La era fundacional (1950–1956)
Alan Turing publicó "Computing Machinery and Intelligence" en 1950, proponiendo el juego de la imitación y prediciendo que las máquinas serían indistinguibles de los humanos para el año 2000. La Conferencia de Dartmouth de 1956, organizada por John McCarthy y Marvin Minsky, acuñó el término "inteligencia artificial" y puso en marcha el campo. El optimismo era extraordinario: Minsky predijo en 1967 que "en una generación, el problema de crear inteligencia artificial estará sustancialmente resuelto".
El primer invierno de la IA (1974–1980)
Los primeros sistemas de IA (sistemas expertos, programas de lógica, algoritmos de búsqueda) funcionaban en problemas sencillos pero no lograban escalar. El Informe Lighthill (1973) concluyó que la IA no había cumplido sus promesas. La financiación se desplomó. Comenzó el primer "invierno de la IA".
Sistemas expertos y el segundo invierno (1980–1993)
Los sistemas expertos (programas basados en reglas que codifican conocimientos especializados) produjeron un breve resurgimiento. Las empresas gastaron miles de millones en IA. Luego, el hardware resultó ser demasiado costoso, los sistemas demasiado frágiles y llegó el segundo invierno de la IA. A principios de la década de 1990, IA era un término que muchos investigadores evitaban.
Veinte preguntas, ocho minutos de reloj y un percentil medido frente a todos los que la han hecho. Sin registro.
Hacer la prueba de CI →El resurgimiento de las redes neuronales (1986–2012)
Rumelhart, Hinton y Williams publicaron el algoritmo de retropropagación en 1986, permitiendo el entrenamiento de redes neuronales multicapa. El progreso fue lento hasta 2012, cuando AlexNet (una red convolucional profunda entrenada en GPUs) ganó la competición ImageNet por un margen que conmocionó a la comunidad de visión artificial. Comenzó la era del aprendizaje profundo.
Grandes modelos de lenguaje (2017–presente)
La arquitectura Transformer de 2017 (Vaswani et al., "Attention is All You Need") permitió el entrenamiento con vastos conjuntos de datos de texto. GPT-2 (2019), GPT-3 (2020) y ChatGPT (2022) demostraron que la escala produce saltos cualitativos en la capacidad. ChatGPT alcanzó los 100 millones de usuarios en dos meses: la adopción de producto más rápida de la historia.
Preguntas frecuentes
¿Quién inventó la inteligencia artificial?
El campo de la IA fue fundado en la Conferencia de Dartmouth de 1956 organizada por John McCarthy, Marvin Minsky, Claude Shannon y otros. El artículo de Alan Turing de 1950 "Computing Machinery and Intelligence" sentó las bases conceptuales. El campo tiene muchas figuras fundadoras en lugar de un único inventor.
¿Qué es un invierno de la IA?
Un invierno de la IA es un período de reducción de fondos e interés en la investigación de la IA, tras períodos de expectativas infladas. El primer invierno de la IA (1974-1980) siguió al fracaso de los primeros sistemas de IA para escalar; el segundo (1987-1993) siguió al fracaso de los sistemas expertos. Ambos resultaron de prometer demasiado y cumplir poco.
¿Qué es el aprendizaje profundo?
El aprendizaje profundo es una rama del aprendizaje automático que utiliza redes neuronales con muchas capas (arquitecturas profundas) entrenadas en grandes conjuntos de datos. Se volvió dominante después de 2012, cuando las redes convolucionales profundas superaron drásticamente a otros métodos en los puntos de referencia de reconocimiento de imágenes. Sustenta la mayoría de las aplicaciones de IA actuales, incluidos el reconocimiento de imágenes, los modelos de lenguaje y los sistemas de juego.