Debido a los grandes avances en este terreno, hoy todo el mundo habla de inteligencia artificial (IA), pero es posible que algunas personas no sepan que es un concepto que lleva ya muchos años con nosotros. En este artículo queremos dar una pincelada sobre la evolución de la IA a lo largo de la historia.
Los primeros conceptos de máquinas inteligentes se remontan a la antigüedad, con mitos y leyendas sobre autómatas. Sin embargo, la base moderna de la IA comenzó a formarse en el siglo XX. En 1950, Alan Turing propuso la prueba de Turing, un criterio para determinar si una máquina puede exhibir un comportamiento inteligente similar al humano.
La IA como disciplina formal nació en 1956, durante la Conferencia de Dartmouth, organizada por John McCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester y Claude Shannon. Este evento fue el inicio de la investigación en IA, y es ahí donde se acuñó el término «inteligencia artificial». En estos primeros años, los investigadores eran optimistas y pensaban que las máquinas inteligentes estaban a la vuelta de la esquina.
En las décadas de 1960 y 1970, se realizaron importantes avances en IA. Por ejemplo, el programa ELIZA, desarrollado por Joseph Weizenbaum en 1966, simulaba una conversación con un psicoterapeuta y fue uno de los primeros intentos de procesamiento del lenguaje natural. Otro hito fue el desarrollo de SHRDLU por Terry Winograd en 1972, un programa que entendía y respondía comandos en lenguaje natural en un entorno de bloques virtuales. MYCIN, un sistema experto desarrollado en los años 70, ayudaba a diagnosticar infecciones bacterianas y recomendar tratamientos, demostrando el potencial de la IA en la medicina.
En aquella época las expectativas eran demasiado altas y los sistemas de IA no podían cumplir con las promesas, lo que llevó a un periodo conocido como el «invierno de la IA», donde se redujo el interés y la financiación.
El resurgimiento de la IA en los años 80 y 90 se debió en gran parte a los sistemas expertos, que emulaban el juicio y el comportamiento de expertos humanos en campos específicos. Aunque estos sistemas lograron cierto éxito comercial, también tenían bastantes limitaciones.
La verdadera revolución de la IA llegó en la década de 2000 con el auge del aprendizaje automático (machine learning) y el aprendizaje profundo (deep learning). Estos enfoques permitieron a las máquinas aprender de grandes cantidades de datos y mejorar su rendimiento con el tiempo. Las redes neuronales profundas, inspiradas en el cerebro humano, se volvieron particularmente efectivas para tareas como el reconocimiento de imágenes y el procesamiento del lenguaje natural.
En los últimos años, la IA ha experimentado un crecimiento explosivo. Tecnologías como los asistentes virtuales (Siri, Alexa), los vehículos autónomos y los sistemas de recomendación (Netflix, Amazon) se han vuelto comunes, por no hablar de modelos de lenguaje como ChatGPT y otros.
La evolución imparable de la IA transformará nuestras vidas en un corto periodo de tiempo, transformando casi cada una de nuestras acciones como humanos.
