Mi querido viejo: no podemos negar que a nosotros nos a tocado conocer y aprender a usar aparatos casi desde su aparición: aquellas camaritas fotográficas Brownie, los teléfonos portátiles, las computadoras, el internet, contactos con todo el mundo, etcétera, y ahora tenemos la inteligencia artificial.
Cuando hablamos de “inteligencia” en un contexto tecnológico, nos referimos a la capacidad de un sistema para utilizar la información disponible, aprender de ella, tomar decisiones y adaptarse a nuevas situaciones para resolver problemas; por su parte, el término “artificial” se crea mediante la programación y el diseño de sistemas informáticos.
Considerada por muchos como la Cuarta Revolución Tecnológica, la IA está marcando una transformación profunda. Sin embargo, su desarrollo es el resultado de un largo proceso de avances científicos y tecnológicos que se remontan varias décadas atrás.
Todo inició en 1943, con el primer modelo neuronal: Warren McCulloch y Walter Pitts presentaron un modelo matemático de una neurona artificial.
En 1950, el matemático británico Alan Turing publicó el artículo Computing machinery and intelligence, donde planteó la pregunta ¿pueden pensar las máquinas? y propuso el Test de Turing para medir la inteligencia de un equipo.
En 1956, en la Conferencia de Dartmouth, organizada por John McCarthy, se acuñó oficialmente el término “inteligencia artificial”, como un campo de estudio científico.
Entre 1960 y 2000 se crearon los primeros programas de razonamiento simbólico, los primeros chatbots como ELIZA.
De entonces (2012) a la actualidad, con la llegada del deep learning, la potencia de cálculo y modelos avanzados de lenguaje, la IA pasó de resolver reglas fijas a generar contenido y razonar a gran escala.
Hoy en día, la inteligencia no se dedica a crear conocimiento completamente nuevo, sino que se centra en recopilar, procesar y analizar datos para maximizar la eficiencia en la toma de decisiones. Los tres pilares fundamentales sobre los que se apoya la IA son:
Los datos. Son la información que se recopila y organiza para que el sistema pueda automatizar tareas. Pueden incluir números, textos, imágenes, sonidos, entre otros.
El hardware. Se refiere a la infraestructura de computación que posibilita el procesamiento de grandes cantidades de datos con rapidez y precisión, lo que permite la ejecución eficiente del software.
El software. Consiste en algoritmos y modelos matemáticos que entrenan a los sistemas para reconocer patrones dentro de los datos, aprender de ellos y generar resultados que optimicen los procesos.
Vivimos una era maravillosa, debemos disfrutarla plenamente, IA incluida.