La inteligencia artificial (IA) hoy en día se ha convertido en una parte familiar de la vida moderna, presente en todos los ámbitos, desde los negocios hasta la salud. Sin embargo, pocos imaginarían que la historia del desarrollo de la IA comenzó a mediados del siglo XX y atravesó muchas vicisitudes antes de alcanzar los logros explosivos que vemos hoy.

Este artículo de INVIAI proporcionará una visión detallada sobre la historia de la formación y desarrollo de la IA, desde las ideas iniciales, pasando por las etapas del “invierno de la IA” llenas de dificultades, hasta la revolución del aprendizaje profundo y la explosión de la ola de IA generativa en la década de 2020.

Década de 1950: El inicio de la inteligencia artificial

Los años 1950 se consideran el punto de partida oficial del campo de la IA. En 1950, el matemático Alan Turing publicó el artículo “Computing Machinery and Intelligence”, en el que propuso una famosa prueba para evaluar la capacidad de pensamiento de las máquinas – conocida posteriormente como la prueba de Turing. Esto marcó un hito al abrir la idea de que las computadoras podrían “pensar” como los humanos, sentando las bases teóricas para la IA.

En 1956, el término “Artificial Intelligence” (inteligencia artificial) fue acuñado oficialmente. Ese verano, el científico informático John McCarthy (Universidad de Dartmouth), junto con colegas como Marvin Minsky, Nathaniel Rochester (IBM) y Claude Shannon, organizaron un histórico taller en Dartmouth College.

McCarthy propuso el término “inteligencia artificial” (IA) para este taller, y el evento de Dartmouth 1956 se considera generalmente el nacimiento del campo de la IA. Allí, los científicos audaces declararon que “todos los aspectos del aprendizaje o la inteligencia pueden ser simulados por máquinas”, estableciendo una ambiciosa meta para esta nueva disciplina.

A finales de los años 1950 se lograron muchos primeros avances en IA. En 1951, se escribieron los primeros programas de IA para correr en la computadora Ferranti Mark I – destacando el programa de juego de damas de Christopher Strachey y el programa de ajedrez de Dietrich Prinz, marcando la primera vez que una computadora jugaba juegos intelectuales.

En 1955, Arthur Samuel en IBM desarrolló un programa de damas con capacidad de aprendizaje a partir de la experiencia, convirtiéndose en uno de los primeros sistemas de machine learning (aprendizaje automático). En esta época, Allen Newell, Herbert Simon y colaboradores escribieron el programa Logic Theorist (1956), capaz de demostrar teoremas matemáticos automáticamente, demostrando que las máquinas podían realizar razonamientos lógicos.

Además de los algoritmos, herramientas y lenguajes de programación especializados para IA también surgieron en los años 1950. En 1958, John McCarthy inventó el lenguaje Lisp, diseñado específicamente para IA, que rápidamente se volvió popular en la comunidad de desarrollo de IA. Ese mismo año, el psicólogo Frank Rosenblatt presentó el Perceptron, el primer modelo de red neuronal artificial capaz de aprender de los datos. El Perceptron se considera la base inicial para las redes neuronales modernas.

En 1959, Arthur Samuel usó por primera vez el término “machine learning” (aprendizaje automático) en un artículo clave que describía cómo las computadoras podían ser programadas para aprender y mejorar su habilidad para jugar damas superando incluso a sus programadores. Estos desarrollos mostraron un optimismo fuerte: los pioneros creían que en unas pocas décadas las máquinas podrían alcanzar la inteligencia humana.

Década de 1960: Los primeros avances

En la década de 1960, la IA continuó desarrollándose con numerosos proyectos e inventos importantes. Se establecieron laboratorios de IA en universidades prestigiosas (MIT, Stanford, Carnegie Mellon...), atrayendo interés y financiamiento para la investigación. Las computadoras se volvieron más potentes, permitiendo experimentar con ideas de IA más complejas que en la década anterior.

Un logro destacado fue la creación del primer programa chatbot. En 1966, Joseph Weizenbaum en MIT creó ELIZA, un programa que simulaba un diálogo con el usuario al estilo de un psicoterapeuta. ELIZA fue programado de forma sencilla (basado en reconocimiento de palabras clave y respuestas predefinidas), pero sorprendió que muchas personas creyeran que ELIZA realmente “entendía” y tenía emociones. El éxito de ELIZA no solo abrió el camino para los chatbots modernos, sino que también planteó preguntas sobre la tendencia humana a atribuir emociones a las máquinas.

Paralelamente, aparecieron los primeros robots inteligentes. Entre 1966 y 1972, el Instituto de Investigación de Stanford (SRI) desarrolló Shakey, el primer robot móvil con capacidad de autoconciencia y planificación de acciones en lugar de seguir órdenes simples. Shakey estaba equipado con sensores y cámaras para moverse en el entorno y podía analizar tareas en pasos básicos como encontrar rutas, empujar obstáculos, subir pendientes, etc. Fue la primera vez que un sistema integró completamente visión por computadora, procesamiento de lenguaje natural y planificación en un robot, sentando las bases para la robótica con IA.

La Asociación Americana de Inteligencia Artificial (AAAI) también se fundó en esta época (con antecedentes en la conferencia IJCAI 1969 y la organización AAAI desde 1980) para reunir a investigadores de IA, mostrando que la comunidad de IA crecía rápidamente.

Además, la década de 1960 vio el desarrollo de sistemas expertos y algoritmos fundamentales. En 1965, Edward Feigenbaum y colegas desarrollaron DENDRAL, considerado el primer sistema experto del mundo. DENDRAL fue diseñado para ayudar a químicos a analizar la estructura molecular a partir de datos experimentales, simulando el conocimiento y razonamiento de expertos químicos. El éxito de DENDRAL demostró que las computadoras podían ayudar a resolver problemas especializados complejos, sentando las bases para la explosión de sistemas expertos en la década de 1980.

Además, el lenguaje de programación Prolog (especializado en IA lógica) fue desarrollado en 1972 en la Universidad de Marsella, abriendo un enfoque de IA basado en lógica y reglas relacionales. Otro hito importante fue en 1969, cuando Marvin Minsky y Seymour Papert publicaron el libro “Perceptrons”. Este libro señalaba las limitaciones matemáticas del modelo perceptrón de una sola capa (incapaz de resolver problemas simples como XOR), lo que generó gran escepticismo sobre las redes neuronales.

Muchos financiadores perdieron la fe en la capacidad de aprendizaje de las redes neuronales, y la investigación en redes neuronales decayó a finales de los años 1960. Esto fue la primera señal del “enfriamiento” del entusiasmo por la IA tras más de una década de optimismo.

Década de 1970: Desafíos y el primer “invierno de la IA”

En la década de 1970, la IA enfrentó desafíos de la realidad: muchas expectativas altas de la década anterior no se cumplieron debido a limitaciones en poder computacional, datos y conocimiento científico. Como resultado, la confianza y el financiamiento para la IA comenzaron a disminuir drásticamente a mediados de los años 1970 – período que luego se denominó el primer “invierno de la IA”.

En 1973, Sir James Lighthill avivó la controversia al publicar un informe titulado “Artificial Intelligence: A General Survey” que evaluaba negativamente los avances en investigación de IA. El Informe Lighthill concluyó que los investigadores de IA “prometían demasiado y lograban muy poco”, criticando especialmente que las computadoras aún no podían entender el lenguaje o la visión como se esperaba.

Este informe llevó al Gobierno británico a recortar casi todo el presupuesto para IA. En Estados Unidos, agencias financiadoras como DARPA también redirigieron inversiones hacia proyectos más prácticos. Como consecuencia, desde mediados de los años 1970 hasta principios de los 1980, el campo de la IA estuvo casi congelado, con pocos avances y escaso financiamiento serio. Este fue el llamado “invierno de la IA” – término acuñado en 1984 para describir esta prolongada etapa de estancamiento.

A pesar de las dificultades, la década de 1970 tuvo algunos puntos brillantes en la investigación de IA. Los sistemas expertos continuaron desarrollándose en el ámbito académico, destacando MYCIN (1974) – un sistema experto para diagnóstico médico de infecciones sanguíneas desarrollado por Ted Shortliffe en Stanford, que usaba reglas de inferencia para recomendar tratamientos con alta precisión, demostrando el valor práctico de los sistemas expertos en dominios específicos.

Además, el lenguaje Prolog (lanzado en 1972) comenzó a aplicarse en problemas de procesamiento de lenguaje y lógica, convirtiéndose en una herramienta clave para la IA basada en lógica. En robótica, en 1979 un equipo de Stanford desarrolló con éxito el Stanford Cart – el primer vehículo robot que podía moverse por una habitación llena de obstáculos sin necesidad de control remoto. Este logro, aunque modesto, sentó las bases para la investigación futura en vehículos autónomos.

En general, a finales de los años 1970, la investigación en IA entró en un estado de declive. Muchos científicos de IA tuvieron que reorientarse hacia campos relacionados como aprendizaje automático estadístico, robótica y visión por computadora para continuar su trabajo.

La IA dejó de ser la “estrella brillante” de la década anterior y se convirtió en un campo más limitado con pocos avances destacados. Esta etapa recordó a los investigadores que la inteligencia artificial es mucho más compleja de lo previsto, requiriendo enfoques más fundamentales en lugar de solo simulaciones de razonamiento.

Década de 1980: Sistemas expertos – auge y declive

A principios de los años 1980, la IA entró nuevamente en una fase de resurgimiento – a veces llamada “renacimiento de la IA”. Este impulso vino del éxito comercial de los sistemas expertos y el renovado interés de gobiernos y empresas. Las computadoras se hicieron más potentes y la comunidad creía que se podían realizar ideas de IA en ámbitos específicos.

Un motor importante fueron los sistemas expertos comerciales. En 1981, Digital Equipment Corporation lanzó XCON (Expert Configuration) – un sistema experto que ayudaba a configurar sistemas informáticos, ahorrando a la empresa decenas de millones de dólares. El éxito de XCON impulsó una ola de desarrollo de sistemas expertos en empresas para apoyar la toma de decisiones. Muchas compañías tecnológicas invirtieron en crear “caparazones” de sistemas expertos (expert system shells) para que las empresas pudieran personalizar sus propios sistemas.

El lenguaje Lisp también salió del laboratorio con la aparición de máquinas Lisp (Lisp machines) – hardware especializado optimizado para ejecutar programas de IA. A principios de los 80, surgieron numerosas startups de máquinas Lisp (Symbolics, Lisp Machines Inc.), generando una fiebre de inversión y marcando la llamada “era de las máquinas Lisp” para la IA.

Los gobiernos importantes también invirtieron fuertemente en IA en esta época. En 1982, Japón lanzó el Proyecto de la Quinta Generación de Computadoras con un presupuesto de 850 millones de dólares para desarrollar computadoras inteligentes usando lógica y Prolog. De manera similar, Estados Unidos (DARPA) aumentó el financiamiento para investigación en IA en competencia tecnológica con Japón. Estos proyectos se enfocaron en sistemas expertos, procesamiento de lenguaje natural y bases de conocimiento, con la esperanza de crear computadoras inteligentes superiores.

En medio de esta nueva ola optimista, el campo de las redes neuronales artificiales también resurgió silenciosamente. En 1986, el investigador Geoffrey Hinton y colaboradores publicaron el algoritmo Backpropagation (retropropagación) – un método eficiente para entrenar redes neuronales multicapa, superando las limitaciones señaladas en el libro Perceptrons (1969).

Aunque el principio de retropropagación se había esbozado en 1970, fue en los años 80 cuando se explotó plenamente gracias al aumento del poder computacional. El algoritmo backpropagation rápidamente desencadenó una segunda ola de investigación en redes neuronales. En ese momento, la confianza en que las redes neuronales profundas podían aprender modelos complejos comenzó a crecer, sentando las bases para el aprendizaje profundo (deep learning) posterior.

Investigadores jóvenes como Yann LeCun (Francia) y Yoshua Bengio (Canadá) también se unieron al movimiento de redes neuronales en esta etapa, desarrollando modelos exitosos para reconocimiento de escritura a mano a finales de la década.

Sin embargo, el segundo auge de la IA no duró mucho. A finales de los 80, el campo volvió a caer en crisis debido a que los resultados no cumplían las expectativas. Los sistemas expertos, aunque útiles en aplicaciones específicas, mostraron limitaciones: eran rígidos, difíciles de escalar y requerían actualización manual constante del conocimiento.

Muchos grandes proyectos de sistemas expertos fracasaron, y el mercado de máquinas Lisp colapsó debido a la competencia de computadoras personales más baratas. En 1987, la industria de máquinas Lisp casi quebró por completo. La segunda reducción importante de inversión en IA a finales de los 80 llevó a un segundo “invierno de la IA”. El término “AI winter”, acuñado en 1984, se aplicó cuando muchas empresas de IA cerraron en 1987-1988. Una vez más, la IA entró en un ciclo de declive, obligando a los investigadores a ajustar expectativas y estrategias.

En resumen, la década de 1980 marcó un ciclo de auge y declive para la IA. Los sistemas expertos ayudaron a la IA a penetrar en la industria por primera vez, pero también mostraron los límites del enfoque basado en reglas fijas. A pesar de ello, esta etapa produjo muchas ideas y herramientas valiosas: desde algoritmos neuronales hasta las primeras bases de conocimiento. Se aprendieron lecciones costosas sobre evitar expectativas infladas, sentando las bases para un enfoque más prudente en la siguiente década.

Década de 1990: La IA vuelve a la práctica

Tras el invierno de la IA a finales de los 80, la confianza en la IA comenzó a recuperarse en los años 90 gracias a una serie de avances prácticos. En lugar de centrarse en una IA fuerte (inteligencia artificial general) ambiciosa, los investigadores se enfocaron en IA débil – aplicando técnicas de IA a problemas específicos donde comenzaron a obtener resultados impresionantes. Muchas áreas derivadas de la IA (como reconocimiento de voz, visión por computadora, algoritmos de búsqueda, sistemas basados en conocimiento...) crecieron de forma independiente y se aplicaron ampliamente.

Un hito importante que marcó los éxitos prácticos fue en mayo de 1997, cuando la computadora Deep Blue de IBM derrotó al campeón mundial de ajedrez Garry Kasparov en un enfrentamiento oficial. Fue la primera vez que un sistema de IA vencía a un campeón mundial en un juego intelectual complejo, causando gran impacto mediático.

La victoria de Deep Blue – basada en algoritmos de búsqueda brute-force combinados con bases de datos de aperturas – demostró el enorme poder computacional y la especialización técnica que podían superar a los humanos en tareas definidas. Este evento marcó el espectacular regreso de la IA a los medios, despertando un renovado interés en la investigación tras años de estancamiento.

No solo en ajedrez, la IA de los 90 avanzó en muchos otros frentes. En juegos, en 1994 el programa Chinook resolvió completamente el juego de damas a nivel invencible, haciendo que el campeón mundial reconociera que no podía vencer a la máquina.

En reconocimiento de voz, comenzaron a aparecer sistemas comerciales como Dragon Dictate (1990), y a finales de la década, el software de reconocimiento de voz se usaba ampliamente en computadoras personales. El reconocimiento de escritura a mano también se integró en dispositivos PDA (asistentes digitales personales) con precisión creciente.

Las aplicaciones de visión por computadora comenzaron a implementarse en la industria, desde inspección de componentes hasta sistemas de seguridad. Incluso la traducción automática – un campo que había desanimado a la IA en los 60 – avanzó significativamente con sistemas como SYSTRAN, que soportaba traducción automática multilingüe para la Unión Europea.

Otra dirección importante fue el aprendizaje automático estadístico y las redes neuronales aplicadas al análisis de datos a gran escala. A finales de los 90, la explosión de Internet generó enormes volúmenes de datos digitales. Técnicas de minería de datos (data mining) y algoritmos de aprendizaje automático como árboles de decisión, redes neuronales y modelos ocultos de Markov se usaron para analizar datos web, optimizar motores de búsqueda y personalizar contenidos.

El término “ciencia de datos” aún no era popular, pero en realidad la IA ya se había infiltrado en sistemas de software para mejorar el rendimiento aprendiendo de datos de usuarios (por ejemplo, filtros anti-spam para correo electrónico, recomendaciones de productos en comercio electrónico). Estos pequeños pero prácticos éxitos ayudaron a restaurar la reputación de la IA ante empresas y sociedad.

Se puede decir que la década de 1990 fue un período en que la IA “silenciosamente” pero firmemente entró en la vida cotidiana. En lugar de grandes declaraciones sobre inteligencia humana, los desarrolladores se enfocaron en resolver problemas específicos. Como resultado, la IA estuvo presente en muchos productos tecnológicos a finales del siglo XX sin que los usuarios lo notaran – desde juegos y software hasta dispositivos electrónicos. Esta etapa también preparó bases importantes en datos y algoritmos, preparando a la IA para la explosión que vendría en la siguiente década.

Década de 2000: Aprendizaje automático y la era del big data

Al entrar en el siglo XXI, la IA se transformó radicalmente gracias a Internet y la era del big data. Los años 2000 vieron la explosión de computadoras personales, redes de Internet y dispositivos sensores, generando enormes volúmenes de datos. El aprendizaje automático (machine learning) – especialmente los métodos de aprendizaje supervisado – se convirtió en la herramienta principal para explotar este “nuevo petróleo” de datos.

El lema “data is the new oil” (los datos son el nuevo petróleo) se popularizó porque cuantos más datos, más precisos son los algoritmos de IA. Grandes empresas tecnológicas comenzaron a construir sistemas para recolectar y aprender de datos de usuarios para mejorar productos: Google con su motor de búsqueda inteligente, Amazon con recomendaciones basadas en comportamiento, Netflix con algoritmos de sugerencia de películas. La IA se convirtió en el “cerebro” silencioso detrás de las plataformas digitales.

En 2006 se marcó un evento clave: Fei-Fei Li, profesora en la Universidad de Stanford, inició el proyecto ImageNet – una base de datos masiva con más de 14 millones de imágenes etiquetadas detalladamente. Presentado en 2009, ImageNet se convirtió en el estándar para entrenar y evaluar algoritmos de visión por computadora, especialmente para reconocimiento de objetos en imágenes.

ImageNet fue como un “dopaje” que impulsó la investigación en deep learning al proporcionar suficientes datos para entrenar modelos profundos complejos. La competencia anual ImageNet Challenge desde 2010 se convirtió en un campo de batalla donde los equipos de investigación competían para desarrollar los mejores algoritmos de reconocimiento de imágenes. De esta competencia surgiría un hito histórico en IA en 2012 (ver sección de la década de 2010).

También en los 2000, la IA conquistó numerosos hitos destacados en aplicaciones:

• En 2005, el vehículo autónomo de Stanford (apodado “Stanley”) ganó el DARPA Grand Challenge – una carrera de vehículos autónomos en el desierto de 212 km. Stanley completó el recorrido en 6 horas y 53 minutos, inaugurando una nueva era para los vehículos autónomos y atrayendo grandes inversiones de Google y Uber en años posteriores.
• Asistentes virtuales en teléfonos aparecieron: en 2008, la aplicación Google Voice Search permitió búsquedas por voz en iPhone; y el punto culminante fue Apple Siri (lanzado en 2011) – un asistente virtual controlado por voz integrado en iPhone. Siri usó tecnología de reconocimiento de voz, comprensión de lenguaje natural y conexión a servicios web para responder a usuarios, marcando la primera vez que la IA alcanzó al público masivo.
• En 2011, la supercomputadora IBM Watson derrotó a dos campeones en el juego de preguntas Jeopardy! en la televisión estadounidense. Watson podía entender preguntas complejas en inglés y acceder a grandes volúmenes de datos para encontrar respuestas, demostrando el poder de la IA en procesamiento de lenguaje natural y búsqueda de información. Esta victoria mostró que las computadoras podían “entender” y responder inteligentemente en un amplio dominio de conocimiento.
• Redes sociales y web: Facebook introdujo la función de reconocimiento automático de rostros para etiquetar fotos (alrededor de 2010), usando algoritmos de aprendizaje automático en datos de imágenes de usuarios. YouTube y Google usaron IA para filtrar contenido y sugerir videos. Las técnicas de machine learning operaban silenciosamente en estas plataformas, ayudando a optimizar la experiencia del usuario sin que muchas veces ellos lo notaran.

Se puede decir que el impulso principal de la IA en los 2000 fue la combinación de datos y aplicaciones. Algoritmos tradicionales de aprendizaje automático como regresión, SVM, árboles de decisión se implementaron a gran escala, generando resultados prácticos.

La IA pasó de ser un tema de investigación a una fuerza industrial: el concepto de “IA para negocios” se volvió popular, con numerosas empresas ofreciendo soluciones de IA para gestión, finanzas, marketing, etc. En 2006 apareció el término “IA empresarial” (enterprise AI), enfatizando la aplicación de IA para mejorar la eficiencia y la toma de decisiones.

A finales de los 2000 también surgió el germen de la revolución del aprendizaje profundo. Las investigaciones en redes neuronales multicapa continuaron dando frutos. En 2009, el grupo de Andrew Ng en Stanford publicó el uso de GPU (procesadores gráficos) para entrenar redes neuronales hasta 70 veces más rápido que con CPU tradicionales.

El poder de cómputo paralelo de las GPU resultó ideal para los cálculos matriciales de redes neuronales, abriendo el camino para entrenar modelos grandes de deep learning en la década siguiente. Los últimos elementos clave – grandes datos, hardware potente y algoritmos mejorados – estaban listos, solo faltaba la oportunidad para la explosión de la nueva revolución de la IA.

Década de 2010: La revolución del aprendizaje profundo (Deep Learning)

Si hay que elegir una etapa en la que la IA realmente “despegó”, esa es la década de 2010. Con las bases de datos y hardware de la década anterior, la inteligencia artificial entró en la era del aprendizaje profundo (deep learning) – modelos de redes neuronales profundas que lograron avances espectaculares, rompiendo todos los récords en múltiples tareas de IA. El sueño de máquinas que “aprenden como el cerebro humano” comenzó a hacerse realidad gracias a los algoritmos de deep learning.

El punto de inflexión histórico ocurrió en 2012, cuando el grupo de Geoffrey Hinton y sus estudiantes (Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever) participaron en la competencia ImageNet Challenge. Su modelo – conocido como AlexNet – era una red neuronal convolucional de 8 capas entrenada en GPU. El resultado fue que AlexNet logró una precisión superior, reduciendo a la mitad la tasa de error en reconocimiento de imágenes respecto al segundo lugar.

Esta victoria aplastante sorprendió a la comunidad de visión por computadora y marcó el inicio de la “fiebre del deep learning” en IA. En los años siguientes, la mayoría de los métodos tradicionales de reconocimiento de imágenes fueron reemplazados por modelos de deep learning.

El éxito de AlexNet confirmó que con suficientes datos (ImageNet) y cómputo (GPU), las redes neuronales profundas pueden superar otras técnicas de IA. Hinton y sus colaboradores fueron rápidamente reclutados por Google, y el deep learning se convirtió en la palabra clave más candente en la investigación de IA desde entonces.

El deep learning no solo revolucionó la visión por computadora, sino que también se extendió a procesamiento de voz, lenguaje y muchos otros campos. En 2012, Google Brain (proyecto de Andrew Ng y Jeff Dean) causó sensación al publicar una red neuronal profunda que aprendió a reconocer el concepto de “gato” en videos de YouTube sin etiquetas previas.

Entre 2011 y 2014, asistentes virtuales como Siri, Google Now (2012) y Microsoft Cortana (2014) surgieron, aprovechando avances en reconocimiento de voz y comprensión de lenguaje natural. Por ejemplo, el sistema de reconocimiento de voz de Microsoft alcanzó precisión humana en 2017, gracias en gran parte a redes neuronales profundas para modelar audio. En traducción automática, en 2016 Google Translate adoptó la arquitectura Neural Machine Translation (NMT), mejorando notablemente la calidad respecto a modelos estadísticos anteriores.

Otro hito importante fue la victoria de la IA en el juego de Go – un objetivo que parecía muy lejano. En marzo de 2016, el programa AlphaGo de DeepMind (Google) derrotó al campeón mundial de Go Lee Sedol con un marcador de 4-1. Go es mucho más complejo que el ajedrez, con un número de posibles movimientos tan grande que no puede resolverse por fuerza bruta. AlphaGo combinó deep learning y el algoritmo Monte Carlo Tree Search, aprendiendo a jugar a partir de millones de partidas humanas y jugando contra sí mismo.

Esta victoria se comparó con el enfrentamiento Deep Blue-Kasparov de 1997, confirmando que la IA podía superar a los humanos en tareas que requieren intuición y experiencia. Después de AlphaGo, DeepMind desarrolló AlphaGo Zero (2017), que aprendió a jugar Go desde cero, sin datos humanos, y venció a la versión anterior 100-0. Esto mostró el potencial del aprendizaje por refuerzo combinado con deep learning para lograr un rendimiento superhumano.

También en 2017, se produjo un avance revolucionario en procesamiento de lenguaje natural: la arquitectura Transformer. Investigadores de Google publicaron el modelo Transformer en el artículo “Attention Is All You Need”, proponiendo el mecanismo de self-attention que permite a los modelos aprender relaciones entre palabras en una oración sin necesidad de procesar secuencias de forma estricta.

Transformer facilitó entrenar modelos de lenguaje grandes (LLM) mucho más eficientemente que las arquitecturas secuenciales anteriores (RNN/LSTM). Desde entonces, surgieron numerosos modelos de lenguaje basados en Transformer: BERT (Google, 2018) para comprensión contextual, y especialmente GPT (Generative Pre-trained Transformer) de OpenAI, presentado por primera vez en 2018.

Estos modelos lograron resultados sobresalientes en tareas de lenguaje, desde clasificación y respuesta a preguntas hasta generación de texto. Transformer sentó las bases para la carrera de modelos de lenguaje gigantes en la década de 2020.

A finales de los 2010 también apareció la IA generativa (generative AI) – modelos capaces de crear contenido nuevo por sí mismos. En 2014, Ian Goodfellow y colegas inventaron el modelo GAN (Generative Adversarial Network), que consiste en dos redes neuronales enfrentadas para generar datos falsos que parecen reales.

Los GAN se hicieron famosos por su capacidad para crear imágenes realistas de rostros humanos falsos (deepfake). Paralelamente, se desarrollaron modelos de autoencoder variacional (VAE) y transferencia de estilo (style transfer), que permiten transformar imágenes y videos en nuevos estilos artísticos.

En 2019, OpenAI presentó GPT-2 – un modelo generativo de texto con 1.5 mil millones de parámetros que llamó la atención por su capacidad para generar párrafos largos y coherentes similares a humanos. Claramente, la IA ya no solo clasifica o predice, sino que también puede crear contenido de forma convincente.

La IA en los años 2010 dio saltos sorprendentes más allá de las expectativas. Muchas tareas consideradas “imposibles” para las máquinas antes, ahora la IA las realiza al nivel humano o superior: reconocimiento de imágenes, reconocimiento de voz, traducción, juegos complejos...

Más importante aún, la IA comenzó a infiltrarse en la vida cotidiana: desde cámaras de smartphones que reconocen rostros automáticamente, asistentes virtuales en altavoces inteligentes (Alexa, Google Home), hasta recomendaciones de contenido en redes sociales, todo gestionado por IA. Esta fue realmente la era de la explosión de la IA, que llevó a muchos a comparar la IA con “la nueva electricidad” – una tecnología fundamental que transformará todas las industrias.

Década de 2020: Explosión de la IA generativa y nuevas tendencias

En solo los primeros años de la década de 2020, la IA ha explotado a una velocidad sin precedentes, principalmente gracias al auge de la IA generativa (Generative AI) y los modelos de lenguaje grandes (LLM). Estos sistemas permiten que la IA llegue directamente a cientos de millones de usuarios, generando una ola de aplicaciones creativas y provocando amplias discusiones sociales sobre el impacto de la IA.

En junio de 2020, OpenAI presentó GPT-3 – un modelo de lenguaje gigante con 175 mil millones de parámetros, diez veces más grande que el modelo más grande anterior. GPT-3 sorprendió por su capacidad para escribir textos, responder preguntas, componer poemas, programar... casi como un humano, aunque todavía comete errores factuales. La potencia de GPT-3 mostró que la escala del modelo combinada con enormes datos de entrenamiento puede producir habilidades lingüísticas fluidas sin precedentes. Aplicaciones basadas en GPT-3 surgieron rápidamente, desde generación de contenido de marketing hasta asistentes de correo electrónico y soporte de programación.

En noviembre de 2022, la IA realmente salió a la luz pública con el lanzamiento de ChatGPT – un chatbot interactivo desarrollado por OpenAI basado en el modelo GPT-3.5. En solo 5 días, ChatGPT alcanzó 1 millón de usuarios, y en 2 meses superó los 100 millones, convirtiéndose en la aplicación de consumo de más rápido crecimiento en la historia.

ChatGPT puede responder con fluidez a una amplia variedad de preguntas, desde redacción de textos, resolución de problemas matemáticos, asesoría, etc., sorprendiendo a los usuarios por su “inteligencia” y flexibilidad. Su popularidad marcó la primera vez que la IA se usó masivamente como herramienta creativa, iniciando la carrera de IA entre los grandes gigantes tecnológicos.

A principios de 2023, Microsoft integró GPT-4 (modelo sucesor de OpenAI) en el buscador Bing, mientras Google lanzó el chatbot Bard usando su propio modelo LaMDA. Esta competencia ha ayudado a que la tecnología de IA generativa se difunda más ampliamente y mejore rápidamente.

Además del texto, la IA generativa en imágenes y audio también ha avanzado notablemente. En 2022, modelos text-to-image como DALL-E 2 (OpenAI), Midjourney y Stable Diffusion permiten a los usuarios ingresar descripciones textuales y recibir imágenes generadas por IA. La calidad de estas imágenes es tan vívida y creativa que parece increíble, inaugurando una nueva era para la creación de contenido digital.

Sin embargo, esto también plantea desafíos sobre derechos de autor y ética, ya que la IA aprende de obras de artistas y genera productos similares. En audio, los modelos text-to-speech de nueva generación pueden convertir texto en voces casi idénticas a las humanas, incluso imitando voces de celebridades, generando preocupaciones sobre deepfakes de voz.

En 2023, por primera vez se produjeron demandas legales sobre derechos de autor en datos de entrenamiento de IA – por ejemplo, Getty Images demandó a Stability AI (desarrollador de Stable Diffusion) por usar millones de imágenes con derechos sin permiso para entrenar modelos. Esto muestra el lado oscuro de la explosión de la IA: problemas legales, éticos y sociales emergentes que requieren atención seria.

En medio del auge de la IA, en 2023 la comunidad de expertos expresó preocupación por los riesgos de la IA fuerte. Más de 1.000 figuras del sector tecnológico (incluyendo Elon Musk, Steve Wozniak, investigadores de IA, etc.) firmaron una carta abierta pidiendo una pausa de 6 meses en el entrenamiento de modelos de IA más grandes que GPT-4, por temor a que el desarrollo acelerado pueda escapar al control.

Ese mismo año, pioneros como Geoffrey Hinton (uno de los “padres” del deep learning) también alertaron sobre el riesgo de que la IA supere el control humano. La Comisión Europea rápidamente completó la Ley de IA (EU AI Act) – la primera regulación integral sobre inteligencia artificial en el mundo, prevista para aplicarse desde 2024. Esta ley prohíbe sistemas de IA considerados de “riesgo inaceptable” (como vigilancia masiva, puntuación social) y exige transparencia para modelos de IA generales.

En Estados Unidos, varios estados han promulgado leyes que limitan el uso de IA en áreas sensibles (contratación, finanzas, campañas electorales, etc.). Está claro que el mundo está acelerando la creación de marcos legales y éticos para la IA, un paso inevitable dado el impacto profundo de esta tecnología.

En general, la década de 2020 está siendo testigo de una explosión de la IA tanto técnica como social. Las herramientas de IA de nueva generación como ChatGPT, DALL-E, Midjourney, etc., se han vuelto familiares, ayudando a millones a crear y trabajar con mayor eficiencia de formas nunca antes vistas.

Al mismo tiempo, la carrera de inversión en IA está en auge: se prevé que el gasto empresarial en IA generativa supere los mil millones de dólares en los próximos años. La IA también está penetrando cada vez más en sectores como salud (apoyo en diagnóstico por imagen, búsqueda de fármacos), finanzas (análisis de riesgos, detección de fraudes), educación (tutores virtuales, contenidos personalizados), transporte (vehículos autónomos de alto nivel), defensa (decisiones tácticas), etc.

Se puede decir que la IA hoy es como la electricidad o Internet – una infraestructura tecnológica que todas las empresas y gobiernos quieren aprovechar. Muchos expertos son optimistas de que la IA seguirá generando saltos en productividad y calidad de vida si se desarrolla y regula adecuadamente.

Desde los años 1950 hasta hoy, la historia del desarrollo de la IA ha recorrido un camino asombroso – lleno de ambición, decepciones y luego auge. Desde el pequeño taller de Dartmouth en 1956 que sentó las bases del campo, la IA ha caído dos veces en “inviernos” por expectativas excesivas, pero tras cada uno ha resurgido con fuerza gracias a avances científicos y tecnológicos. Especialmente en los últimos 15 años, la IA ha progresado enormemente, saliendo realmente del laboratorio al mundo real y generando un impacto profundo.

Actualmente, la IA está presente en casi todos los ámbitos y es cada vez más inteligente y versátil. Sin embargo, el objetivo de una IA fuerte (inteligencia artificial general) – una máquina con inteligencia flexible como la humana – aún está por delante.

Los modelos de IA actuales, aunque impresionantes, solo son buenos en las tareas para las que fueron entrenados y a veces cometen errores absurdos (como que ChatGPT puede “alucinar” información falsa con mucha confianza). Los desafíos de seguridad y ética también exigen atención urgente: cómo desarrollar IA controlada, transparente y en beneficio de la humanidad.

El próximo capítulo de la IA promete ser extremadamente interesante. Con el progreso actual, podemos esperar que la IA se integre aún más profundamente en la vida: desde médicos IA que apoyan el cuidado de la salud, abogados IA que consultan leyes, hasta compañeros IA que acompañan en el aprendizaje y la conversación.

Tecnologías como la computación neuromórfica están siendo investigadas para imitar la arquitectura del cerebro humano, pudiendo crear una nueva generación de IA más eficiente y cercana a la inteligencia natural. Aunque la perspectiva de una IA que supere la inteligencia humana sigue siendo polémica, está claro que la IA continuará evolucionando y moldeando el futuro de la humanidad de manera profunda.

Al mirar atrás la historia de la formación y desarrollo de la IA, vemos una historia de persistencia y creatividad incesante de la humanidad. Desde las primeras computadoras que solo sabían calcular, hemos enseñado a las máquinas a jugar, conducir, reconocer el mundo e incluso crear arte. La inteligencia artificial es, y seguirá siendo, un testimonio de nuestra capacidad para superar límites.

Lo importante es que aprendamos de esta historia – poner expectativas realistas y desarrollar la IA de manera responsable – para asegurar que la IA aporte máximos beneficios a la humanidad en los próximos capítulos.