¿Quién inventó la IA?

La historia de la inteligencia artificial

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. En ese trabajo, los científicos presentaron el primer modelo matemático para la creación de una red neuronal.
El primer ordenador de red neuronal, Snarc, fue creado en 1950 por dos alumnos de Harvard: Marvin Minsky y Dean Edmonds. Ese mismo año, Alan Turing publicó el Test de Turing, que todavía se utiliza hoy para valorar las IA.
En 1952, Arthur Samuel creó un software capaz de aprender a jugar al ajedrez de forma autónoma. El término inteligencia artificial fue utilizado por primera vez en la conferencia «Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence» de John McCarthy en 1956.
En ese acto, los investigadores presentaron los objetivos y la visión de la IA. Muchos consideran esta conferencia como el verdadero nacimiento de la inteligencia artificial, tal y como se conoce hoy en día.
En 1959, Arthur Samuel acuñó el término Machine Learning mientras trabajaba en IBM. Por su parte, John McCarthy y Marvin Minsky fundaron el MIT Artificial Intelligence Project. En 1963, John McCarthy también creó el «AI Lab» en la Universidad de Stanford.
En los siguientes años, se cernieron dudas sobre el campo de la IA. En 1966, el informe estadounidense ALPAC puso de manifiesto la falta de avances en la investigación de la traducción automática destinada a traducir simultáneamente la lengua rusa en el contexto de la Guerra Fría. Muchos proyectos financiados por el gobierno estadounidense fueron cancelados.
Del mismo modo, en 1973, el gobierno británico publicó su informe «Lighthill» en el que destacaba las decepciones de la investigación en IA. Una vez más, los proyectos de investigación fueron reducidos por los recortes presupuestarios. Este periodo de duda duró hasta 1980, y ahora se denomina el «primer invierno de la IA«.
Ese invierno terminó con la creación de R1 (XCON) por parte de Digital Equipment Corporations. Este sistema comercial experto está diseñado para configurar los pedidos de nuevos sistemas informáticos, y provocó un auténtico auge de las inversiones que se prolongó durante más de una década.
Japón y Estados Unidos hicieron grandes inversiones en la investigación de la IA. Las empresas se gastaron más de mil millones de dólares al año en sistemas expertos y el sector no paraba de crecer.
Desgraciadamente, el mercado de las máquinas “Lisp” se desplomó en 1987 al surgir alternativas más baratas. Este fue el «segundo invierno de la IA». Las empresas perdieron el interés por los sistemas expertos. Los gobiernos de Estados Unidos y Japón abandonaron sus proyectos de investigación y se gastaron miles de millones de dólares para nada.
Diez años después, en 1997, la historia de la IA estuvo marcada por un acontecimiento importante. La IA Deep Blue de IBM triunfó sobre el campeón mundial de ajedrez Gary Kasparov. Por primera vez, el hombre fue derrotado por la máquina.
Diez años después, los avances tecnológicos permitieron el resurgimiento de la inteligencia artificial. En 2008, Google hizo grandes avances en el reconocimiento de voz y lanzó esa función en sus aplicaciones para smartphones.
En 2012, Andrew Ng alimentó una red neuronal con 10 millones de vídeos de YouTube como serie de datos de entrenamiento. Gracias al Deep Learning, esta red neuronal aprendió a reconocer un gato sin que se le enseñara lo que es un gato. Este fue el inicio de una nueva era para Deep Learning.
En 2016 se produjo otra victoria de la IA sobre el ser humano, con el triunfo del sistema AlphaGo de Google DeepMind sobre Lee Sedol, el campeón de Go. La inteligencia artificial también conquistó el campo de los videojuegos, especialmente con DeepMind AlphaStar en Starcraft u OpenAI Five en Dota 2.
Actualmente, empresas de todos los sectores utilizan el Deep Learning y el Machine Learning para infinidad de aplicaciones. La IA no deja de avanzar y sorprender con su rendimiento. El sueño de la inteligencia artificial general se acerca cada vez más a la realidad.

La inteligencia artificial en el día a día

imagen diseñada por IA

La inteligencia artificial (IA) se ha integrado de muchas maneras en nuestra vida diaria, de formas que ni siquiera notamos.

Compras por internet y publicidad: La inteligencia artificial se usa mucho para crear recomendaciones personalizadas para los consumidores, basadas, por ejemplo, en sus búsquedas y compras previas o en otros comportamientos en línea. La IA es muy importante en el comercio, para optimizar los productos, planear el inventario, procesos logísticos, etc.

Vehículos: Aunque los vehículos de conducción autónoma no están generalizados todavía, los coches utilizan ya funciones de seguridad impulsadas por lA. Por ejemplo, la UE ayudó en la financiación del sistema de asistencia a la conducción basado en visión VI-DAS  (Vision Inspired Driver Assistance Systems), que detecta posibles situaciones peligrosas y accidentes. La navegación se basa en gran medida en IA.

Ciberseguridad: Los sistemas de inteligencia artificial pueden ayudar  a reconocer y luchar contra los ciberataques y otras amenazas en línea basándose en los datos que reciben continuamente, reconociendo patrones e impidiendo los ataques.

Traducciones automáticas: Los programas de traducción de idiomas, basados tanto en texto escrito como oral, recurren a la inteligencia artificial para proporcionar y mejorar las traducciones. La IA también se aplica a otras funciones, como el subtitulado automático.

Asistentes Virtuales: Utilizan procesamiento de lenguaje natural (NLP) para entender y responder a comandos de voz. Aprenden de interacciones pasadas para mejorar la precisión. Pueden establecer recordatorios, enviar mensajes, reproducir música o controlar dispositivos inteligentes. Su accesibilidad hace que sean herramientas útiles para la organización personal.

Transporte: Sistemas como Google Maps utilizan IA para procesar grandes cantidades de datos de tráfico en tiempo real. Usan patrones históricos y datos de usuarios para prever congestiones. Permiten a los conductores encontrar rutas más rápidas y evitar atascos, así como calcular tiempos estimados de llegada.

Salud: La IA se utiliza para analizar imágenes médicas (como radiografías y resonancias) y detectar anomalías. También se utilizan algoritmos para analizar datos clínicos y predecir brotes de enfermedades. Mejora la precisión en diagnósticos y permite la personalización de tratamientos basados en el perfil genético y antecedentes del paciente.

Automatización del Hogar: Dispositivos como termostatos inteligentes y cámaras de seguridad utilizan IA para aprender de los hábitos del usuario y ajustar automáticamente las configuraciones. Pueden optimizar el consumo energético, aumentar la seguridad del hogar y proporcionar comodidad, como encender luces o ajustar la temperatura antes de que lleguemos a casa.

Predicción del Clima: La IA en meteorología utiliza modelos predictivos que analizan grandes volúmenes de datos meteorológicos, incluyendo patrones históricos, imágenes satelitales y datos de sensores. Algoritmos de aprendizaje automático mejoran constantemente sus predicciones a medida que reciben más datos. Ofrece pronósticos del tiempo más precisos y en tiempo real, lo que es crucial para la planificación de actividades diarias, agricultura y preparación para desastres naturales. Además, las aplicaciones móviles con IA pueden proporcionar alertas personalizadas sobre condiciones climáticas extremas.

Reconocimiento Facial: El reconocimiento facial utiliza redes neuronales profundas para analizar y comparar rasgos faciales únicos en imágenes o videos. Estos sistemas son entrenados con grandes bases de datos para mejorar su capacidad de identificación. Se emplea en diversas aplicaciones, como el desbloqueo de teléfonos inteligentes, la seguridad en aeropuertos y eventos, y en plataformas de redes sociales para etiquetar fotos automáticamente. Sin embargo, también plantea preocupaciones sobre la privacidad y el uso indebido, lo que ha llevado a debates sobre su regulación.

En conclusión, la inteligencia artificial se ha convertido en una parte integral de nuestra vida diaria, transformando la forma en que interactuamos con la tecnología y mejorando la eficiencia en múltiples ámbitos. Desde asistentes virtuales que nos ayudan a gestionar tareas cotidianas hasta sistemas de reconocimiento facial que aumentan la seguridad, la IA está en constante evolución y se adapta a nuestras necesidades. A medida que seguimos integrando la IA en diferentes aspectos de nuestra vida, es crucial ser conscientes de sus implicaciones éticas y de privacidad. El potencial de la inteligencia artificial es vasto y, si se utiliza de manera responsable, puede contribuir significativamente a un futuro más eficiente y conectado. En definitiva, la IA no solo mejora nuestras vidas, sino que también redefine lo que es posible en un mundo cada vez más digital.

¿De que trata este blog?

En este blog voy a abarcar temas muy variados y amplios, ya que es un tema muy curioso a la misma vez que importante porque como bien sabemos es un tema que esta muy presente en nuestra actualidad y en nuestro día a día, ¿Quién no conoce hoy en día inteligencias artificiales como chat gpt? Podemos aprovechar y usar muy bien las IA pero también habría que tener precauciones y tener en cuenta las IA como por ejemplo en temas laborales, ya que hay trabajos que se ven afectados directamente por estas IA, hay muchas inteligencias artificiales que se dedican a crear imágenes en cuestión de segundos y por ejemplo los diseñadores gráficos tienen serios problemas contra estas IA debido a que están compitiendo directamente con el trabajo. Pues aquí voy a hablar sobre los trabajos que se ven mas afectados por las IA, para que sirven, como utilizarlas, que provecho podemos sacar de ellas, en que es mejor el ser humano que la IA, como ser mejor que las IA, como se originó, cuando se originó, quién la originó, los tipos de IA que existen en todo lo que nos pueden ayudar.

imagen de flicker hecha por: Pablo Quezada

¿Que es la IA?

 La inteligencia artificial es la habilidad de una máquina de presentar las mismas capacidades que los seres humanos, como el razonamiento, el aprendizaje, la creatividad y la capacidad de planear. La IA permite que los sistemas tecnológicos y los sistemas tecnológicos perciban su entorno, se relacionen con él, resuelvan problemas y actúen con un fin específico.

La inteligencia artificial (IA) es un campo de la informática que se dedica a crear sistemas y tecnologías capaces de simular y realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana. Esto incluye una amplia gama de funciones como el aprendizaje, el razonamiento, la comprensión del lenguaje, la percepción visual y la toma de decisiones. La IA se basa en algoritmos y modelos matemáticos que permiten a las máquinas analizar datos, identificar patrones y aprender de la experiencia. A medida que estas máquinas procesan más información, pueden mejorar su rendimiento y adaptarse a nuevas situaciones. Esto es especialmente relevante en aplicaciones como el reconocimiento de voz, la traducción automática y los sistemas de recomendación. Además, la IA se nutre de diversas disciplinas, como la estadística, la neurociencia y la psicología cognitiva, lo que le permite desarrollar enfoques innovadores para resolver problemas complejos. Su impacto se siente en múltiples sectores, desde la medicina y la educación hasta la industria y el entretenimiento, transformando la forma en que interactuamos con la tecnología y entre nosotros mismos. La IA se puede dividir en dos categorías principales:

1. IA Débil: La IA débil, también conocida como IA estrecha, se refiere a sistemas diseñados para llevar a cabo tareas específicas o resolver problemas particulares. No poseen conciencia, comprensión o verdadero razonamiento. Algunos ejemplos incluyen: 

Asistentes virtuales: Herramientas como Siri, Alexa y Google Assistant utilizan procesamiento del lenguaje natural para entender y responder a comandos de voz, realizar búsquedas, o gestionar tareas diarias.

Sistemas de recomendación: Plataformas como Netflix y Spotify analizan tus preferencias y comportamientos para sugerirte películas, series o música que podrían interesarte.

Chatbots: Utilizados en atención al cliente, estos programas pueden manejar consultas comunes y proporcionar respuestas automáticas basadas en patrones predefinidos.

La IA débil es ampliamente utilizada en la actualidad y ha mejorado significativamente gracias al aprendizaje automático y a los grandes volúmenes de datos disponibles.

2. IA Fuerte: La IA fuerte, por otro lado, es un concepto más teórico y ambicioso. Se refiere a una inteligencia artificial que puede entender, aprender y aplicar conocimientos de manera similar a un ser humano, operando en múltiples dominios y contextos. Algunas características que se asocian a la IA fuerte incluyen:

Comprensión profunda: No solo procesar información, sino también comprender el significado y el contexto detrás de los datos.

Razonamiento general: La capacidad de aplicar conocimientos y habilidades aprendidas en un área a otras áreas, algo que los humanos hacen con facilidad.

Consciencia y emociones: La posibilidad de experimentar sentimientos y tener una forma de autoconciencia, lo cual es un tema de debate filosófico y ético.