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George Boole, padre de la aritmética computacional, argumenta que el razonamiento lógico podría sistematizarse de la misma manera que se resuelve un sistema de ecuaciones.
Una guía breve para iniciarse en este campo
La inteligencia artificial (IA) es un campo de la informática encargado de desarrollar sistemas y programas capaces de realizar tareas que, normalmente, requerirían de la intervención humana. La IA busca simular la inteligencia humana, permitiendo a las máquinas aprender, razonar, tomar decisiones y resolver problemas de manera autónoma.
Pero, ¿cómo hemos llegado hasta el momento actual? Quizás vale la pena entender cuáles son los principales hitos que nos han traído hasta el presente. Un presente en el que las IA se encuentran en cientos, miles de momentos de nuestras vidas sin que nos demos ni cuenta. Veamos los principales hitos que nos han llevado hasta aquí.
Cronología
George Boole, padre de la aritmética computacional, argumenta que el razonamiento lógico podría sistematizarse de la misma manera que se resuelve un sistema de ecuaciones.
En esta época se sientan las bases teóricas de la informática y la lógica matemática, que serán fundamentales para el desarrollo posterior de la inteligencia artificial.
Alan Turing propone el Test de Turing, una prueba de comunicación verbal entre una persona y una máquina que evalúa la capacidad de las máquinas para hacerse pasar por humanos. En ella, una persona mantiene una conversación con otra persona y con una computadora, y debe identificar cuál es la computadora. En 1951, Alan Turing crea el primer programa de ajedrez. Por vez primera se intenta utilizar la informática con éxito para resolver problemas complejos.
Durante la Conferencia de Dartmouth, John McCarthy propone el término «inteligencia artificial», que es admitido por los asistentes, estableciéndose las bases para el desarrollo futuro de esta disciplina.
Con el nombre de «Dendral», fue uno de los primeros programas de IA que utilizaba el conocimiento experto para resolver problemas específicos centrados en interpretar estructuras moleculares. Fue diseñado en la Universidad de Stanford por Edward Feigenbaum y otros programadores.
Aparecen los algoritmos de aprendizaje automático. En este momento, la inteligencia artificial empezó a ser capaz de aprender por sí misma e ir mejorando su rendimiento con el tiempo.
El desarrollo de las redes neuronales profundas abre la puerta a que la IA sea capaz de realizar tareas cada vez más complicadas, como el reconocimiento de imágenes y el procesamiento del lenguaje natural.
Las IA generativas son capaces de crear contenido completamente nuevo y original, como textos, imágenes o música. Se abren nuevas posibilidades creativas en el campo de la inteligencia artificial.