¿Cuándo se descubrió por primera vez la IA? La historia de la IA

Si bien la carrera de la IA comenzó recientemente, la inteligencia artificial y el aprendizaje automático han existido por más tiempo de lo que los consumidores creen. Las tecnologías de IA juegan un papel crucial en varias industrias. Aceleran la investigación y el desarrollo en salud, seguridad nacional, logística, finanzas y comercio minorista, entre otros sectores.

La IA tiene una historia rica y compleja. Estos son algunos de los avances más notables que dan forma a los modelos de IA más sofisticados de la actualidad.

1300-1900: rastreando las raíces de la IA

Las computadoras surgieron a mediados de los años 70, pero los historiadores remontan las primeras referencias a la IA a finales de la Edad Media. Los eruditos a menudo se preguntaban acerca de las futuras innovaciones. Por supuesto, carecían de los recursos tecnológicos y las habilidades para materializar ideas.

• 1305: El teólogo y místico catalán Ramón Llull escribió Ars Magna a principios del siglo XIII. Detalla técnicas mecánicas para diálogos interreligiosos lógicos. La última sección de Ars Magna, Ars Generalis Ultima, explica un diagrama para derivar proposiciones a partir de información existente. Tiene semejanza con el entrenamiento de IA.
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• 1666: La Dissertatio de arte combinatoria de Gottfried Leibniz se inspira en Ars Magna. Es un diagrama mecánico que disecciona los diálogos, deconstruyéndolos en sus formas más simples para facilitar el análisis. Estas fórmulas deconstruidas son similares a los conjuntos de datos que usan los desarrolladores de IA.
• 1726: Los viajes de Gulliver de Jonathan Swift presenta The Engine. Es un dispositivo ficticio que genera conjuntos lógicos de palabras y permutaciones, lo que permite que incluso "la persona más ignorante" escriba artículos académicos sobre diversos temas. La IA generativa realiza esta función exacta.
• 1854: El matemático inglés George Boole compara el razonamiento lógico con la aritmética. Argumenta que los humanos pueden formular hipótesis y analizar problemas a través de ecuaciones predeterminadas. Coincidentemente, la IA generativa utiliza algoritmos complejos para generar resultados.

Aunque el primer período que analiza las raíces de la IA cubre un período extenso, hay algunos momentos clave.

1900-1950: El amanecer de la IA moderna

Los desarrollos tecnológicos se aceleraron durante este período. La accesibilidad de los recursos de TI permitió a los investigadores materializar teorías, conceptos imaginados y especulaciones. Estaban sentando las bases de la cibernética.

• 1914: El ingeniero civil español Leonardo Torres y Quevedo creó El Ajedrecista, que se traduce como El jugador de ajedrez en inglés. Es un uso temprano de la automatización. El jugador de ajedrez realizó un movimiento de final de juego usando su torre y rey ​​para dar jaque mate a un jugador contrario.
• 1943: Walter Pitts y Warren McCulloch desarrollaron un modelo matemático e informático de la neurona biológica. Realiza funciones lógicas simples. Los investigadores continuarían haciendo referencia a este algoritmo durante varias décadas, lo que les permitiría producir las redes neuronales y las tecnologías de aprendizaje profundo actuales.
• 1950: Alan Turing publicó Maquinaria informática e inteligencia. Es el primer trabajo de investigación que aborda la inteligencia artificial, aunque él no acuñó el término IA. Él lo llama "máquinas" y "maquinaria informática". Las declaraciones de problemas de sus tesis discutieron principalmente la inteligencia y el razonamiento lógico de la maquinaria.
• 1950: Alan Turing publicó formalmente el Test de Turing. Es uno de los primeros y más utilizados métodos de interrogatorio para probar la precisión de los sistemas de IA.

Los albores de la adaptación moderna de IA se acumulan con el artículo de Alan Turing y el Test de Turing, que intenta responder a la pregunta, "¿Pueden pensar las máquinas?"

1951-2000: Exploración de las aplicaciones de las tecnologías de IA

El término "inteligencia artificial" fue acuñado durante este período. Después de sentar las bases para la IA, los investigadores comenzaron a explorar casos de uso. Varios sectores experimentaron con él. La tecnología aún no estaba disponible comercialmente: los investigadores se centraron en aplicaciones médicas, industriales y logísticas.

• 1956: Académicos como Alan Turing y John Von Neumann ya estaban investigando formas de integrar el razonamiento lógico con las máquinas. Sin embargo, John McCarthy solo acuñó el término IA en 1956. Apareció por primera vez en una propuesta de estudio longitudinal de McCarthy, Claude Shannon, Nathaniel Rochester y Marvin Minsky.
• 1966: Charles Rosen construyó el robot Shakey bajo el Instituto de Investigación de Stanford. Podría decirse que es el primer robot "inteligente" capaz de ejecutar tareas simples, reconocer patrones y determinar rutas.
• 1997: IBM construyó Deep Blue, un sistema de juego de ajedrez impulsado por su supercomputadora. Es el primer jugador de ajedrez automatizado que juega un juego completo de forma autónoma y gana. Además, la demostración involucró a un gran maestro de ajedrez de clase mundial.

El período medio del desarrollo de la IA vio uno de los momentos más importantes de todos: la acuñación del término "inteligencia artificial".

2001-2010: Integración de IA en tecnologías modernas

Los consumidores obtuvieron acceso a tecnologías innovadoras y revolucionarias que les hicieron la vida más cómoda. Poco a poco adoptaron estos nuevos aparatos. El iPod reemplazó al Sony Walkman, las consolas de juegos cerraron las salas de juegos y Wikipedia venció a la Encyclopædia Britannica.

• 2001: Honda desarrolló ASIMO. Es un humanoide bípedo impulsado por IA que camina tan rápido como los humanos. Pero ASIMO nunca se vendió comercialmente; Honda lo usó principalmente como una plataforma de investigación de movilidad, aprendizaje automático y robótica.
• 2002: iRobot lanzó el robot aspirador de suelos. A pesar de la función simple del dispositivo, cuenta con un algoritmo avanzado mucho más sofisticado que el que usaban sus predecesores.
• 2006: Los investigadores del Turing Center Michele Banko, Oren Etzioni y Michael Cafarella publicaron un artículo fundamental sobre la lectura automática. Define la capacidad de un sistema para comprender un texto de forma autónoma.
• 2008: Google lanzó una aplicación para iOS que se adapta al reconocimiento de voz. Tenía una impresionante tasa de precisión del 92 por ciento, mientras que sus predecesores tenían un límite del 80 por ciento de precisión.
• 2009: Google desarrolló su automóvil sin conductor durante cuatro años antes de pasar la primera prueba de conducción autónoma en todo el estado en 2014. Los competidores más tarde mejorar los vehículos sin conductor con IA.

Curiosamente, a pesar de este período que presenta algunas de las tecnologías más icónicas de las últimas décadas, la IA no estaba completamente en el radar para la mayoría de los consumidores, con herramientas de asistente personal y del hogar como Siri y Alexa que solo aparecen en el próximo período.

2011-2020: La difusión y el desarrollo de aplicaciones impulsadas por IA

Las empresas comenzaron a desarrollar soluciones estables impulsadas por IA durante este período. Integran IA en varios sistemas de software y hardware, como asistentes virtuales, correctores gramaticales, computadoras portátiles, teléfonos inteligentes y aplicaciones de realidad aumentada.

• 2011: IBM desarrolló Watson, un sistema informático de respuesta a preguntas. La compañía lo enfrentó a dos ex campeones en Jeopardy para demostrar sus capacidades: ganó Watson, la computadora.
• 2011: Apple lanzó Siri. Es un asistente virtual sofisticado impulsado por IA que los propietarios de iPhone todavía usan regularmente.
• 2012: Investigadores de la Universidad de Toronto desarrollaron un sistema de reconocimiento visual a gran escala del 84 por ciento. Tenga en cuenta que los modelos más antiguos tenían una tasa de error del 25 por ciento.
• 2016: El actual campeón mundial de Go Lee Sedol jugó cinco juegos contra AlphaGo, un sistema informático de juego de Go entrenado por Google DeepMind. Lee perdió cuatro veces. Esta demostración demuestra que los sistemas de IA debidamente entrenados superan incluso a los profesionales más capacitados en sus campos.
• 2018: OpenAI desarrolló GPT-1, el primer modelo de lenguaje del familia GPT. Los desarrolladores utilizaron el conjunto de datos de BookCorpus para el entrenamiento. El modelo podría responder preguntas de conocimiento general y usar lenguaje natural.

Durante este período, era probable que los consumidores usaran aplicaciones de IA sin siquiera darse cuenta, a pesar de que las herramientas de reconocimiento visual y de voz (para la mayoría de los consumidores) aún eran jóvenes. Hacia el final de la década, el desarrollo de la IA se aceleró, pero aún no tan dramáticamente como lo que estaba por venir.

2021-Presente: los líderes tecnológicos globales inician la gran carrera de IA

La gran carrera de la IA ha comenzado. Los desarrolladores están lanzando modelos de lenguaje y las empresas están investigando formas de integrar la IA con sus productos. A este ritmo, casi todos los productos de consumo tendrán un componente de IA.

• 2022: OpenAI hizo olas con ChatGPT. Es un chatbot sofisticado impulsado por IA con tecnología GPT-3.5, una iteración del modelo GPT que desarrolló en 2018. Los desarrolladores lo alimentaron con 300 mil millones de palabras durante el entrenamiento.
• 2023: Otras compañías tecnológicas globales siguieron su ejemplo. Google lanzó Bard, Microsoft lanzó Bing Chat, Meta desarrolló un modelo de lenguaje de código abierto llamado LLaMA y OpenAI lanzó GPT-4, su modelo actualizado.

También hay numerosos otras aplicaciones web de IA y Aplicaciones de salud basadas en IA disponible para su uso o en desarrollo, y muchos más por venir.

Cómo la IA dará forma al futuro

Las tecnologías de IA van más allá de los chatbots y los generadores de imágenes. Contribuyen al avance de varios campos, desde la seguridad global hasta la tecnología de consumo. Te beneficias de la IA en más formas de las que crees. Entonces, en lugar de rechazar los sistemas de inteligencia artificial disponibles públicamente, aprenda a utilizarlos usted mismo.

Inicie su investigación con herramientas simples de IA como ChatGPT o Bing Chat. Incorpóralos a tu vida diaria. Los poderosos modelos de lenguaje pueden redactar correos electrónicos desafiantes, investigar palabras clave de SEO, resolver preguntas de matemáticas y responder preguntas de conocimiento general.