La inteligencia artificial (IA) es un campo de estudio dedicado al diseño de programas y sistemas informáticos con la capacidad de ejecutar tareas que normalmente requieren inteligencia humana. Estas tareas incluyen el aprendizaje, la percepción, el reconocimiento de patrones, la toma de decisiones y el uso del lenguaje natural.
ChatGPT se lanzó a finales de noviembre de 2022. En enero del año siguiente, la aplicación había acumulado aproximadamente 100 millones de usuarios mensuales, lo que convirtió a ChatGPT en la aplicación para consumidores de más rápido crecimiento de la historia. El fenómeno de la inteligencia artificial, hoy en día, necesita un trasfondo histórico.
La idea de máquinas inteligentes se remonta a la antigüedad, pero la IA moderna tiene sus raíces en la década de 1950. Uno de los primeros hitos fue la conceptualización de la "Máquina de Turing" por Alan Turing, un matemático británico, en 1936. Esta máquina teórica sentó las bases para la informática moderna y propuso que las máquinas podían simular cualquier proceso de razonamiento humano.
En 1956, el término "inteligencia artificial" fue acuñado durante la Conferencia de Dartmouth, organizada por John McCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester y Claude Shannon. Este evento es considerado el nacimiento formal del campo de la IA. Los investigadores de la época eran optimistas y pensaban que la creación de una máquina tan inteligente como un ser humano era un objetivo alcanzable en pocas décadas.
Durante los años 60 y 70, se desarrollaron varios programas y sistemas basados en reglas que lograban realizar tareas específicas, como jugar ajedrez o resolver problemas matemáticos simples. Sin embargo, estos sistemas eran limitados y carecían de la capacidad de aprender y adaptarse. Los investigadores se dieron cuenta de que la inteligencia humana era mucho más compleja de lo que se había anticipado, y el entusiasmo inicial se enfrió, dando lugar a un periodo conocido como el "invierno de la IA", caracterizado por una disminución en la financiación y el interés.
En la década de los 80, hubo un resurgimiento del interés en la IA gracias a los avances en el campo de las redes neuronales, un modelo inspirado en el funcionamiento del cerebro humano. También se desarrollaron sistemas expertos, que eran programas diseñados para emular el juicio y comportamiento de un experto humano en un dominio específico. Estos sistemas tuvieron éxito en áreas como la medicina y la ingeniería.
Los años 90 y 2000 vieron grandes avances en el campo del aprendizaje automático (machine learning), un subcampo de la IA que se centra en el desarrollo de algoritmos que permiten a las máquinas aprender a partir de datos. Uno de los logros más destacados fue la victoria de Deep Blue, un ordenador desarrollado por IBM, sobre el campeón mundial de ajedrez Garry Kasparov en 1997.
En la década de 2000, el aumento en la capacidad de procesamiento de las computadoras y la disponibilidad de grandes volúmenes de datos llevaron a avances significativos en el aprendizaje profundo (deep learning), una subcategoría del aprendizaje automático que utiliza redes neuronales profundas.
Desde la década de 2010, el aprendizaje profundo ha revolucionado la IA. Tecnologías como los vehículos autónomos, el reconocimiento facial, los asistentes virtuales (como Siri y Alexa) y los sistemas de recomendación (utilizados por Netflix y Amazon) son solo algunos ejemplos de aplicaciones de la IA en la vida cotidiana.
El desarrollo de la IA ha planteado también importantes cuestiones éticas y de seguridad. Preocupaciones sobre el empleo, la privacidad, el sesgo en los algoritmos y el uso de la IA en aplicaciones militares han llevado a debates y regulaciones para asegurar que la IA se desarrolle y utilice de manera responsable.
