De los algoritmos primitivos al boom de la IA generativa 🤖
Una mirada a la evolución de la inteligencia artificial
La historia de la Inteligencia Artificial es un relato fascinante de descubrimientos, desafíos y avances que han transformado nuestras expectativas sobre lo que las máquinas pueden lograr. Desde sus humildes comienzos como algoritmos diseñados para resolver problemas matemáticos básicos, hasta las actuales herramientas generativas capaces de crear arte, escribir historias y modelar futuros, la IA ha recorrido un camino lleno de hitos.
Los primeros pasos: los algoritmos primitivos
En los años 50, figuras como Alan Turing y John McCarthy pusieron las bases de la IA moderna. Aunque los primeros algoritmos eran limitados, su capacidad para resolver problemas lógicos marcó el inicio de una nueva disciplina. Programas como el Logic Theorist y el General Problem Solver demostraron que las máquinas podían emular ciertos aspectos del razonamiento humano, aunque de forma rígida y predefinida.
Durante esta época, el desarrollo de la IA dependía de reglas explícitas: conjuntos de instrucciones creados manualmente por programadores. Estos sistemas funcionaban bien en tareas específicas, como jugar al ajedrez o resolver problemas algebraicos, pero eran incapaces de adaptarse o aprender por sí mismos.
Acontecimientos importantes
La Inteligencia Artificial surge a partir de algunos trabajos publicados en la década de 1940 que no tuvieron gran repercusión, pero a partir del influyente trabajo en 1950 de Alan Turing, se abre esta nueva disciplina de las ciencias de la información.
En 1943 Warren McCulloch y Walter Pitts presentaron su modelo de Neuronas Artificiales, el cual se considera el primer trabajo del campo, aun cuando todavía no existía el término. Los primeros avances importantes comenzaron a principios del año 1950 con el trabajo de Alan Turing, a partir de lo cual la ciencia ha pasado por diversas situaciones.
En 1959 Rosenblatt introduce el perceptrón, el cual es una representación matemática de una neurona.
A mediados de los años 60, aparecen los Sistemas Expertos, que predicen la probabilidad de una solución bajo un set de condiciones.
En 1997, Deep Blue de IBM vence en una partida de ajedrez a Gary Kaspárov, que en aquel momento era el mejor jugador de la historia.
Este es uno de los acontecimientos mas recordados, pues fue el momento en que dotar a una computadora de inteligencia se volvió algo mas tangible. Posterior a este hecho, se puso a prueba a diferentes algoritmos en todo tipo de juegos.
En 2011 IBM desarrolló una supercomputadora llamada Watson, la cual ganó una ronda de tres juegos seguidos de Jeopardy!, venciendo a sus dos máximos campeones, y ganando un premio de 1 millón de dólares que IBM luego donó a obras de caridad.
En 2014, la Inteligencia Artificial supera por primera vez el Test de Turing.
En 2017 AlphaGo desarrollado por DeepMind derrota 4-1 en una competencia de Go al campeón mundial Lee Sedol. Este suceso fue muy mediático y marcó un hito en la historia de este juego.
A finales de ese mismo año, Stockfish, el motor de ajedrez considerado el mejor del mundo con 3,400 puntos ELO, fue abrumadoramente derrotado por AlphaZero con solo conocer las reglas del juego y tras solo 4 horas de entrenamiento jugando contra sí mismo.
Los esfuerzos de la investigación en IA se han centrado en construir inteligencias artificiales especializadas consiguiendo resultados impresionantes. Esto principalmente en las ultimas décadas y debido al acceso a grandes volúmenes de datos y las mejoras en la capacidad de computo.
El despertar del aprendizaje automático
El paradigma cambió radicalmente con el surgimiento del aprendizaje automático (machine learning) en los años 80 y 90. En lugar de depender de reglas estáticas, los algoritmos comenzaron a entrenarse con datos, ajustándose de forma autónoma para mejorar su rendimiento. Esto fue posible gracias a innovaciones como los algoritmos de redes neuronales y la creciente disponibilidad de poder computacional.
Durante este periodo, la IA dejó de ser una curiosidad académica para convertirse en una herramienta práctica. Aplicaciones como el reconocimiento de voz y las recomendaciones en línea empezaron a aparecer en la vida cotidiana, sentando las bases de la revolución digital.
El auge del deep learning y la explosión de datos
En la última década, el aprendizaje profundo (deep learning) ha llevado a la IA a niveles impensables. Redes neuronales profundas, inspiradas en el funcionamiento del cerebro humano, comenzaron a dominar tareas complejas como la visión por computadora y el procesamiento del lenguaje natural. Este avance no hubiera sido posible sin el acceso a grandes volúmenes de datos y tecnologías de procesamiento masivo, como las GPU.
El aprendizaje profundo permitió a la IA superar a los humanos en tareas específicas, como jugar a Go o diagnosticar enfermedades en imágenes médicas. Sin embargo, el mayor salto vino con el desarrollo de modelos multimodales y generativos, como GPT y DALL·E, que no solo comprenden información, sino que también son capaces de crear.
Inteligencia Artificial durante la pandemia del COVID-19
La pandemia nos orillo a una ola de innovación, muchos empleos cambiaron. Mucha gente no podía desplazarse al trabajo, así que las empresas tuvieron que ingeniárselas para mantener sus servicios.
Los chatbots, sistemas que imitan la interacción humana en conversaciones fueron clave en el soporte de aerolíneas, hospitales, escuelas y muchos tipos de empresas.
Países como China, Hong Kong, Singapur y Corea del Sur, así como en otras regiones del mundo usaron la geolocalización en aplicaciones móviles y algoritmos de IA, para determinar el riesgo de infección cruzada y alertar a los usuarios de dicho riesgo.
Países como Corea del Sur y Alemania usaron programas de procesamiento de imágenes que eran capaces de detectar anormalidades pulmonares a partir de radiografías de tórax y así poder ofrecer diagnósticos de posibles casos de COVID-19 mucho más rápido que un radiólogo humano.
En China, algunas empresas utilizaron drones y robots para llevar a cabo entregas o pulverizar desinfectantes en zonas públicas sin necesidad de intervención directa de humanos. También se usaron robots en procesos de toma de temperatura y detección de síntomas de COVID-19 en personas, así como para dispensar espumas y geles desinfectantes.
Además, se utilizaron robots para servir comida y medicinas a pacientes y para desinfectar habitaciones, minimizando el contacto con el personal humano.
La pandemia ayudo a acelerar la velocidad del desarrollo en tecnología, principalmente en el área de la salud.
El boom de la IA generativa
La llegada de la IA generativa marcó un punto de inflexión. Por primera vez, las máquinas no solo respondían a nuestras preguntas, sino que podían colaborar con nosotros en procesos creativos. Herramientas como ChatGPT o Stable Diffusion están democratizando el acceso a la creatividad, permitiendo a personas de todo el mundo generar texto, imágenes y música con calidad profesional.
Sin embargo, este avance también trae consigo nuevas responsabilidades. Este tipo de herramientas plantea preguntas sobre derechos de autor, ética y el impacto de estas tecnologías en industrias creativas. La sociedad debe encontrar un equilibrio entre aprovechar las oportunidades y mitigar los riesgos.
Hacia el futuro: un viaje en constante evolución
La evolución de la IA no ha terminado. Desde los algoritmos primitivos hasta el boom actual de la IA generativa, cada etapa ha ampliado los límites de lo posible. Pero el futuro no se trata solo de lo que las máquinas pueden hacer, sino de cómo elegimos integrarlas en nuestras vidas.
Este artículo, junto con los anteriores, forma parte de un esfuerzo por desmitificar la IA y mostrar cómo podemos ser participantes activos en esta revolución. Continuemos explorando y entendiendo, porque el viaje apenas comienza.
Hasta la próxima 👋