Ningún actor tecnológico ha logrado equipararse a ChatGPT en términos de impacto durante los últimos 12 meses que abarcaron el año 2023. A pesar de las controversias que rodean a su CEO y la disminución de usuarios, el chatbot conversacional de OpenAI continúa atrayendo a diario a millones de usuarios que aprovechan sus capacidades para abordar aspectos académicos, laborales y de entretenimiento. Sin embargo, según un informe reciente, la versión gratuita del bot se encuentra ligeramente rezagada en comparación con una inteligencia artificial de la década de 1960.
2El origen histórico de la primera inteligencia artificial en el mundo
En el fascinante mundo de la inteligencia artificial, uno de los hitos más significativos fue la creación de la primera IA del mundo. Este logro revolucionario marcó el inicio de una era donde las máquinas comenzaron a emular funciones cognitivas humanas, abriendo nuevas posibilidades y desafíos que aún hoy continúan moldeando nuestro presente y futuro.
El pionero: Alan Turing y la máquina universal
El germen de la inteligencia artificial se encuentra en las ideas del genio matemático y lógico Alan Turing. Durante la Segunda Guerra Mundial, Turing desplegó su astucia en la decodificación de mensajes encriptados de la máquina alemana Enigma. Este proceso lo llevó a reflexionar sobre la posibilidad de crear una «máquina universal», capaz de realizar cualquier tarea computable si se le proporcionaba un conjunto adecuado de instrucciones.
Turing describió su visión en un artículo seminal de 1936 titulado «On Computable Numbers«, donde esbozó la noción de una máquina que, a través de reglas lógicas y un programa específico, pudiera realizar cualquier tarea que se pudiera describir mediante un algoritmo. Este concepto sentó las bases teóricas para la futura inteligencia artificial.
El test de Turing: Un umbral para la inteligencia artificial
El Test de Turing, propuesto por Alan Turing en 1950, se convirtió en el estándar para evaluar la inteligencia artificial. El test plantea la idea de que una máquina puede considerarse inteligente si sus respuestas en una conversación no pueden distinguirse de las respuestas de un ser humano. Este enfoque pragmático y orientado a resultados definió las expectativas para el desarrollo de inteligencia artificial durante décadas.
El amanecer de las computadoras: El ENIAC y el UNIVAC
A medida que la tecnología de las computadoras avanzaba, se dieron los primeros pasos hacia la creación de máquinas capaces de realizar cálculos y procesamientos de información. El Electronic Numerical Integrator and Computer (ENIAC), construido en la década de 1940, fue una de las primeras computadoras electrónicas de propósito general. Aunque no era una inteligencia artificial en sí misma, sentó las bases para el desarrollo de sistemas más complejos.
Poco después, en la década de 1950, el Universal Automatic Computer (UNIVAC) se convirtió en la primera computadora comercialmente disponible. Estos avances allanaron el camino para la materialización de la visión de Turing: la creación de máquinas que pudieran ejecutar cualquier tarea a través de la programación.
El nacimiento del aprendizaje Automático: El perceptrón de Frank Rosenblatt
La inteligencia artificial moderna dio un paso crucial con la invención del perceptrón por Frank Rosenblatt en 1957. Este modelo de red neuronal fue diseñado para reconocer patrones en datos, emulando la capacidad humana de aprendizaje. Aunque era limitado en su complejidad, el perceptrón marcó el comienzo del aprendizaje automático y sentó las bases para desarrollos futuros en redes neuronales.
ELIZA: La primera conversación con una máquina
A pesar de estos avances, la creación de la primera IA con capacidad conversacional real llegó en la década de 1960 con ELIZA. Desarrollada por Joseph Weizenbaum en el MIT, ELIZA fue un programa de procesamiento de lenguaje natural que simulaba una conversación terapéutica. Aunque su conocimiento y capacidad eran limitados, ELIZA logró sorprendentemente cautivar a sus usuarios y generó interés en el potencial de la interacción hombre-máquina.
Los desafíos de la década de 1970: El invierno de la inteligencia artificial
A pesar de los logros iniciales, la década de 1970 trajo consigo desafíos significativos para la inteligencia artificial. Las expectativas iniciales no se cumplieron, lo que llevó a lo que se conoce como el «invierno de la inteligencia artificial». La falta de avances concretos y el exceso de optimismo llevaron a una disminución en la financiación y el interés en la investigación de inteligencia artificial.
Sin embargo, este período de desafío también proporcionó la oportunidad de reflexionar y ajustar enfoques. La comunidad científica comenzó a comprender la complejidad de replicar la verdadera inteligencia humana y la necesidad de enfoques más matizados.
El renacimiento: La década de 1980 y más allá
El renacimiento de la IA comenzó en la década de 1980 con avances en el aprendizaje automático, redes neuronales y procesamiento de lenguaje natural. Se produjeron desarrollos significativos con algoritmos como el algoritmo de retropropagación, que permitió mejorar la eficiencia de las redes neuronales.
La creación de sistemas expertos, programas de computadora diseñados para resolver problemas en áreas específicas, también marcó un hito en esta época. Estos sistemas demostraron que las máquinas podían igualar e incluso superar el conocimiento humano en dominios específicos.
