Los principios de la IA: un viaje fascinante

Los principios de la IA: un viaje fascinante

La Inteligencia Artificial Generativa (IAG) ha revolucionado nuestras vidas desde su explosión en 2023 de formas inimaginables. Esta rama de la IA se centra en sistemas que crean contenido nuevo y original, ya sea texto, imágenes, música o incluso ideas. Desde su despegue, la IAG ha transformado muchos aspectos de nuestra sociedad, cambiando fundamentalmente la forma en que trabajamos, aprendemos y nos comunicamos. Sin embargo, hay que preguntarse dónde empezó todo y cuáles son los principios de la IA. Ése es el objetivo de este artículo.

En términos laborales, la IAG nos ayuda a la automatización de una gran cantidad de tareas, desde la redacción de informes hasta el diseño gráfico, liberándonos para que se concentren en aspectos más estratégicos y conceptualmente desafiantes de nuestros trabajos.

Con respecto a la educación, la IAG ha permitido la personalización del aprendizaje a una escala antes vista, generando materiales de estudio adaptados a las necesidades individuales de cada estudiante.

En el campo de la comunicación, la IAG ha revolucionado la forma en la que nos comunicamos con el resto de personas, como es el caso del uso de traductores automáticos, chatbots, análisis de datos y segmentación para producir mensajes personalizados y relevantes.

Sin embargo, la Inteligencia Artificial (IA) [que no IAG] es mucho más que eso.

La IA es una parte de la informática que se enfoca en la creación y desarrollo de sistemas capaces de realizar tareas que normalmente requerirían la intervención humana. Estas tareas pueden incluir el procesamiento del lenguaje natural, la toma de decisiones, la percepción visual y la resolución de problemas.

La Artificial Intelligence se basa en la idea de que una máquina puede ser programada para imitar la inteligencia humana, aprendiendo de la experiencia, ajustándose a nuevas entradas y realizando tareas de forma autónoma. Aunque es un concepto que a muchas personas les resulta nuevo, es mucho más antiguo de lo que puedas creer.

Principios de la IA (hasta 1940)

La idea de crear máquinas que puedan imitar la inteligencia humana se remonta a la antigüedad, con mitos, historias y rumores de criaturas artificiales dotadas de inteligencia o conciencia por la magia o la tecnología. Ahí van dos ejemplos:

1. En la mitología griega, Talos [no confundir con Thanos, el villano de Marvel] era un gigante de bronce que, según la leyenda, tenía como misión proteger la isla de Creta y pasaba sus días patrullando sus costas. Para ello, tenía la capacidad de moverse, detectar intrusos y arrojar rocas a los barcos enemigos. Aunque no poseía ningún tipo de «inteligencia» en el sentido moderno, su creación y funciones se asemejan a la idea de una máquina inteligente.
2. En la tradición judía, el Gólem es una criatura hecha de arcilla o barro animada por palabras mágicas o inscripciones en su frente. Éste servía como protector de la comunidad judía en momentos de peligro. Aunque no tenía una mente consciente, su creación y control por parte de un rabino se asemejan a la idea de crear una entidad artificial con propósito específico.

Sin embargo, los fundamentos científicos de la IA comenzaron a tomar forma en la década de 1940 con la invención de la primera computadora digital programable, la máquina de Turing, por Alan Turing [el matemático británico famoso también por descifrar la máquina Enigma de los nazis alemanes durante la Segunda Guerra Mundial]. Este dispositivo sembró la semilla para el desarrollo de la inteligencia artificial.

Nuevos principios: La edad de oro de la IA (hasta 1970)

Esta disciplina informática ha pasado por varias fases desde su concepto hasta su implementación. En la década de 1950, el término «inteligencia artificial» fue acuñado por John McCarthy, un joven profesor universitario que organizó en 1956 una conferencia, la mítica conferencia de Dartmouth, para reunir a investigadores interesados en el aprendizaje automático. Allí mismo, McCarthy la definió como una «ciencia e ingeniería para hacer máquinas inteligentes«.

En las décadas de 1960 y 1970, la IA experimentó su primera «edad de oro», con una gran cantidad de financiación y optimismo. Durante esta época, se realizaron investigaciones pioneras en áreas como el aprendizaje automático, la visión por computadora y el procesamiento del lenguaje natural. Tal era el optimismo sobre la IA en esta época que los científicos e informáticos creían que pronto se podrían construir máquinas inteligentes que serían capaces de razonar, aprender y comunicarse con los humanos.

Sin embargo, la falta de avances significativos en el campo de la IA, en las décadas de los años 80 y 90 sobrevino el «invierno de la IA». Este fue un periodo de estancamiento. Las expectativas producidas por lo que se podría hacer eran muy altas pero los avances prácticos no estaban a la altura. Los sistemas IA producidos hasta la fecha eran lentos, tenían dificultades para manejar los errores que se producían. Las limitaciones tecnológicas y la falta de resultados concretos conllevaron una disminución en la inversión y el interés en la IA. De hecho, muchos proyectos se abandonaron y la comunidad científica no confiaba mucho en el devenir de esta disciplina informática.

Pasados los años, a medida que avanzaba el siglo XXI, dos factores clave revivieron el interés en la IA:

• La explosión de Internet tal y como la conocemos hoy y el uso de los datos y la necesidad de procesarlos impulsaron la búsqueda de soluciones más inteligentes.
• El poder de cálculo de los ordenadores modernos aumentó, lo que permitió abordar problemas más complejos.

Como resultado de esto, empresas tecnológicas como IBM, Google, Microsoft y Facebook comenzaron a invertir nuevamente en la IA, surgiendo avances en este campo como el aprendizaje profundo (deep learning), redes neuronales (neural networks), robótica y automatización.

Principales hitos de la IA

A lo largo de su historia, la IA ha tenido varios hitos significativos que han marcado su progreso.

• En 1997, la supercomputadora Deep Blue de IBM derrotó al campeón mundial de ajedrez Garry Kasparov, demostrando que las máquinas podían superar a los humanos en tareas complejas. (Más info en: Wikipedia)
• En 2011, Watson de IBM ganó el juego de Jeopardy contra dos ex campeones, mostrando la capacidad de la IA para entender y responder preguntas en lenguaje natural. (Ver vídeo en: Youtube)
• Más recientemente, en 2016, AlphaGo de Google DeepMind derrotó al campeón mundial de Go, un juego mucho más complejo que el ajedrez, demostrando el poder del aprendizaje profundo. (Más info en: ucm.es)

Conclusión sobre los principios de la IA

La inteligencia artificial ha recorrido un largo camino desde sus humildes comienzos en la máquina de Turing. Aunque ha habido altibajos en su historia, los avances recientes en tecnología y algoritmos han llevado a la IA a nuevas alturas de capacidad y aplicación. A medida que continuamos explorando las posibilidades de la IA, es vital recordar y entender sus principios históricos, ya que estos forman la base sobre la cual se construye todo el campo. A medida que miramos hacia el futuro, es emocionante imaginar qué nuevos hitos alcanzará la IA en las próximas décadas.