez Garry Kasparov, marcando un hito importante. En ese mismo año, dos estudiantes de la Universidad de Stanford crearon Google, una empresa que revolucionaría la IA en los años venideros. También fue notable la carrera de coches autónomos de la agencia estadounidense Darpa en 2005, donde cinco vehículos completaron con éxito un recorrido de 212 kilómetros. En este período, surgieron herramientas esenciales como el lenguaje de programación Python y la librería de cálculo numérico de código abierto Numpy.
En 2004, Google publicó un artículo que popularizó el modelo de programación, inspirando la creación de Hadoop en 2006, un sistema de código abierto para el análisis de grandes cantidades de datos, marcando el inicio de la era del Big Data. La combinación de la disponibilidad de datos masivos, la reducción de costos de infraestructura y el aumento de la capacidad computacional fue un punto de inflexión clave. Estos factores permitieron industrializar técnicas avanzadas de aprendizaje automático y el desarrollo de redes neuronales cada vez más complejas.
Durante este período, se produjeron hitos tecnológicos en campos específicos de la IA débil, incluido el surgimiento de IBM Watson, la superación del test de Turing por una máquina simulando ser un adolescente en 2014, el auge de la realidad virtual y el lanzamiento del asistente virtual Alexa de Amazon en 2014. Gracias al crecimiento del código abierto, surgieron librerías de software como TensorFlow y XGBoost, que permiten aprovechar las capacidades de los algoritmos de aprendizaje automático. Comunidades de análisis de datos, como Kaggle, se hicieron populares, donde se comparte información y se compite por encontrar los mejores algoritmos para resolver problemas financiados por empresas.
La capacidad de resolver cualquier problema, en lugar de solo uno específico, se conoce como inteligencia general o «AGI». Los investigadores de IA argumentaron a principios de la década de 2000 que el desarrollo de IA había abandonado en gran medida el objetivo original del campo de crear inteligencia general artificial. El estudio AGI se estableció como una subdisciplina separada y hubo conferencias académicas, laboratorios y cursos universitarios dedicados a la investigación AGI, así como consorcios privados y nuevas empresas, para 2010.
La inteligencia artificial general también se conoce como «IA fuerte», «IA completa» o un tipo de intelecto sintético en lugar de «IA débil» o «IA estrecha».Incluso si los beneficios de la IA no siempre son evidentes, ha demostrado ser capaz de mejorar la eficiencia de los procesos, disminuir los errores y la mano de obra, y extraer información de los grandes datos.
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