¿Cuál es la historia de la IA?
La inteligencia artificial (IA) es la capacidad que tiene una máquina (en la mayoría de los casos, una computadora) para imitar procesos cognitivos, habilidades para resolver problemas y acciones humanos. En la actualidad, la IA abarca una serie de capacidades, desde la IA predictiva y el procesamiento del lenguaje natural hasta los modelos lingüísticos de gran tamaño (LLM) y la IA agéntica.
La IA ha tenido muchos precursores, desde los autómatas en el mundo antiguo hasta las primeras computadoras. Y los modelos más avanzados de la actualidad se basan en teorías y algoritmos que se desarrollaron hace muchas décadas.
Principales acontecimientos en la historia de la IA: cronología
Si bien el término "inteligencia artificial" surge en 1955, los acontecimientos cruciales para el desarrollo de la IA se remontan a siglos atrás.
Antes del siglo XX
- Alrededor del año 400 a. C.: según algunas fuentes de la antigua Grecia, Arquitas de Tarento crea una paloma de madera que es capaz de aletear y volar.
- Alrededor de 1495: Leonardo da Vinci crea planos detallados para el funcionamiento de un autómata que parece un caballero alemán, y de hecho puede haber construido uno (aunque, si lo hizo, no sobrevivió hasta nuestros días).
- Alrededor de 1560: el rey Felipe II de España encarga a un relojero llamado Juanelo Turriano que construya un autómata que imitara al fraile franciscano Diego de Alcalá (que más tarde fue canonizado como San Diego). El autómata funciona con un resorte e imita los movimientos y gestos humanos básicos.
- 1764-1770: los autómatas conocidos como Canard Digérateur (o "pato que imita el proceso de alimentación y digestión") y Automaton Chess Player (o "turco mecánico") deleitan al público. Si bien más tarde se demostró que ambos eran fraudulentos, ampliaron la concepción popular de lo que es posible con la automatización.
- 1822: Charles Babbage termina de construir la "máquina diferencial", una calculadora mecánica que es una de las primeras precursoras de la computadora.
1900-1973
- 1914: el matemático e inventor Leonardo Torres y Quevedo presenta "El Ajedrecista", un autómata que puede jugar al ajedrez y derrotar a jugadores humanos en determinadas circunstancias.
- 1943: el neurofisiólogo Warren McCulloch y el matemático Walter Pitts publican "A Logical Calculus of the Ideas Imminent in Nervous Activity" ("Un cálculo lógico de las ideas inminentes en la actividad nerviosa), un artículo que ofrece una descripción matemática de las neuronas. El documento fue un paso crucial para la construcción de redes neuronales artificiales.
- 1945: se completa ENIAC, la primera computadora digital.
- 1949: el psicólogo Donald Hebb publica The Organization of Behavior (La organización del comportamiento), un libro que influiría mucho en el desarrollo de las redes neuronales.
- 1950: el influyente matemático e informático Alan Turing publica "Computing Machinery and Intelligence" (Computadoras e inteligencia), un documento en el que se plantea la cuestión de si las máquinas pueden pensar o no. El documento describe la famosa "prueba de Turing" para determinar si una inteligencia computarizada resulta indistinguible de la inteligencia humana.
- 1951: Dean Edmunds y Marvin Minsky desarrollan la calculadora de refuerzo analógico neuronal estocástico (SNARC), la primera red neuronal artificial. Tiene solo 40 unidades neuronales.
- 1955: se acuña el término "inteligencia artificial" en un taller organizado por el científico informático John McCarthy.
- 1957: el psicólogo y científico informático Frank Rosenblatt crea el perceptrón, una de las primeras redes neuronales artificiales.
- 1959: los investigadores de Stanford Bernard Widrow y Marcian Hoff desarrollan la primera red neuronal utilizada en el mundo real: MADALINE (Multiple ADAptive LINear Elements) (Elementos lineales adaptativos múltiples), un modelo para eliminar el eco en las líneas telefónicas.
- 1966: el científico informático Joseph Weizenbaum publica el programa ELIZA, considerado el primer bot de chat (aunque su algoritmo subyacente de coincidencia de patrones era bastante simple para los estándares actuales).
- 1969: Marvin Minsky y Seymour Papert publican Perceptrons: An Introduction to Computational Geometry (Perceptrones: Introducción a la geometría computacional), un libro que describe las redes neuronales de perceptrones (que fueron desarrolladas por primera vez por Frank Rosenblatt). De manera controvertida, el libro también analiza algunas de las limitaciones de los perceptrones, que algunos investigadores en años posteriores perciben que han frenado el entusiasmo por la financiación de la IA.
Ciclos de progreso y disminución del interés de la IA: 1973-2000
- 1973: comienza el primer "ciclo de disminución del interés por la IA", cuando un informe del British Science Research Council determina que el trabajo en este campo no ha cumplido sus promesas, y se recorta la financiación del Reino Unido para la investigación de la IA. La investigación sobre IA disminuye durante el resto de la década.
- 1980: la Association for the Advancement of Artificial Intelligence (AAAI) (Asociación para el Avance de la Inteligencia Artificial) organiza su primera conferencia. El interés por la investigación en la IA empieza a resurgir.
- 1982: John Hopfield de Caltech presenta un documento a la National Academy of Sciences (Academia Nacional de Ciencias) sobre el uso de conexiones bidireccionales entre neuronas artificiales (anteriormente solo se habían utilizado conexiones unidireccionales). Además, Japón lanza el Fifth Generation Computer Systems Project (FGCS) (Proyecto de sistemas informáticos de quinta generación) del país, lo que se traduce en más fondos para la investigación de la IA.
- 1987: comienza el segundo ciclo de disminución del interés por la IA, un período con inversiones mínimas en la investigación de IA como resultado del estancamiento del progreso.
- 1995: Richard Wallace crea ALICE, un bot de chat que se basa en el bot de chat ELIZA de la década de 1960.
- 1997: Deep Blue, una supercomputadora de IBM, derrota al campeón mundial de ajedrez Garry Kasparov en un enfrentamiento de seis partidas.
Siglo XXI: el auge de la IA
- 2002: se lanza Roomba, uno de los primeros productos de consumo con capacidades totalmente autónomas.
- 2007: el científico informático Geoffrey Hinton publica "Learning Multiple Layers of Representation" (Aprendizaje de múltiples capas de representación), un documento fundamental para el desarrollo del aprendizaje profundo.
- 2009: los investigadores Rajat Raina, Anand Madhavan y Andrew Ng publican el documento "Large-scale Deep Unsupervised Learning using Graphics Processors" (Aprendizaje profundo no supervisado a gran escala utilizando procesadores gráficos), que sugiere que las GPU son mejores que las CPU para el aprendizaje automático. En los años siguientes, el cambio a las GPU permitirá modelos de IA mucho más potentes que los anteriores.
- 2011: el procesador de lenguaje natural de IBM, Watson, compite en el programa de juegos estadounidense Jeopardy! y gana. También en 2011, Apple lanza Siri, el primer asistente virtual sumamente popular.
- 2012: los investigadores de Google Jeff Dean y Andrew Ng entrenan una red neuronal para reconocer gatos utilizando solo imágenes sin etiquetar. En esta época, comienza el "auge de la IA".
- 2016: AlphaGo AI de Google vence a Lee Sedol en Go.
- 2017: Google propone un marco para redes neuronales transformadoras, una arquitectura que allana el camino para el desarrollo de los modelos lingüísticos de gran tamaño (LLM).
- 2020: OpenAI lanza GPT-3, uno de los primeros LLM.
- 2021: Google lanza Multitask Unified Model (MUM) (Modelo unificado multitarea), un algoritmo de búsqueda basado en IA que puede comprender y generar lenguaje.
- 2022: la versión 4.0 de ChatGPT está disponible para el público y revoluciona al mundo con las capacidades de la IA. Pronto le siguieron otros LLM, como Bard, Llama, Bing Chat y Copilot.
¿Qué es la "tercera ola" de la IA?
Sobre la base de una serie de descubrimientos importantes y avances en el hardware, el desarrollo de la IA se ha acelerado en los últimos años tras décadas de progreso lento y la disminución del interés por la IA. Los analistas de la industria han identificado tres "olas" de tipos de IA que se popularizaron rápidamente durante este auge de la IA: la IA predictiva, la IA generativa (como los LLM) y la IA agéntica.
La IA agéntica permite la creación de programas informáticos que pueden realizar tareas de forma autónoma, incluso sin instrucciones definidas, y fuera de un contexto específico basado en indicaciones. Los "agentes" de IA pueden tomar sus propias decisiones, aprender de sus experiencias anteriores y adaptar sus acciones a la situación. Como resultado, pueden funcionar de manera independiente o con muy poca intervención humana.
¿Qué nos depara el futuro en cuanto a la IA?
Los nuevos descubrimientos y el hardware más eficaz han ayudado a la IA a lograr funciones sin precedentes en los últimos tiempos. La historia de la IA continúa ampliándose, y el futuro puede deparar desarrollos aún más apasionantes.
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Fuentes:
- https://cs.stanford.edu/people/eroberts/courses/soco/projects/neural-networks/History/history1.html
- https://www.history.com/articles/7-early-robots-and-automatons
- https://www.cell.com/trends/cognitive-sciences/fulltext/S1364-6613(07)00217-3
- https://www.historyofinformation.com/detail.php?entryid=782
- https://www.historyofinformation.com/detail.php?id=4137
- https://www.techtarget.com/searchenterpriseai/definition/AI-winter
- https://aaai.org/conference/aaai/aaai80/
- https://blog.google/products/search/introducing-mum/
- https://news.harvard.edu/gazette/story/2012/09/alan-turing-at-100/