Fundamentos de Inteligencia Artificial – Primera parte: Orígenes
Sí, te ha gustado nuestra primera publicación enfocada en el aprendizaje de la Inteligencia Artificial (IA) para Linuxeros, muy seguramente estabas ya esperando la segunda parte de la misma. Y si no has leído la primera parte, te precisamos que en ella nos enfocamos a darte a conocer de forma muy breve y directa sobre qué es la IA y los diversos tipos que ya se han creado (Estrecha o Débil, Generativa y Agéntica) y que se esperan crear (General o Fuerte, y la Superinteligencia Artificial). Mientras que, en esta segunda parte, nos centraremos más en cómo se ha dividido la Inteligencia Artificial en el tiempo y en destacar algunos de los hitos más importantes que le han dado vida y relevancia a este ámbito.
¿Por qué? Porque sin duda alguna, e independientemente del sistema operativo que manejemos, la Inteligencia Artificial es una tecnología que no solo ha llegado para integrarse profundamente a todo, sino que, al ahorrarnos tiempo y horas de trabajo, muy seguramente, poco a poco, irá desplazando a los que menos ideas tengan de su existencia y manejo. Por ello, nada mejor que empezar a tener contexto sobre qué es, cómo surgió, como se ha desarrollado, y como utilizarla, entre muchas otras cosas más.
Inteligencia Artificial tiene mucha relación con el Linuxverso, por ello, hoy te ofrecemos esta primera parte para aprender más sobre ella.
Pero, antes de introducirnos en esta «segunda parte del apasionante y sorprendente ámbito de la Inteligencia Artificial», y más específicamente sobre su división actual y algunos eventos históricos destacables, les recomendamos explorar la anterior y reciente publicación relacionada de esta serie de publicaciones, al finalizar de leer la misma:
Fundamentos de Inteligencia Artificial – Segunda parte: Orígenes
Segunda parte: División de la Inteligencia Artificial en el Tiempo
Si bien es cierto que, la IA puede ser clasificada por su grado de poder de cómputo o de inteligencia (Actuales: Estrecha o Débil, Generativa y Agéntica; Futuras: General o Fuerte, y la Superinteligencia Artificial), una forma más clásica de dividirse ha sido la siguiente: La Inteligencia Artificial Simbólica y la Inteligencia Artificial Conexionista. Por ello, a continuación te dejamos algunas interesantes precisiones sobre la misma.
La Inteligencia Artificial Simbólica
La Inteligencia Artificial Simbólica («IA clásica» o GOFAI – Good Old-Fashioned AI) es una rama de la informática que se basa en la premisa de que la inteligencia puede ser representada mediante la manipulación de símbolos y reglas lógicas. A diferencia del aprendizaje profundo (Deep Learning) actual, que aprende de patrones en grandes cantidades de datos, la IA simbólica se construye «de arriba hacia abajo», introduciendo directamente el conocimiento humano en la máquina.
Características destacadas
Entre sus características más destacadas podemos citar algunas como:
- La independencia de sus Datos: No necesita millones de ejemplos para aprender; necesita que un experto humano defina las reglas del juego.
- El razonamiento lógico aplicado: Emplea reglas de inferencia (si A es verdadero, entonces B es probable). Se basa en la lógica formal para llegar a conclusiones.
- La forma de la representación del conocimiento: Utiliza símbolos (palabras, números o conceptos) para representar objetos del mundo real y sus relaciones. Por ejemplo: Es_Un(Gato, Mamífero).
- La legibilidad de sus procesos (Caja Blanca): A diferencia de las redes neuronales modernas, que son «cajas negras», el razonamiento simbólico es totalmente transparente. Puedes ver exactamente qué regla se aplicó para llegar a una respuesta.
La Inteligencia Artificial Conexionista
Si la IA Simbólica es la «lógica», la Inteligencia Artificial Conexionista es la «biología». Este enfoque se inspira en el funcionamiento del cerebro humano para procesar información. En lugar de reglas rígidas programadas a mano (como «si A, entonces B»), el conexionismo utiliza redes de unidades simples interconectadas (llamadas neuronas artificiales) que aprenden a través de la experiencia y el ajuste de señales. Por ello, es el motor detrás de lo que hoy conocemos como Deep Learning (Aprendizaje Profundo) y redes neuronales.
Características destacadas
Entre sus características más destacadas podemos citar algunas como:
- El estado emergente de sus procesos: El comportamiento inteligente «emerge» de la interacción de muchas unidades simples, no de una inteligencia centralizada.
- La legibilidad de sus procesos (Caja Negra): A diferencia de la IA simbólica, es muy difícil explicar exactamente por qué una red neuronal tomó una decisión específica. El conocimiento está «distribuido» en millones de pesos numéricos.
- La Tolerancia al Ruido (Inexactitud e Imprecisiones): Son excelentes manejando datos incompletos o imprecisos. Si a una red conexionista le falta un píxel de una imagen, probablemente aún reconozca el objeto; un sistema simbólico podría fallar por falta de una regla exacta.
Hitos históricos sobre la Programación, Inteligencia Artificial y la Robótica desde 1925 hasta 2025: 100 años de progreso
Siglo pasado (1900)
Primeros 50 años
- 1842: La matemática Ada Lovelace fue la primera en ver el potencial de las computadoras más allá de las matemáticas.
- 1921: Karel Čapek, un dramaturgo checo, lanzó su obra de ciencia ficción “Rossum’s Universal Robots”, donde exploró el concepto de personas artificiales a las que llamó robots o “robo- ta” (esclavo).
- 1939: El inventor y físico John Vincent Atanasoff construyó la primera máquina de computación digital junto Clifton Berry. Dicha computadora no era programable, pero podía resolver hasta 29 ecuaciones lineales simultáneamente, lo que convirtió a Atanasoff en el Padre de la Computadora.
- 1943: Los investigadores estadounidenses presentan su modelo de neuronas artificiales, considerada la primera Inteligencia Artificial.
- 1949: Se publica el documento “La organización de la conducta”, el cual sirvió de base para los algoritmos de aprendizaje en las redes neuronales artificiales (Universidad de Nebrija, s. f.).
- 1950: El matemático inglés y pionero de la informática Alan Turing planteó la pregunta: «¿Pueden pensar las máquinas?». En su artículo «Computing Machinery and Intelligence», Turing diseñó lo que se conoce como el Test de Turing, o juego de imitación, para determinar si una máquina es capaz de pensar.
Últimos 50 años
- 1956: John McCarthy, profesor del Dartmouth College, organizó un taller de verano para aclarar y desarrollar ideas sobre las máquinas pensantes, y eligió el nombre «Inteligencia Artificial» para el mismo. La conferencia de Dartmouth, considerada ampliamente como el momento fundacional de la Inteligencia Artificial (IA) como campo de investigación, tenía como objetivo encontrar «cómo lograr que las máquinas utilicen el lenguaje, formen abstracciones y conceptos, resuelvan problemas ahora reservados para los humanos y se mejoren a sí mismas».
- 1961: General Motors instala el primer robot industrial, para sustituir a humanos en tareas de montaje.
- 1964: Joseph Wizenbaum desarrolla el primer programa informático de procesamiento de lenguaje natural, que simula la conversación con humanos.
- 1965: Es liberado DENDRAL, el primer sistema experto, enfocado en el análisis químico molecular.
- 1966: Irrumpe en el mercado, el primer robot móvil de propósito general capaz de razonar sobre sus propias acciones.
- 1966: Es dado a conocer ELIZA, el primer chatbot capaz de simular una conversación humana; y Shakey, el primer robot móvil autónomo con planificación de tareas.
- 1967: Es construida la máquina Perceptron Mark 1, conocido como la evolución de la red neuronal de Rosenblatt sobre hardware especializado.
- 1968: Mac Hack, el Primer programa de ajedrez en alcanzar un nivel de competición de Clase C.
- 1969: Es publicado el Libro «Perceptrones», una Crítica matemática que detuvo la investigación en redes neuronales por años.
- 1972: Es construido WABOT-1, el primer robot humanoide del mundo, desarrollado en la Universidad de Waseda.
- 1972: Es desarrollado el software MYCIN, un Sistema experto para el diagnóstico de infecciones sanguíneas y prescripción médica.
- 1974: Inicia el primer invierno de la IA, caracterizado como un periodo de reducción drástica de fondos e interés tras el Informe Lighthill.
- 1976: Es desarrollado PROLOG, un lenguaje de programación basado en lógica formal.
- 1980: XCON / R1, elp rimer sistema experto comercial a gran escala utilizado por DEC.
- 1981: Quinta Generación, unp royecto masivo de Japón para liderar la IA mediante computación paralela.
- 1982: Redes de Hopfield, introducción de redes neuronales con memoria asociativa basada en física.
- 1984: Proyecto CYC, Inicio de la creación de una base de conocimiento de sentido común universal.
- 1984: WABOT-2, un Robot capaz de leer partituras y tocar el órgano electrónico.
- 1985: AARON, un Sistema autónomo de pintura artística demostrado en la conferencia AAAI.
- 1986: Backpropagation, la popularización del algoritmo fundamental para el entrenamiento de redes profundas.
- 1986: Vehículos Autónomos, Ernst Dickmanns demuestra el primer coche robótico capaz de circular a 55 mph.
- 1987: Segundo Invierno, caracterizado por una nueva crisis de confianza y caída del mercado de hardware especializado para IA.
- 1992: TD-Gammon, un programa de backgammon que alcanzó nivel experto mediante aprendizaje por refuerzo.
- 1997: Deep Blue, derrota histórica del campeón mundial de ajedrez Garry Kasparov.
- 1997: NaturallySpeaking, el Primer software comercial de reconocimiento de voz de flujo continuo.
- 1998: Robot Kismet, un Pionero en la interacción emocional humano-robot.
- 1999: AIBO, el Primer robot mascota de consumo con capacidades de aprendizaje.
Siglo actual (2000)
Primera década
- 2000: Es diseñada Kismet, una cabeza robótica capaz de reconocer y recrear emociones y señales sociales humanas. Fue un experimento en robótica social y computación afectiva que contaba con dispositivos de entrada que imitaban la flexibilidad visual, auditiva y cinestésica humana.
- 2002: Se lanza al mercado Roomba, el primer aspirador robótico fabricado en masa y vendido por iRobot, capaz de recorrer y limpiar en casa.
- 2004: Se da inicio a DARPA Grand Challenge, la primera gran competición para vehículos autónomos en terrenos desérticos.
- 2006: Surge Netflix Prize, una Competición que impulsó los algoritmos de recomendación basados en datos masivos.
Segunda década
- 2011: Apple integra a Siri, un asistente virtual con una interfaz de voz, en su iPhone 4S. Surge el Sistema Watson de IBM, que gana el primer premio del popular concurso de televisión estadounidense Jeopardy! Y es desarrollado, Google Brain, un proyecto de red neuronal masiva capaz de reconocer gatos en YouTube sin supervisión.
- 2013: Es desarrollada DeepMind Atari, una IA capaz de dominar juegos clásicos mediante aprendizaje por refuerzo profundo.
- 2014: El primer programa computacional pasa el Test de Turing al convencer de que era un ser humano a un tercio de los jueces que participaban en el experimento.
- 2015: Se dan a conocer tecnologías abieras como TensorFlow y PyTorch, que inican la democratización de la IA mediante librerías de código abierto para investigación masiva.
- 2016: El programa, basado en una red neuronal profunda, vence a Lee Sodol, el campeón mundial de Go en cinco partidas.
- 2016: Es desarrollada AlphaGo, una computadora con IA que fue capaz de derrota histórica del campeón de Go, demostrando intuición estratégica artificial.
- 2016: Es dada a conocer Sophia, un Robot humanoide capaz de gesticular y mantener conversaciones sencillas.
- 2017: Es desarrollado el «Transformer», una arquitectura de atención que permitió el procesamiento masivo de lenguaje.
- 2017: Es desarrollada AlphaZero, una IA que aprendió ajedrez, Shogi y Go en horas, superando a los programas especializados.
- 2018: Es desarrollado BERT, un mdelo de lenguaje de Google que revolucionó la comprensión del contexto.
- 2019: Es dado a conocer GPT-2, el primer gran modelo generativo de texto con capacidad de redacción fluida.
- 2019: Es dada a conocer AlphaStar, una IA que logro alcanzar el nivel Grandmaster en StarCraft II, manejando información imperfecta.
Últimos 5 años
- 2020: La empresa “General Motors” instala el primer robot industrial, para sustituir a humanos en tareas de montaje.
- 2020: Es dado a conocer GPT-3, el primer modelo de lenguaje masivo capaz de generar texto indistinguible del humano.
- 2021: Es dado a conocer AlphaFold 2, un software enfocado a la resolución del plegamiento de proteínas, que logro acelerar la medicina décadas.
- 2021: Es liberado al publico DALL-E, una IA que dio inicio a la generación de imágenes artística mediante lenguaje natural.
- 2021: Es liberado GitHub Copilot, una IA integrada en el desarrollo de software que escribe código automáticamente.
- 2022: Es liberado al publico Stable Diffusion, una IA que dio inicio a la democratización de la generación de imágenes mediante código abierto.
- 2022: Es desarrollado ChatGPT, una IA cuyo lanzamiento popularizó la IA Generativa a nivel global en todos los sectores.
- 2023: Es dado a conocer GPT-4, el primer modelo multimodal con razonamiento avanzado y memoria de contexto extendida.
- 2023: La empresa Meta libera a Llama, una IA cuyo lanzamiento da inicio a la carrera de modelos de lenguaje potentes de código abierto.
- 2023: Es dado a conocer Gemini 1.0 Ultra, el primer modelo en superar a expertos humanos en pruebas masivas multimodales.
- 2023: Se da inicio a Silent Eight, un proyecto de despliegue masivo de IA para cumplimiento financiero y detección de crímenes a escala.
- 2024: Es liberado al publico Sora, un modelo de OpenAI capaz de generar videos realistas de hasta un minuto desde texto.
- 2024: Es dado a conocer el proyecto legislativo «EU AI Act», una primera legislación integral del mundo para regular el desarrollo y uso de la IA.
- 2024: Stability AI presentó StableLM 2, un modelo de lenguaje grande abierto mejorado, y Google da a conocer Gemini 1.5 en beta limitada.
- 2024: Es liberado el modelo OpenAI o3, un modelo avanzado con capacidades de razonamiento profundo e inferencia lógica.
- 2025: OpenAI libera a GPT-5, Google lanza Gemini 2.0 y Nano Banana.
- 2025: Se da a conocer al modelo IA abierto DeepSeek, cuyo lanzamiento abre el camino a otros modelos abiertos potentes y de bajo costo.
- 2025: Surge el desarrollo de AI PC Gen 2, lo que marca la consolidación de computadoras con chips NPU para ejecutar IA local avanzada.
- 2025: Se da inicio a la era conocida como «Agent Builders», caracaterizada por el acceso a una serie plataformas estandarizadas para crear agentes autónomos capaces de ejecutar procesos de negocio.
Resumen
En resumen, esperamos que esta «segunda parte del apasionante y sorprendente ámbito de la Inteligencia Artificial» con énfasis en la Inteligencia Artificial Generativa (IAG), haya contribuido un poco más a fortalecer y aumentar tus conocimientos y destrezas sobre este moderno e innovador ámbito. De forma tal, de que te permita poco a poco nivelarte con otros que ya están más avanzados tanto informativamente como formativamente, es decir, en el uso real de las mismas. Pronto, continuaremos con más publicaciones de esta serie, de forma de que, muchos más usuarios y lectores apasionados del Linuxverso aprendan más de forma general sobre IA, sobre todo, sobre la IA Generativa.
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