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Breve historia de la Inteligencia Artificial

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Fecha de publicación: 13/11/2023 | Fecha de revisión: 22/01/2024
Breve historia de la Inteligencia Artificial
Conocer el origen de la Inteligencia Artificial (IA) resulta clave para comprender cómo hemos llegado a la situación actual y aprender lecciones sobre los desafíos, fracasos y éxitos de esta disciplina. 

Además, la evolución de la Inteligencia Artificial también está plagada de ejemplos de científicos que han superado obstáculos y han logrado avances significativos, relatos capaces de inspirar a la próxima generación de desarrolladores de IA para lograr avances en este campo.

A día de hoy, la sociedad ha pasado de preguntarse qué es la Inteligencia Artificial a tener una experiencia directa con su impacto en una amplia variedad de campos, incluyendo la medicina, las finanzas o el procesamiento de lenguaje natural. A nivel global, la confianza en la Inteligencia Artificial continúa evolucionando: en 2023, India y China se posicionan como los países con mayor disposición a confiar en sistemas de Inteligencia Artificial (siendo Alemania el primer país europeo en este asunto, situándose en quinta posición a nivel mundial). 

¿Quieres conocer todo sobre Inteligencia Artificial, su historia y origen? ¡No pierdas detalle!

Origen de la Inteligencia Artificial

Aunque las ideas que dieron lugar a su desarrollo se pueden rastrear a siglos atrás, el origen de la Inteligencia Artificial (IA) se remonta a mediados del siglo XX.

Por lo general, se suele considerar al matemático Alan Turing como uno de los padres de esta disciplina. Fue en 1936 cuando formuló el concepto de una "máquina universal" (ahora conocida como la Máquina de Turing) que sentó las bases teóricas para la Inteligencia Artificial. Esta figura también propuso la "Prueba de Turing", un importante concepto en esta disciplina relacionado con la capacidad de una máquina para exhibir un comportamiento inteligente.

Ya en las décadas de 1940 y 1950 aparecieron las primeras redes neuronales, en el contexto de la Segunda Guerra Mundial y el desarrollo de sistemas de radar. Así, a menudo se considera que la historia de la Inteligencia Artificial comenzó en 1943 con la publicación del artículo «A Logical Calculus of Ideas Immanent in Nervous Activity» de Warren McCullough y Walter Pitts.

No obstante, fue en 1956 cuando llega el verdadero origen del término Inteligencia Artificial, cuando John MacCarthy lo utilizó en una conferencia en el Dartmouth College.

A partir de ahí vendrían multitud de avances: desde el desarrollo de sistemas basados en reglas de producción (décadas de 1960 y 1970), los primeros pasos del aprendizaje automático (1950 y 1960) o el desarrollo de redes neuronales profundas y aprendizaje profundo a partir de los primeros años del siglo XXI. 

Popularización del término IA y su impacto en la cultura

Como hemos mencionado más arriba, la popularización del término "Inteligencia Artificial" tuvo lugar en la década de 1950. 

Aunque el concepto de máquinas inteligentes había estado presente mucho antes (tanto en la ciencia como en productos de ficción), fue en esa década cuando John McCarthy acuñó oficialmente el término durante una conferencia. 

Puede marcarse precisamente esta conferencia, que reunió a matemáticos y expertos que buscaban avanzar en el desarrollo de la IA, como decisiva para la popularización y el desarrollo de la IA como un campo de estudio.

Desde entonces, el impacto de la Inteligencia Artificial ha trascendido el interés en disciplinas como la informática. Es sencillo observarlo en sus importantes representaciones en la cultura popular: desde personajes de IA como HAL 9000 en ‘2001: Una odisea del espacio’ a los replicantes en ‘Blade Runner’, pasando por el más reciente uso de la IA para generar arte.

Usos de la Inteligencia Artificial

A continuación, listamos algunas de las aplicaciones clave de la Inteligencia Artificial que, a día de hoy, están marcando la diferencia en multitud de áreas:
  • Traducción automática de idiomas
  • Chatbots y asistentes virtuales 
  • Análisis de sentimientos en redes sociales
  • Recomendaciones personalizadas en plataformas de streaming
  • Predicciones de ventas y demanda en el comercio
  • Diagnóstico médico 
  • Automatización de procesos industriales
  • Análisis de riesgos y detección de fraudes fiscales
  • Atención al cliente 
  • Optimización de redes eléctricas
  • Control de acceso biométrico
  • Optimización de campañas publicitarias
  • Monitorización de cultivos y detección de plagas
  • Selección de personal basada en datos
  • Optimización de logística
  • Automatización de servicios gubernamentales
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