La historia de la inteligencia artificial.

1950

La Prueba de Turing

"¿Pueden las máquinas pensar?" Alan Turing, un matemático británico, planteó esa pregunta en su artículo "Computing Machinery and Intelligence". En los albores de la era de las computadoras, los investigadores ya se preguntaban hasta dónde avanzaría la inteligencia computacional en el futuro.

Turing propuso una prueba que determinaría cuándo las máquinas alcanzaban un nivel de inteligencia que hacía su comportamiento indistinguible del humano. La Prueba de Turing ayudó a estructurar la investigación en IA incluso antes de que se utilizara por primera vez el término "inteligencia artificial" en 1955.

1995

Chatbot Potenciado por Internet

Desde la década de 1950 hasta la de 1990, la inteligencia artificial hizo muchos avances. En 1965, un programa de computadora conocido como ELIZA podía imitar la conversación humana. En 1988, un chatbot temprano llamado Jabberwacky utilizó el diálogo natural para aprender e interactuar con humanos. Y en 1995, un nuevo chatbot utilizó por primera vez información de internet para responder a las solicitudes.

A.L.I.C.E., o Entidad Computadora Lingüística Artificial de Internet, procesó datos de lenguaje natural de internet para conversar con los usuarios, marcando un gran avance en la IA conversacional.

1997

Deep Blue Derrota al Campeón de Ajedrez

Deep Blue, una computadora de ajedrez desarrollada por IBM, derrotó a un campeón mundial de ajedrez en 1997. Por primera vez, la inteligencia computacional superó a la inteligencia humana en un juego estratégico. ¿Cómo logró Deep Blue el éxito? Ejecutando millones de posibles movimientos a una velocidad vertiginosa.

El hito del ajedrez reveló nuevas aplicaciones para la IA. Al llegar el siglo XXI, los investigadores desarrollaron nuevos sistemas autónomos, herramientas de aprendizaje automático y sistemas de procesamiento de lenguaje natural para aplicar la IA en innumerables campos.

2011

Watson y Siri

La historia de la IA vio dos grandes avances en 2011. Watson, una computadora de IBM impulsada por la comprensión del lenguaje natural, derrotó a dos campeones de Jeopardy!. La rápida velocidad de procesamiento, junto con las capacidades predictivas de los algoritmos de aprendizaje automático, le dieron a Watson la ventaja sobre los campeones.

Apple también lanzó Siri en 2011, un hito en el reconocimiento de voz y la asistencia impulsada por IA. El asistente virtual podía procesar comandos de voz y realizar tareas para los usuarios.

2017

Negociación de Chatbots

Los chatbots alcanzaron un nuevo hito en 2017 en el laboratorio de Investigación de Inteligencia Artificial de Facebook. Los investigadores pidieron a dos chatbots que negociaran. La negociación comenzó en inglés, el idioma en el que los chatbots habían sido entrenados, pero los bots rápidamente desarrollaron un lenguaje abreviado original para acelerar su comunicación.

Aunque los investigadores terminaron el experimento, el avance en el lenguaje mostró cómo la IA puede evolucionar sin intervención humana, a veces de maneras impredecibles.

2020s

Lanzamiento de ChatGPT-3

En la década de 2020, OpenAI lanzó nuevos modelos de lenguaje que podían generar texto y más. En 2020, ChatGPT-3 utilizó su gran modelo de lenguaje (LLM) con 175 mil millones de parámetros para conversar con los usuarios, traducir múltiples idiomas y crear código original. Tres años después, en 2023, OpenAI lanzó GPT-4, un LLM que podía procesar múltiples entradas, incluyendo texto e imágenes, para generar respuestas.

Empresas como Google y Anthropic lanzaron sus propios modelos de IA sofisticados, haciendo crecer el mercado de IA generativa a un estimado de $25.6 mil millones en 2024. Estos avances fueron posibles en parte gracias a nuevos chips potentes desarrollados por empresas como NVIDIA, cuyos procesadores de alto rendimiento ofrecen la capacidad computacional necesaria para entrenar y escalar grandes modelos de IA.

Q: ¿Cuál cree que fue el momento más crucial en la historia de la IA?

Le: Es muy difícil reducirlo a un solo momento ya que la IA se ha construido sobre los avances de muchas generaciones, pero que Deep Blue derrotara a Garry Kasparov en ajedrez capturó la imaginación de lo que era posible. No es de extrañar que ese momento fuera el precursor de múltiples hitos y logros en el aprendizaje profundo.

Q: ¿Cuáles son los mayores desafíos que enfrenta el campo en este momento?

Le: El campo sigue enfrentando los desafíos de equilibrar la seguridad y la protección con la innovación y el progreso. Las implicaciones de estos avances son amplias, y [their] los impactos en la sociedad merecen una inspección más profunda. También sigue habiendo una limitación en los científicos de datos de IA, el acceso a GPUs de primer nivel y la energía requerida para aprovechar la potencia de procesamiento. Estos desafíos solo crecerán con el tiempo.

Q: ¿En qué habilidades debería enfocarse primero alguien que ingresa al campo de la IA?

Le: La curiosidad por aprender cosas nuevas y la disposición para explorar las últimas herramientas son fundamentales. Hay lenguajes de programación y prácticas introductorias de IA que se pueden aprender, que son importantes, pero la pasión por ser práctico es valiosa.