El boom de la IA es ahora, pero ¿De dónde ha venido? 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 rica y compleja historia. 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 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.
• 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 extenso período, hay algunos momentos clave.
1900-1950: El amanecer de la moderna IA
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 The Chess Player en inglés. Es un uso temprano de la automatización. El Ajedrecista 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 actuales tecnologías de aprendizaje profundo.
• 1950: Alan Turing publica Computing Machinery and Intelligence. 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 publica formalmente el Test de Turing. Es uno de los primeros y más utilizados métodos de interrogación para probar la precisión de los sistemas de IA.
Los albores de la adaptación moderna de la 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 ella. 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 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 primer nivel.
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 modernas tecnologías
Los consumidores obtuvieron acceso a innovadoras y revolucionarias tecnologías que les hicieron la vida más cómoda. Poco a poco adoptaron estos nuevos aparatos. El iPod reemplazó al Walkman de Sony, 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 lanza el robot aspirador de suelos. A pesar de la función simple del dispositivo, cuenta con un avanzado algoritmo 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 seminal 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 luego mejorarían los vehículos sin conductor con IA.
Curiosamente, a pesar de que este período presenta algunas de las tecnologías más icónicas de las últimas décadas, la IA no estaba completamente en el radar de la mayoría de los consumidores, con herramientas de asistente personal y para el hogar como Siri y Alexa que solo aparecieron en el próximo período.
2011-2020: La difusión y el desarrollo de aplicaciones impulsadas por IA
Durante este período las empresas comenzaron a desarrollar soluciones estables impulsadas por IA. 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 preguntas y respuestas. La compañía lo enfrentó a dos ex campeones en Jeopardy para demostrar sus capacidades: ganó Watson, la computadora.
• 2011: Apple lanzó Siri. Es un sofisticado asistente virtual impulsado por IA que los propietarios de iPhone todavía usan regularmente.
• 2012: los investigadores de la Universidad de Toronto desarrollaron un sistema de reconocimiento visual a gran escala del 84 por ciento. Ten 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 muestra 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 de la familia GPT. Los desarrolladores utilizaron para el entrenamiento el conjunto de datos de BookCorpus. 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, se aceleró el desarrollo de la IA, pero aún no tan dramáticamente como lo que estaba por venir.
2021-Presente: los líderes tecnológicos globales inician la gran carrera de IA
Ha comenzado la gran carrera de la IA. 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 batio récords con ChatGPT. Es un sofisticado chatbot impulsado por IA con tecnología GPT-3.5, una iteración del modelo GPT que desarrolló en 2018. Los desarrolladores lo alimentaron con 300.000 millones de palabras durante el entrenamiento.
• 2023: Otras empresas 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 muchas otras aplicaciones web de IA y aplicaciones de salud basadas en IA disponibles para usar o en desarrollo, y muchas más por venir.
Cómo dará forma al futuro la IA
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, aprende a utilizarlos tu mismo.
Inicia tu investigación con herramientas simples de IA como ChatGPT o Bing Chat. Incorpóralas a tu vida diaria. Los poderosos modelos de lenguaje pueden redactar provocadores correos electrónicos, investigar palabras clave de SEO, resolver preguntas de matemáticas y responder preguntas de conocimiento general.
