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El 'boom' de la inteligencia artificial, una montaña rusa de éxitos y fracasos: ¿qué le depara el futuro?

El 'boom' de la inteligencia artificial, una montaña rusa de éxitos y fracasos: ¿qué le depara el futuro?

La sociedad vive unos años de absoluto 'boom' de la inteligencia artificial, sin embargo esta tecnología no es nueva y ya se ha experimentado otras veces la locura por la IA junto con grandes periodos de sequía: ¿qué se puede esperar de cara al futuro próximo?

Mucha gente asume que la inteligencia artificial es una nueva tecnología pero el concepto existe desde hace mucho tiempo. Ha habido varios hitos significativos en su historia que ayudaron a catapultar las capacidades de esta tecnología a lo largo de los años.

A principios del siglo XX, los conceptos que finalmente darían como resultado la IA comenzaron en la mente de los escritores y científicos como algo casi de ciencia ficción. También en 1943, Alan Turing, inventaría el test de Turing que esencialmente ayudaría a entender cuándo las máquinas alcanzarían la inteligencia humana —aunque en la actualidad ya no es un método útil—.

Como cualquier revolución e innovación ha habido grandes momentos de auge y decadencia y la inteligencia artificial no es una excepción. "Existen varios momentos históricos que comparten ciertas similitudes con el actual 'boom' de la IA, en términos de cambio tecnológico, impacto en la sociedad y transformación económica. Algunos de estos momentos incluyen la Revolución Industrial, la Revolución de la Electricidad y la Revolución de la Información", explica para Computer Hoy Josué Pérez Suay, especialista en Inteligencia Artificial y ChatGPT. 

El auténtico boom que ahora muchos están presenciando proviene de largos años de investigación y mejora que han dado —y que seguirán dando— resultados inimaginables. ¿Cómo se ha ido sucediendo en la historia los altibajos de la inteligencia artificial? ¿La sociedad está presenciando actualmente el punto más innovador en el desarrollo de la IA? ¿Se acerca un periodo de frío invierno en este campo tecnológico?

El auge de la inteligencia artificial en los años 60 y un duro invierno durante 1980

La década de 1950 fue trascendental para la comunidad de IA debido a la creación y popularización de la red neuronal artificial: el perceptrón. En pocas palabras, es un algoritmo de aprendizaje de clasificación binaria supervisado que permite que las neuronas aprendan elementos y los procese uno por uno.

Esto fue un estimulante para lo que se conoció como el primer 'boom' de la inteligencia artificial. Este periodo fue un claro momento de progreso e interés en su desarrollo, explorando nuevos métodos para crear máquinas inteligentes y programarlas para realizar tareas que tradicionalmente se pensaba que requerían inteligencia humana.

Fuente: Huawei.
Fuente: Huawei.

El auge de la IA de la década de 1960 culminó con el desarrollo de varios sistemas de IA emblemáticos como ELIZA, creado por Joseph Weizenbaum, que era un programa de procesamiento de lenguaje natural que simulaba a un psicoterapeuta.

Sin embargo, se acercaban tiempos algo más sombríos y llegó el invierno de la IA de la década de 1980, que se refiere a un período de tiempo en el que la investigación y el desarrollo en este campo experimentaron una desaceleración significativa. 

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Esto sucedió en parte porque muchos de los proyectos de IA que se habían desarrollado durante su auge no estaban cumpliendo sus promesas. La comunidad de investigación se estaba desilusionando cada vez más con la falta de progreso en el campo, lo que condujo a recortes de fondos y muchos investigadores se vieron obligados a abandonar sus proyectos y abandonar el sector por completo.

En general, esta época fue un hito significativo en la historia de la IA ya que demostró los desafíos y las limitaciones de la investigación y el desarrollo. Pero el progreso continuó dando diminutos pasos y no fue hasta la década de 1990 que el interés comenzó a recuperarse nuevamente.

Fuente: Huawei.
Fuente: Huawei.

El renacer: 'big data', 'deep learning' y un largo etcétera de innovaciones que culmina con la IA generativa

Durante la década de 1990, la investigación y la globalización de la IA comenzaron a tomar impulso. Este período marcó el comienzo de la era moderna en esta tecnología y un nuevo 'boom'.

Los investigadores comenzaron a utilizar métodos estadísticos para aprender patrones y características directamente de los datos, en lugar de basarse en reglas predefinidas. Este enfoque— conocido como aprendizaje automático— permitió modelos más precisos y flexibles para procesar el lenguaje natural y la información visual.

Fuente: Huawei.
Fuente: Huawei.

Por otro lado, antes de la aparición del 'big data', la IA estaba limitada por la cantidad y la calidad de los datos disponibles para entrenar y probar algoritmos de aprendizaje automático. Esto permitió entrenamientos de herramientas en conjuntos de datos mucho más grandes, lo que a su vez les permitió aprender patrones más complejos y hacer predicciones más precisas.

Con el crecimiento exponencial de la cantidad de datos disponibles, los investigadores necesitaban nuevas formas de procesar y extraer conocimientos de grandes cantidades de información.

La llegada del aprendizaje profundo (deep learning)

Los algoritmos de aprendizaje profundo —deep learning— brindaron una solución a este problema al permitir que las máquinas aprendan automáticamente de grandes conjuntos de datos y hagan predicciones o decisiones basadas en ese aprendizaje.

Por ejemplo, una red de aprendizaje profundo podría aprender a reconocer las formas de letras individuales, luego la estructura de las palabras y finalmente el significado de las oraciones.

"El desarrollo de algoritmos de aprendizaje profundo y arquitecturas de redes neuronales, como las Redes Neuronales Convolucionales (CNN) y las Redes Neuronales Recurrentes (RNN), han permitido a las máquinas aprender y procesar grandes cantidades de datos con mayor precisión y rapidez que nunca", explica Josué Pérez Suay.

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Otro hito para la IA es sin duda cuando el campeón mundial de ajedrez Garry Kasparov en 1997 fue derrotado en una partida de ajedrez por el superordenador Deep Blue de IBM. En este caso, Deep Blue ganó usando sus capacidades de alta velocidad —capaz de evaluar 200 millones de posiciones por segundo— para calcular todas las opciones posibles en lugar de analizar el juego.

Inteligencia artificial generativa y ChatGPT

"Mientras que Deep Blue, ELIZA y el taxi autónomo del MIT fueron desarrollos importantes en sus respectivos campos (ajedrez, procesamiento del lenguaje natural y vehículos autónomos), el actual boom de la IA abarca una amplia gama de aplicaciones en múltiples industrias. Desde el diagnóstico médico hasta la producción de energía, la IA ha penetrado en muchas áreas de la vida cotidiana", explica el experto entrevistado.

El siguiente paso —en el que actualmente está la sociedad—ha sido la inteligencia artificial generativa. Esta es un subcampo que implica la creación de sistemas de IA capaces de generar nuevos datos o contenido similar a los datos con los que se entrenó. Esto puede incluir la generación de imágenes, texto, música e incluso vídeos.

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"El interés en la IA por parte de gobiernos, empresas y capitalistas de riesgo ha llevado a una gran cantidad de inversiones en investigación y desarrollo, así como en la creación de nuevas empresas y la adopción de soluciones de IA en diferentes industrias", añade Josué Pérez.

A esto hay que sumar la llegada de los transformers, una tecnología que permite acelerar el proceso de entrenamiento de la que fueron pioneros los científicos de IA de Google. Esto ha llevado al desarrollo de grandes modelos de lenguaje como GPT-4ChatGPT—, que puede generar texto similar al humano sobre una amplia gama de temas.

Si bien todavía hay debates sobre la naturaleza de la creatividad y la ética del uso de la IA en estas áreas, está claro que la IA generativa es una herramienta poderosa que seguirá dando forma al futuro de esta tecnología. ¿Cuál crees que será el próximo hito notable de la IA? ¿Se terminará este gran y nuevo 'boom'?

"Es probable que el progreso en IA continúe a un ritmo extremadamente alto los próximos 2 años, aunque el nivel de 'hype' y la locura actual pueden disminuir a medida que las expectativas se ajusten y la tecnología se integre más en nuestra vida cotidiana", finaliza el experto.

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