Historia de la Inteligencia artificial (IA), evolución, cronología, desarrollo. Está en boga hablar de ChatGPT y de Bard por estos días; lo que pocos saben es el camino recorrido para llegar hasta este tipo de tecnologías. Este interés nuestro no es repentino, si leyeron nuestro post: Historia de la robótica, cronología, línea de tiempo, IA lo entenderán mejor ya que tiene muchos puntos de contacto con este artículo que esperamos sea útil.
La Inteligencia Artificial (IA) es un campo revolucionario de la informática que ha evolucionado mucho a lo largo de los años. Abarca el desarrollo de máquinas inteligentes capaces de realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana. En este artículo, nos embarcamos en un cautivador viaje a través de la historia de la IA, explorando sus inicios, sus principales avances y el impacto transformador que ha tenido en diversas industrias.
Desde el nacimiento de la IA como disciplina académica hasta los recientes avances en el aprendizaje automático y las redes neuronales, descubrimos los hitos clave y las figuras notables que dieron forma a la historia de la IA, al tiempo que profundizamos en las apasionantes perspectivas de futuro de este campo en constante evolución.
Modelo de neuronas artificiales
Warren McCulloch y Walter Pitts son conocidos por proponer un modelo de neuronas artificiales en su artículo fundamental «A Logical Calculus of the Ideas Immanent in Nervous Activity» (Un cálculo lógico de las ideas inherentes a la actividad nerviosa), publicado en 1943. Su trabajo sentó las bases del campo de las redes neuronales artificiales e influyó significativamente en el desarrollo de la neurociencia computacional moderna.
En su artículo, McCulloch y Pitts introdujeron un modelo matemático simplificado de una neurona, a menudo denominada neurona McCulloch-Pitts (M-P) o unidad lógica umbral. Este modelo pretendía captar el funcionamiento básico de una neurona biológica mediante operaciones lógicas.
La neurona M-P toma entradas binarias y produce una salida binaria basada en un umbral predeterminado. A cada entrada se le asigna un peso, que determina su importancia en el cómputo global. La neurona suma las entradas ponderadas y, si la suma supera un determinado valor umbral, se activa y produce una salida de 1; de lo contrario, permanece inactiva y produce una salida de 0. Esta salida binaria puede utilizarse como entrada para otras neuronas o como salida final de la red neuronal.
McCulloch y Pitts demostraron que conectando estas neuronas artificiales de formas específicas se podían realizar cálculos complejos. Demostraron que las redes de neuronas M-P podían calcular funciones lógicas, como la conjunción lógica (AND) y la disyunción lógica (OR). También demostraron que estas redes podían combinarse para realizar cálculos más sofisticados, como el cálculo universal, en el que cualquier función computable podía representarse utilizando una configuración de red adecuada.
Aunque el modelo de neurona M-P era simplista en comparación con las neuronas biológicas, proporcionó un marco teórico crucial para comprender la computación neuronal e inspiró los desarrollos posteriores en la investigación de redes neuronales. Su trabajo allanó el camino para el desarrollo de modelos de redes neuronales artificiales más avanzados, incluido el perceptrón y las modernas arquitecturas de aprendizaje profundo que se utilizan hoy en día.
El origen de todo: 1949
«Cerebros gigantes o máquinas que piensan» es un libro escrito por Edmund Callis Berkley, publicado por primera vez en 1949. Explora el campo de la inteligencia artificial (IA) y el concepto de construir máquinas que posean capacidades de pensamiento similares a las humanas. A pesar de haber sido escrito hace varias décadas, el libro sigue siendo relevante, ya que profundiza en conceptos y retos fundamentales de la IA.
Berkley comienza con una introducción a la historia de los ordenadores, los primeros desarrollos y la posibilidad de que las máquinas simulen la inteligencia humana. A continuación se adentra en los fundamentos teóricos de la IA, tratando temas como la lógica, la toma de decisiones y el aprendizaje. Explora la idea de utilizar circuitos electrónicos para simular las funciones del cerebro humano, destacando los avances realizados en las máquinas de computación electrónica de la época.
El autor también profundiza en las posibles aplicaciones de la IA en diversos campos, como la medicina, la ingeniería e incluso las artes. Berkley explora las implicaciones éticas de la creación de máquinas capaces de pensar y su posible impacto en la sociedad. Plantea cuestiones sobre el futuro del trabajo y la relación entre los seres humanos y las máquinas inteligentes.
Aunque «Cerebros gigantes o máquinas que piensan» se escribió en un momento en que el campo de la IA estaba en sus primeras fases, proporciona una comprensión fundamental del tema. El libro presenta una visión del autor sobre las máquinas inteligentes y plantea importantes cuestiones sobre las posibilidades e implicaciones de crear máquinas que puedan pensar.
Cabe señalar que el libro se escribió antes de la llegada de las técnicas modernas de IA, como las redes neuronales y el aprendizaje profundo, por lo que algunos de los detalles técnicos y predicciones que se hacen en el libro pueden estar desfasados. No obstante, «Cerebros gigantes o máquinas que piensan» sigue siendo una sugerente exploración del concepto de inteligencia artificial y su posible impacto en la sociedad.
Alan Turing: 1950
«Maquinaria informática e inteligencia» es un influyente ensayo escrito por Alan Turing, figura pionera en el campo de la informática y la inteligencia artificial. Publicado originalmente en 1950, el ensayo aborda la cuestión de si las máquinas pueden mostrar verdadera inteligencia y propone lo que ahora se conoce como el «test de Turing» como medida de la inteligencia de las máquinas.
Turing comienza cuestionando la noción de definir la inteligencia en términos absolutos. Sostiene que la inteligencia debe evaluarse en función de la capacidad de mostrar un comportamiento inteligente y no de estados o mecanismos mentales internos. Esto sienta las bases para su exploración del potencial de las máquinas para pensar.
Turing propone un experimento mental llamado «juego de imitación», que más tarde se conocería como la prueba de Turing. En este juego, un interrogador interactúa con un humano y una máquina a través de un terminal de ordenador, con el objetivo de determinar cuál es el humano y cuál es la máquina. Turing sugiere que si una máquina puede engañar con éxito al interrogador haciéndole creer que es humana, entonces se puede considerar que posee inteligencia.
El ensayo analiza las posibles objeciones y contraargumentos a la idea de la inteligencia de las máquinas, incluido el «argumento de la conciencia» y las limitaciones de la maquinaria informática. Turing aborda estas objeciones y postula que la capacidad de pensar no es exclusiva de los humanos, sino que puede ser alcanzada por las máquinas mediante una programación adecuada.
Turing también reflexiona sobre las posibles repercusiones sociales de la inteligencia artificial, abordando cuestiones relacionadas con el desempleo y la relación entre los seres humanos y las máquinas. Plantea cuestiones filosóficas sobre la naturaleza de la inteligencia humana y el potencial de la conciencia de las máquinas.
«Maquinaria informática e inteligencia» es una obra fundamental que sentó las bases del campo de la inteligencia artificial. La exploración de Turing del juego de imitación y sus argumentos sobre la inteligencia de las máquinas siguen conformando el desarrollo y la comprensión actuales de la IA. El ensayo sigue siendo muy influyente y se considera una contribución clave al discurso filosófico y práctico en torno a la inteligencia artificial y la naturaleza de la propia inteligencia.
Arthur Samuel: el padre del aprendizaje automático
Samuel fue pionero en el desarrollo de un programa que podía jugar a las damas, proyecto empezado en 1952. Este revolucionario logro no sólo demostró el potencial de la IA, sino que también marcó un importante punto de inflexión en el campo de los algoritmos de juego.
El trabajo pionero de Samuel sobre las damas culminó en 1955 con la creación de su programa, conocido como «Samuel Checkers-Playing Program». A diferencia de los enfoques anteriores, que se basaban en algoritmos de búsqueda exhaustiva, el programa de Samuel incorporaba técnicas de aprendizaje automático. Empleando un enfoque heurístico, el programa aprendía de partidas anteriores, evaluaba las posiciones del tablero y ajustaba su estrategia basándose en la experiencia. Esto supuso un cambio significativo con respecto a la programación tradicional, ya que ahora el programa era capaz de mejorar su juego con el tiempo.
Taller de Dartmouth y primeros conceptos de IA: 1956
El Taller de Dartmouth, celebrado en el verano de 1956, es un acontecimiento histórico que marcó el nacimiento de la inteligencia artificial (IA) como disciplina académica. Este encuentro pionero reunió a figuras influyentes en el campo que sentaron las bases para el desarrollo de la IA.
El nacimiento de la IA: Historia de la Inteligencia artificial
En el verano de 1956, John McCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester y Claude Shannon organizaron un evento seminal conocido como el Taller de Dartmouth. El objetivo de este taller era explorar la posibilidad de crear máquinas que pudieran mostrar una inteligencia similar a la humana. Los participantes, entre los que se encontraban matemáticos, informáticos y psicólogos cognitivos, se reunieron durante ocho semanas de intenso intercambio de ideas y colaboración.
El Taller de Dartmouth resultó ser un catalizador de la investigación sobre IA y sentó las bases para el futuro desarrollo de este campo. Los participantes se mostraron optimistas sobre el potencial de la IA y previeron la creación de máquinas capaces de resolver problemas complejos, comprender el lenguaje natural e incluso aprender de la experiencia. Aunque algunos de estos objetivos eran ambiciosos para la época, el taller encendió una chispa que condujo a décadas de investigación e innovación pioneras en IA.
Primeros conceptos de IA: IA simbólica y razonamiento lógico
Durante el Taller de Dartmouth, los primeros investigadores en IA se centraron en la IA simbólica, cuyo objetivo era desarrollar sistemas inteligentes mediante el uso de la representación simbólica y el razonamiento lógico. El programa Logic Theorist de Allen Newell y Herbert Simon, desarrollado en 1955, fue uno de los primeros logros significativos en esta dirección. El programa demostró que las máquinas podían demostrar teoremas matemáticos aplicando reglas lógicas.
Otro concepto notable que surgió del taller fue la idea de «solucionador general de problemas». Newell, Simon y J.C. Shaw propusieron el desarrollo de una máquina universal de resolución de problemas que pudiera abordar una amplia gama de problemas empleando un conjunto de heurísticas de propósito general. Aunque la puesta en práctica de un solucionador de problemas general y completo fue todo un reto, el concepto sentó las bases para posteriores avances en las técnicas de resolución de problemas de IA.
El Taller de Dartmouth también exploró la noción de aprendizaje automático. Aunque los primeros investigadores en IA eran optimistas sobre su potencial, los avances en este campo eran relativamente limitados en aquella época. Las limitaciones de potencia de cálculo y de datos disponibles dificultaban el desarrollo de algoritmos prácticos de aprendizaje automático.
A pesar de estas limitaciones, el Taller de Dartmouth proporcionó una plataforma para debates fructíferos, intercambio de ideas y formulación de conceptos fundamentales que configuraron la trayectoria futura de la investigación en IA. El evento no sólo sentó las bases para los avances posteriores, sino que también fomentó una vibrante comunidad de investigadores que siguieron explorando y ampliando los límites de la IA.
Teórico lógico
En 1956, Newell y Simon, junto con su colega J.C. Shaw, presentaron el Teórico Lógico como un programa diseñado para imitar los procesos humanos de resolución de problemas y razonamiento. Su objetivo era demostrar que un programa informático podía emular la inteligencia humana en el contexto de la demostración de teoremas matemáticos.
Logic Theorist se desarrolló para el ordenador IBM 704 y utilizaba la lógica simbólica y un conjunto de reglas heurísticas para buscar pruebas. Funcionaba generando cadenas de implicaciones lógicas y comparándolas con un conjunto dado de axiomas y teoremas. El programa empleaba una combinación de encadenamientos hacia delante y hacia atrás para explorar y manipular expresiones lógicas, intentando encontrar una prueba para un teorema dado.
Uno de los logros más notables de Logic Theorist fue demostrar con éxito 38 de los 52 teoremas de la lógica simbólica de Principia Mathematica, una obra monumental de los matemáticos Alfred North Whitehead y Bertrand Russell. La capacidad de The Logic Theorist para demostrar teoremas demostró que el razonamiento automatizado era posible y abrió nuevas posibilidades para la exploración matemática asistida por ordenador.
El desarrollo del Teórico Lógico fue un hito importante en el campo de la inteligencia artificial, ya que demostró el potencial de los ordenadores para realizar tareas tradicionalmente asociadas a la inteligencia humana. El trabajo de Newell y Simon allanó el camino a la investigación y el desarrollo en el campo de la demostración automatizada de teoremas y el razonamiento simbólico, y sus ideas siguen influyendo en este campo hasta nuestros días.
El nacimiento del aprendizaje automático: Los perceptrones
En 1957, el campo del aprendizaje automático experimentó un gran avance con la introducción del perceptrón por Frank Rosenblatt. El perceptrón era una forma temprana de red neuronal artificial inspirada en el funcionamiento del cerebro humano. Era capaz de aprender de los datos mediante un proceso conocido como aprendizaje supervisado.
El perceptrón demostró notables capacidades en tareas de reconocimiento de patrones, poniendo de manifiesto su potencial para el aprendizaje automático. Recibió una gran atención y suscitó esperanzas de desarrollar sistemas inteligentes más avanzados.
Sin embargo, el entusiasmo inicial en torno a los perceptrones duró poco debido a sus limitaciones. Los perceptrones sólo podían clasificar patrones linealmente separables, lo que significaba que tenían dificultades con problemas más complejos que requerían límites de decisión no lineales.
ELIZA:1966
Joseph Weizenbaum, informático y profesor del MIT, desarrolló ELIZA, un programa informático pionero que simulaba a un psicoterapeuta. ELIZA, creado a mediados de los años 60, está considerado uno de los primeros ejemplos de procesamiento del lenguaje natural e inteligencia artificial.
ELIZA pretendía simular una conversación entre un usuario y un psicoterapeuta mediante una técnica llamada «concordancia de patrones». El programa analizaba las entradas del usuario y generaba respuestas basadas en patrones y reglas predefinidos. ELIZA empleaba un método sencillo pero eficaz de transformar las afirmaciones del usuario en preguntas y reflexiones, haciendo que pareciera que el programa entendía y participaba en una conversación significativa.
El principio clave de ELIZA era la idea de la «psicoterapia rogeriana», desarrollada por el psicólogo Carl Rogers. La terapia rogeriana hace hincapié en la escucha activa, la empatía y la reflexión, y el terapeuta anima al cliente a explorar sus pensamientos y emociones. ELIZA incorporó estas técnicas reflejando las declaraciones de los usuarios y formulando preguntas abiertas, sin proporcionar una comprensión genuina o una visión emocional.
ELIZA ganó atención y popularidad por su capacidad para atraer a los usuarios y crear la ilusión de una conversación significativa. La intención de Weizenbaum era demostrar la superficialidad de la interacción entre humanos y ordenadores y cuestionar la idea de que los ordenadores pudieran entender o empatizar realmente con los humanos.
A pesar de sus limitaciones y su falta de verdadera inteligencia, ELIZA tuvo un impacto significativo en el campo de la inteligencia artificial y el procesamiento del lenguaje natural. Provocó nuevas investigaciones e inspiró el desarrollo de sistemas de chatbot más sofisticados. La influencia de ELIZA puede verse en los agentes conversacionales contemporáneos, incluidos los asistentes virtuales y los chatbots, que siguen evolucionando con los avances de las tecnologías de IA.
1970s
En la década de 1970, la investigación en IA se topó con un obstáculo. El campo estaba plagado de problemas como el «problema de la representación del conocimiento» y el «problema del marco». Estos problemas dificultaban que los sistemas de IA representaran el conocimiento y razonaran sobre el mundo de forma similar a los humanos.
En el campo de la inteligencia artificial (IA), el problema de la representación del conocimiento se refiere al reto de representar y organizar eficazmente el conocimiento dentro de un sistema computacional. Se trata de encontrar formas adecuadas de almacenar, estructurar y manipular el conocimiento para que un sistema de IA pueda razonar, aprender y tomar decisiones inteligentes.
El problema de la representación del conocimiento surge del hecho de que el conocimiento humano es vasto, diverso y a menudo complejo. Traducir este conocimiento a un formato que las máquinas puedan entender y utilizar es un reto fundamental de la IA.
El problema del marco es una cuestión bien conocida en inteligencia artificial (IA) y representa un reto relacionado con la representación y el razonamiento sobre los efectos de las acciones y los cambios en entornos dinámicos. Fue identificado por primera vez por los investigadores de IA John McCarthy y Patrick J. Hayes a finales de la década de 1960.
El problema del marco surge de la dificultad de determinar qué aspectos de una situación son relevantes para representarlos explícitamente y actualizarlos al considerar los efectos de una acción, ignorando los que permanecen inalterados. En otras palabras, se trata del problema de representar y razonar sobre lo que permanece igual (o no cambia) cuando algo cambia.
Para ilustrar este problema, veamos un ejemplo sencillo: Supongamos que se encarga a un sistema de IA que cambie el estado de una habitación abriendo una ventana. El sistema tiene que reconocer qué información es relevante para describir el estado inicial de la habitación, qué cambios hay que hacer y qué permanece igual.
El problema del marco pone de manifiesto el reto de evitar cálculos excesivos y actualizaciones innecesarias de toda la base de conocimientos cada vez que se realiza una acción. El problema radica en distinguir los cambios relevantes de la gran cantidad de conocimiento de fondo que permanece inalterado.
Los investigadores han propuesto varias soluciones para abordar el problema del marco. Algunos enfoques implican representaciones explícitas de los efectos de las acciones, incluida la introducción de reglas específicas de la acción o axiomas lógicos. Otros utilizan métodos más implícitos, como el razonamiento por defecto o la lógica no monotónica, para resolver el problema del marco.
A pesar de estos intentos, el problema del marco sigue siendo un reto pendiente en la IA. Está estrechamente relacionado con la cuestión más amplia de la representación y el razonamiento sobre el cambio, y sigue siendo un área activa de investigación, especialmente en los campos de la representación del conocimiento, la planificación y el razonamiento sobre la acción y el tiempo en los sistemas de IA.
Tropiezos y para colmo de males, poca financiación.
1980s
Los años 80 fueron una década de grandes avances en inteligencia artificial (IA). Tras un periodo de entusiasmo inicial en los años sesenta y setenta, la investigación en IA se había estancado un poco a principios de los ochenta. Sin embargo, una serie de nuevos avances en la década de 1980 ayudaron a reactivar la investigación en IA y marcar el comienzo de una nueva era de progreso.
Uno de los avances más importantes de los años 80 fue el auge del aprendizaje automático. El aprendizaje automático es una técnica de inteligencia artificial que permite a los ordenadores adquirir conocimientos a partir de datos, eliminando la necesidad de programación explícita, lo que supuso un gran avance, ya que abrió todo un nuevo mundo de posibilidades para la IA.
Otro avance importante de los años 80 fue el desarrollo de los sistemas expertos. Los sistemas expertos son programas informáticos que pueden imitar el proceso de toma de decisiones de un experto humano. Esto supuso un gran avance, ya que permitió utilizar por primera vez la IA en aplicaciones del mundo real.
En la década de 1980 también se desarrollaron otras importantes tecnologías de IA, como el procesamiento del lenguaje natural y la visión por ordenador. Estas tecnologías sentaron las bases para el progreso aún más rápido que se produciría en la IA en la década de 1990 y más allá.
A continuación se presenta una cronología de algunos de los principales avances de la IA en la década de 1980:
- 1980: Desarrollo de WABOT-2, un robot humanoide capaz de interactuar con personas, leer partituras y tocar música en un órgano electrónico.
- 1982: Lanzamiento del proyecto Sistemas Informáticos de Quinta Generación, una iniciativa del gobierno japonés para desarrollar una nueva generación de ordenadores capaces de razonar a nivel humano.
- 1983: desarrollo del sistema experto Dendral, capaz de diagnosticar enfermedades basándose en síntomas médicos.
- 1984: estreno de la película «2001: Una odisea del espacio», en la que aparece un ordenador HAL 9000 que adquiere conciencia de sí mismo y se vuelve homicida.
- 1985: Desarrollo del sistema experto MYCIN, capaz de diagnosticar enfermedades infecciosas.
- 1986: Desarrollo del sistema experto R1, capaz de configurar sistemas informáticos.
- 1987: desarrollo del lenguaje de programación PROLOG, utilizado para la programación lógica.
- 1988: desarrollo de la arquitectura cognitiva Soar, que es un modelo de la cognición humana.
- 1989: desarrollo del lenguaje de programación Neural Network, utilizado para la programación de redes neuronales.
Los años 80 fueron una década de grandes avances en la IA. El desarrollo de nuevas tecnologías, como el aprendizaje automático, los sistemas expertos y el procesamiento del lenguaje natural, sentó las bases para el progreso aún más rápido que se produciría en la IA en la década de 1990 y más allá.
1990s
El auge del aprendizaje estadístico y los enfoques basados en datos: En la década de 1990, el aprendizaje automático se orientó hacia enfoques estadísticos, haciendo hincapié en el análisis de datos y patrones. Los investigadores exploraron técnicas como los árboles de decisión, las máquinas de vectores de soporte (SVM) y las redes bayesianas. En este periodo también surgió el campo de la minería de datos, cuyo objetivo era extraer información y conocimientos útiles de grandes conjuntos de datos.
Los años 90 fueron una década de grandes avances en inteligencia artificial (IA). Tras un periodo de rápido crecimiento en la década de 1980, la investigación en IA siguió avanzando en los 90, con la consecución de una serie de grandes avances.
Uno de los avances más importantes de la década de 1990 fue el auge del aprendizaje profundo. El aprendizaje profundo, una rama del aprendizaje automático, aprovecha la potencia de las redes neuronales artificiales para extraer ideas y conocimientos de los datos. Esto supuso un gran avance, ya que permitió a la IA alcanzar un rendimiento sobrehumano en una serie de tareas, como el reconocimiento de imágenes y el procesamiento del lenguaje natural.
Otro avance importante de los años 90 fue el desarrollo de los robots autónomos. Los robots autónomos se caracterizan por su capacidad para funcionar de forma independiente, sin necesidad de intervención humana. Son capaces de llevar a cabo tareas y tomar decisiones basándose en su propia programación y en información sensorial, eliminando la dependencia del control humano constante, lo que supuso un gran avance, ya que abrió todo un nuevo mundo de posibilidades para la IA, por ejemplo en los ámbitos de la fabricación, la sanidad y el transporte.
En la década de 1990 también se desarrollaron otras importantes tecnologías de IA, como los algoritmos genéticos y la computación evolutiva. Estas tecnologías sentaron las bases para el progreso aún más rápido que se produciría en la IA en los años 2000 y posteriores.
A continuación se presenta una cronología de algunos de los principales avances de la IA en la década de 1990:
- 1990: Desarrollo del programa de ajedrez Deep Blue, que derrotó al campeón mundial Garry Kasparov en 1997.
- 1991: desarrollo de ARPANET, precursora de Internet, que permitió a los investigadores de IA compartir datos y colaborar en proyectos.
- 1992: desarrollo de la mano Dactyl, una mano robótica capaz de agarrar y manipular objetos.
- 1993: desarrollo del robot Shakey, un robot móvil capaz de desplazarse por su entorno y evitar obstáculos.
- 1994: desarrollo del sistema de procesamiento del lenguaje natural Watson, capaz de comprender y responder al lenguaje humano.
- 1995: desarrollo del perro robot Aibo, uno de los primeros robots de éxito comercial.
- 1996: Desarrollo del conjunto de datos ImageNet, una gran colección de imágenes que se utiliza para entrenar modelos de aprendizaje automático.
- 1997: desarrollo de la red neuronal convolucional LeNet, uno de los primeros modelos de aprendizaje profundo en lograr el éxito en el reconocimiento de imágenes.
- 1998: El desarrollo del sistema de diagnóstico GeneXpert, que utiliza algoritmos genéticos para diagnosticar enfermedades infecciosas.
2000s
La década de 2000 fue un decenio de grandes avances en inteligencia artificial (IA). Tras un periodo de rápido crecimiento en los años 90, la investigación en IA siguió avanzando en la década de 2000, en la que se lograron varios avances importantes.
Uno de los avances más importantes de la década de 2000 fue el auge del aprendizaje profundo. El aprendizaje profundo, una forma de aprendizaje automático, emplea redes neuronales artificiales para obtener información y conocimientos a partir de los datos. Aprovechando estas intrincadas redes, los algoritmos de aprendizaje profundo pueden analizar y comprender de forma autónoma patrones complejos, facilitando el procesamiento avanzado de datos y las capacidades de aprendizaje. Esto supuso un gran avance, ya que permitió a la IA alcanzar un rendimiento sobrehumano en una serie de tareas, como el reconocimiento de imágenes y el procesamiento del lenguaje natural.
Otro avance importante de la década de 2000 fue el desarrollo de los robots autónomos. El desarrollo de robots autónomos supuso un gran avance en inteligencia artificial. Estos robots pueden funcionar sin intervención humana, lo que abre todo un nuevo mundo de posibilidades para la IA en diversos campos. Por ejemplo, los robots autónomos pueden utilizarse en la industria manufacturera para realizar tareas peligrosas o repetitivas, en la sanidad para prestar asistencia a pacientes y cuidadores, y en el transporte para entregar bienes y servicios.
En la década de 2000 también se desarrollaron otras importantes tecnologías de IA, como los algoritmos genéticos y la computación evolutiva. Estas tecnologías sentaron las bases para el progreso aún más rápido que se produciría en la IA en la década de 2010 y más allá.
He aquí una cronología de algunos de los principales avances de la IA en la década de 2000:
- 2000: El desarrollo del robot Nomad, que explora regiones remotas de la Antártida en busca de muestras de meteoritos.
- 2002: El desarrollo de iRobot Roomba, que aspira el suelo de forma autónoma mientras navega y evita obstáculos.
- 2004: Desarrollo del lenguaje de ontología web OWL, que se utiliza para representar el conocimiento en un formato legible por máquinas.
- 2005: El desarrollo del DARPA Grand Challenge, una competición para desarrollar vehículos autónomos que puedan atravesar el desierto sin intervención humana.
- 2006: El desarrollo del servicio Google Translate, que puede traducir textos de un idioma a otro.
- 2009: El desarrollo del sistema de inteligencia artificial DeepMind, que puede aprender a jugar a juegos de Atari a niveles sobrehumanos.
2010s
2010:
- El superordenador Watson de IBM gana el concurso Jeopardy, demostrando la capacidad de la IA para comprender el lenguaje natural y responder a preguntas complejas.
2011:
- Apple presenta Siri, un asistente personal inteligente para dispositivos iOS, que populariza las aplicaciones de IA controladas por voz.
2012:
- DeepMind de Google desarrolla una red neuronal profunda llamada AlexNet, que logra un gran avance en la precisión del reconocimiento de imágenes y da el pistoletazo de salida al resurgimiento del aprendizaje profundo.
2014:
- AlphaGo, de DeepMind, derrota por primera vez a un campeón mundial humano de Go, demostrando el potencial de la IA en juegos estratégicos complejos.
2015:
- Se funda OpenAI, una organización de investigación sin ánimo de lucro, con la misión de garantizar que la inteligencia artificial general (IAG) beneficie a toda la humanidad.
2017:
Las redes generativas adversariales (GAN) atraen la atención por su capacidad para generar imágenes y vídeos realistas.
Tesla anuncia su función Autopilot, que utiliza algoritmos de inteligencia artificial y aprendizaje automático para habilitar funciones avanzadas de asistencia al conductor en sus vehículos.
2018:
La Unión Europea introduce el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD) para abordar las preocupaciones sobre la privacidad de los datos y establecer directrices para las aplicaciones de IA.
OpenAI publica GPT-2, un modelo lingüístico a gran escala capaz de generar texto coherente y contextualmente relevante.
2020:
En 2020, la pandemia de COVID-19 aceleró el desarrollo y la adopción de tecnologías de IA. La IA se utilizó para desarrollar nuevas herramientas de diagnóstico, rastrear la propagación del virus y desarrollar vacunas. Por ejemplo, la IA se utilizó para desarrollar la herramienta de análisis de radiografías de tórax que se utilizó para identificar a los pacientes de COVID-19. También se utilizó para desarrollar las aplicaciones de rastreo de contactos que se utilizaron para seguir la propagación del virus. Y la IA se utilizó para desarrollar las herramientas de desarrollo de vacunas.
2021
En 2021 se publicó el modelo lingüístico GPT-3 de OpenAI. GPT-3 es un gran modelo lingüístico capaz de generar texto de calidad humana. Se puede utilizar para crear artículos de aspecto realista, publicaciones en redes sociales e incluso poemas. GPT-3 se ha utilizado para crear diversos productos y servicios, como un chatbot capaz de responder a las preguntas de los clientes, una herramienta capaz de generar contenidos creativos y un sistema capaz de traducir idiomas.
2022
ChatGPT 3.5 es lanzado este año; está entrenado en un conjunto masivo de datos de texto y código, lo que le permite generar texto de calidad humana, traducir idiomas, escribir distintos tipos de contenido creativo y responder a tus preguntas de forma informativa.
2023
En 2023, Google lanzó LaMDA AI. LaMDA AI es un modelo lingüístico capaz de mantener conversaciones indistinguibles de las mantenidas con un humano. LaMDA AI supone un avance significativo con respecto a los modelos lingüísticos anteriores, ya que es capaz de entender y responder a preguntas y peticiones complejas.
También este año debutó Chat GPT4, un modelo mucho más avanzado y potente que GPT-3.5.
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Recursos externos valiosos: Tableau; harvard.edu;
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