Autor: José Luis Mateos – Director de Transformación Digital Honne Services.
¿Pueden las máquinas pensar? Esto se preguntaba Alan Turing en 1950, en uno de sus estudios pioneros. En el imaginario colectivo alrededor del siglo XVIII, surge el concepto de autómata: una máquina que asemeja a una persona y que aparentemente posee inteligencia propia.
Es en el siglo XIX cuando Charles Babbage diseña su “máquina analítica”, la cual era una computadora mecánica para hacer aritmética. Un poco después George Boole introduce el álgebra de Boole y la lógica Booleana binaria. Esta lógica binaria es la que dará la pauta al desarrollo de las computadoras electrónicas en el siglo XX. A principios de los 1940s, Norbert Wiener, en el MIT, junto con el cardiólogo mexicano Arturo Rosenblueth, desarrollan la Cibernética. En 1948 surge la teoría de la información de Claude Shannon, y las primeras computadoras electrónicas a principios de los 1950s. Un poco después, en 1956, se organiza la famosa conferencia de Darmouth en Estados Unidos, en donde se bautiza a este campo de estudio como Inteligencia Artificial (IA). Ahí se dan cita los padres fundadores de la Inteligencia Artificial: Shannon, Minsky, MacCarthy, Solomonoff, y otros.
A partir de ahí, viene un desarrollo en varias direcciones. Por un lado, la robótica, en donde va de la mano el desarrollo del software computacional junto con la interacción con el mundo físico a través de un cuerpo mecánico. Por otro lado, surgen los llamados sistemas expertos, que trabajan con programas o algoritmos especializados para desempeñar funciones específicas; expertos en una sola tarea, pero incapaces de hacer otras. Por ejemplo, los programas para jugar ajedrez. Por otro lado, se empieza a desarrollar un área que más tarde daría muchos frutos: las redes neuronales artificiales.
Las redes neuronales artificiales surgen como una analogía a nivel electrónico, matemático y computacional, de las redes de neuronas que tenemos los humanos en nuestro cerebro. Dichas neuronas son células especializadas en el cerebro humano, y de muchos otros animales, que emiten y propagan pulsos eléctricos que codifican información, y forman una red de neuronas interconectadas. Las redes neuronales artificiales surgen en 1958 con el perceptrón y da inicio el primer florecimiento de la IA con redes neuronales, en el cual había mucha expectativa por parte de la academia, la industria, la prensa y el gobierno. Pero, un poco después, en la década de los 1970s, surge lo que se conoce como el primer invierno de la IA, provocado por la falta de resultados ante esa expectativa inicial. Esto ocurrió debido a las limitaciones en el hardware, la falta de algoritmos matemáticos sofisticados, y la falta de suficientes datos.
Un poco después, en la década de los 1980s, surge un segundo florecimiento de la IA con redes neuronales, gracias al desarrollo de algoritmos matemáticos, como el Back-Propagation, para que las redes neuronales pudieran aprender, lo que se conoce como Machine Learning. Pero, en los 1990s, viene el segundo invierno de la IA, debido de nuevo a las limitaciones del hardware y la escasez de datos.
Finalmente, en la primera década del siglo XXI, salimos de este segundo invierno y estamos en una etapa de un auge nunca antes visto. Esta explosión de conocimiento y desarrollo acelerado obedece a tres factores que finalmente se conjugaron:
- El desarrollo de algoritmos matemáticos avanzados en optimización matemática, algoritmos de machine learning y redes neuronales profundas (deep learning).
- El desarrollo de hardware mucho más potente y rápido, como las unidades de procesamiento gráfico GPU.
- La enorme cantidad de datos a los que podemos tener acceso. Esta terna virtuosa – algoritmos, hardware y datos – finalmente a permitido el desarrollo que estamos viviendo y que nos ha llevado a la IA generativa como el chatGPT.
El camino hacia la IA generativa ha sido largo y lleno de avances. Desde los autómatas del siglo XVIII hasta las redes neuronales artificiales, la combinación de algoritmos, hardware y datos ha dado lugar a un florecimiento sin precedentes. El futuro de la IA promete continuar sorprendiéndonos con nuevas posibilidades y aplicaciones.
Dr. José Luis Mateos Trigos, físico mexicano, doctorado en Ciencias (Física) de la UNAM, posdoctorado en la Universidad de Northeastern. Investigador, coordinador de investigación, premiado autor y divulgador científico. Director de Transformación Digital en Honne Services.