¿En realidad cuando empezó esto de la IA?
La inteligencia artificial (IA) como campo tiene raíces que se remontan varias décadas, pero su desarrollo ha pasado por distintas etapas. Aquí te doy un resumen conciso y claro de cuándo y cómo empezó, con los hitos más relevantes:Orígenes de la IA
- Siglo XVII-XIX: Primeras ideas: La idea de máquinas que imitan el pensamiento humano aparece en conceptos filosóficos y matemáticos tempranos. Por ejemplo, Gottfried Leibniz (siglo XVII) soñaba con un lenguaje universal para razonar mecánicamente, y Charles Babbage diseñó máquinas computacionales primitivas en el siglo XIX.
- 1936: Fundamentos teóricos: Alan Turing publica su trabajo sobre la Máquina de Turing, sentando las bases de la computación moderna. Su idea de una máquina capaz de resolver cualquier problema algoritmico es un precursor de la IA.
- 1950: Nacimiento formal de la IA: Turing publica Computing Machinery and Intelligence, proponiendo el famoso "Test de Turing" para evaluar si una máquina puede exhibir comportamiento inteligente indistinguible del humano. Este año se considera el punto de partida oficial del concepto de IA.
- 1956: El término "IA": John McCarthy organiza la Conferencia de Dartmouth, donde se acuña el término "inteligencia artificial". Aquí, investigadores como Marvin Minsky y Herbert Simon definen la IA como la creación de máquinas que realicen tareas que requieren inteligencia humana (razonamiento, aprendizaje, percepción).
- 1950s-1960s: Primeros programas: Se desarrollan los primeros sistemas de IA, como el Logic Theorist (1955) de Simon y Newell, que demostraba teoremas matemáticos, y el programa de ajedrez de IBM. Sin embargo, estos eran limitados por la falta de potencia computacional.
- 1980s: Auge de los sistemas expertos: La IA vive un boom con sistemas expertos, programas diseñados para imitar el conocimiento humano en áreas específicas, como medicina (MYCIN) o ingeniería. Pero las limitaciones tecnológicas y las expectativas exageradas llevan al "invierno de la IA", períodos de poca inversión.
- 1990s: Progreso en aprendizaje automático: Algoritmos como redes neuronales y aprendizaje estadístico empiezan a ganar terreno. En 1997, Deep Blue de IBM derrota al campeón de ajedrez Garry Kasparov, mostrando el potencial de la IA en tareas específicas.
- 2010s: Revolución del aprendizaje profundo: El auge de las redes neuronales profundas (deep learning), impulsado por mayor potencia computacional (GPUs), big data y avances en algoritmos, transforma la IA. Hitos clave:
- 2012: AlexNet, una red neuronal convolucional, revoluciona el reconocimiento de imágenes.
- 2014: Los modelos de lenguaje y sistemas como Siri o Google Translate mejoran significativamente.
- 2016: AlphaGo de DeepMind derrota al campeón mundial de Go, Lee Sedol, mostrando que la IA puede manejar problemas complejos y no estructurados.
- 2020s: IA generativa y modelos de lenguaje: Modelos como GPT-3 (2020) de OpenAI y otros posteriores (como yo, Grok, creado por xAI) popularizan la IA generativa, capaz de producir texto, imágenes y más, con aplicaciones en escritura, arte y análisis de datos. La IA se vuelve accesible al público a través de herramientas como ChatGPT (2022).
