La evolución y futuro de la Inteligencia Artificial: ¿Cómo llegamos a la tecnología de hoy?

La Evolución de la Inteligencia Artificial: Desde la Máquina Universal de Turing hasta las Redes de Aprendizaje Profundo.

La historia de la inteligencia artificial (IA) tiene sus raíces en los años 40, cuando el matemático y filósofo británico Alan Turing propuso la idea de una "máquina universal" que pudiera procesar cualquier tipo de información. Esto sentó las bases teóricas de la computación moderna y estableció los fundamentos para la IA.

En la década de 1950, surgieron avances importantes en la IA. El psicólogo Frank Rosenblatt desarrolló el Perceptrón, una red neuronal artificial capaz de reconocer patrones en imágenes y textos. Además, el científico de la computación John McCarthy creó el lenguaje de programación LISP, uno de los primeros lenguajes diseñados específicamente para la inteligencia artificial. En esta década, el juego del 3 en raya se convirtió en uno de los primeros juegos en los que se aplicó la IA, aunque los sistemas de juego eran todavía simples y limitados.

En 1966, Joseph Weizenbaum creó ELIZA, un programa que simulaba una terapeuta y podía mantener conversaciones simples con los usuarios. ELIZA se considera uno de los primeros chatbots de la historia y demostró el potencial de la IA para interactuar con los humanos.

En la década de 1970, los sistemas de procesamiento de lenguaje natural (NLP) se convirtieron en un campo de investigación importante en la IA, con el objetivo de permitir que las computadoras comprendieran el lenguaje humano. A pesar de estos avances, la IA pasó por un período de desinterés y falta de inversión conocido como el "invierno de la IA".

En los años 80, se desarrollaron los algoritmos de aprendizaje profundo que permiten entrenar redes neuronales con varias capas para reconocer patrones complejos en imágenes, sonidos y texto. Estos algoritmos dieron lugar a las redes neuronales profundas, que son fundamentales en muchas aplicaciones de IA modernas.

Con el desarrollo de la computación moderna y la creación de redes neuronales, la IA comenzó a ganar en juegos más complejos, como el ajedrez y el Go. En 1997, el programa de ajedrez Deep Blue de IBM venció al campeón mundial de ajedrez Garry Kasparov. Posteriormente, en 2016, el programa de inteligencia artificial AlphaGo de Google venció al campeón mundial de Go Lee Sedol.

En 2011, IBM presentó Watson, un sistema de IA capaz de responder preguntas en lenguaje natural y vencer a humanos en el concurso de televisión Jeopardy!. Watson demostró que la IA podía manejar grandes cantidades de datos no estructurados y responder preguntas de manera precisa.

DeepMind, una compañía de inteligencia artificial propiedad de Google, ha sido uno de los líderes en la aplicación de la IA a los juegos. En 2013, DeepMind desarrolló un sistema que aprendió a jugar videojuegos de la consola Atari 2600 sin conocimiento previo del juego. Este sistema utilizaba una técnica llamada "aprendizaje por refuerzo" para aprender de su experiencia y mejorar su rendimiento.

Posteriormente, en 2015, DeepMind desarrolló AlphaGo, un programa que utiliza redes neuronales profundas y técnicas de aprendizaje por refuerzo para jugar al juego del Go. AlphaGo venció al campeón europeo de Go en una serie de partidas, y posteriormente derrotó al campeón mundial Lee Sedol en una histórica partida de cinco juegos.

En la década del 2010 se dice que comenzó "La cuarta revolución industrial", la de la inteligencia artificial (IA) la cual se refiere al avance en el desarrollo de sistemas de inteligencia artificial basados en el aprendizaje profundo o deep learning.  El deep learning es una técnica de aprendizaje automático que utiliza redes neuronales artificiales para imitar la forma en que el cerebro humano procesa información. Estas redes pueden analizar grandes cantidades de datos para detectar patrones y hacer predicciones, lo que ha llevado a grandes avances en áreas como el reconocimiento de voz y de imágenes, la traducción automática, el procesamiento del lenguaje natural, entre otras. El inicio de la cuarta revolución de la IA se debe a varios factores, incluyendo el aumento en la capacidad de procesamiento de datos, el desarrollo de algoritmos más sofisticados y el creciente interés y financiación en el campo de la IA. Estos avances han permitido la creación de sistemas de IA más potentes y capaces de abordar problemas cada vez más complejos.

Para comprender más sobre la forma en la que "aprenden profundamente" veremos las distintas técnicas y su evolución, las cuales se llaman "Paradigmas de aprendizaje".

En la inteligencia artificial, existen tres paradigmas de aprendizaje principales:

1. Aprendizaje supervisado: En este enfoque, el algoritmo recibe un conjunto de datos etiquetados con la respuesta correcta y aprende a predecir la respuesta correcta para nuevos datos. Por ejemplo, se puede utilizar el aprendizaje supervisado para enseñar a un algoritmo a reconocer imágenes de perros y gatos. El algoritmo recibe un conjunto de imágenes etiquetadas como perros o gatos y aprende a identificar la diferencia entre ambos.
2. Aprendizaje no supervisado: En este enfoque, el algoritmo recibe un conjunto de datos sin etiquetar y debe encontrar patrones o estructuras en los datos. Este enfoque se utiliza comúnmente en la minería de datos y en la detección de anomalías. Por ejemplo, se puede utilizar el aprendizaje no supervisado para identificar grupos de clientes similares en una base de datos de ventas.
3. Aprendizaje por refuerzo: En este enfoque, el algoritmo aprende a través de la interacción con un entorno. El algoritmo recibe una recompensa o castigo por cada acción que toma en el entorno y aprende a maximizar la recompensa a lo largo del tiempo. Este enfoque se utiliza comúnmente en la robótica y en los juegos. Por ejemplo, se puede utilizar el aprendizaje por refuerzo para enseñar a un robot a caminar en una superficie irregular.

En la década del 2010 se comenzaron a desarrollar distintos modelos de redes neuronales que hoy en día son un boom mediático e iremos repasando una por una para que entiendan su evolución:

• ¿Cómo se puede chatear con bots inteligentes como chatGPT? Con NLP: Procesamiento de Lenguaje Natural (Natural Language Processing) es una rama de la inteligencia artificial que se enfoca en la comprensión y el procesamiento del lenguaje humano. Es útil para diversas tareas, como la traducción automática de idiomas, la generación de texto, el análisis de sentimientos, la extracción de información y la respuesta automática a preguntas.
• ¿Cómo se obtienen fotos realistas? Con GAN: Red Generativa Adversaria (en inglés, Generative Adversarial Network) es un tipo de modelo de aprendizaje profundo que se utiliza para generar datos sintéticos que se asemejan a los datos de entrenamiento originales. La GAN se compone de dos redes neuronales: un generador y un discriminador. El generador toma una muestra aleatoria y la transforma en una imagen que se parece a las imágenes reales del conjunto de datos de entrenamiento. El discriminador, por otro lado, recibe tanto imágenes reales como imágenes generadas por el generador, y su función es distinguir entre las dos. A medida que el discriminador evalúa las imágenes generadas por el generador, también envía señales al generador para mejorar su capacidad de generar imágenes más realistas. La GAN se entrena iterativamente, con el generador y el discriminador compitiendo entre sí en un juego de suma cero, en el que el objetivo es maximizar la capacidad del generador para engañar al discriminador. A medida que el generador aprende a producir imágenes más realistas, el discriminador se vuelve más sofisticado y es capaz de distinguir mejor entre las imágenes reales y las generadas por el generador. La GAN es una técnica muy prometedora en la generación de datos sintéticos para su uso en diversas aplicaciones, como la síntesis de imágenes, la creación de música y el diseño de productos.
• ¿Cómo se obtienen imagenes desde texto? Con GAUGAN (Generative Adversarial Networks for Image Synthesis and Editing) es un modelo de red neuronal generativa que se utiliza para generar imágenes sintéticas a partir de un esbozo o una descripción textual. Es útil para la creación de paisajes y escenarios, y ha demostrado ser una herramienta útil para artistas, diseñadores y desarrolladores de videojuegos.
• ¿Cómo se obtienen entornos 3D desde imágenes o videos? Con NERF (NeRF: Neural Radiance Fields) es un modelo de red neuronal profunda utilizado en la generación de imágenes 3D fotorealistas. Utiliza una técnica llamada "campos de radiación neural" (Neural Radiance Fields) para generar imágenes 3D a partir de datos de imágenes 2D. Es útil para la creación de entornos 3D desde imágenes o videos.
• ¿Cómo obtener imágenes desde texto utilizando modelos como el de nuestras caras? CNN significa "Redes Neuronales Convolucionales" (Convolutional Neural Networks, en inglés) y son un tipo de red neuronal que se utiliza en el procesamiento de imágenes y videos. Se compone de capas de convolución, capas de pooling y capas completamente conectadas. Las capas de convolución extraen características de la imagen de entrada, las capas de pooling reducen la dimensión de la salida de la capa de convolución y las capas completamente conectadas se utilizan para la clasificación. Las CNN se utilizan comúnmente en el procesamiento de imágenes y videos, y son muy útiles para obtener imágenes a partir de texto.

En conclusión, la historia y evolución de la inteligencia artificial es fascinante, y nos muestra cómo una idea inicialmente considerada como ciencia ficción se ha convertido en una realidad en constante evolución. Desde los primeros conceptos de la IA en la década de 1940 hasta las aplicaciones modernas de aprendizaje profundo y redes neuronales, la IA ha transformado la forma en que interactuamos con la tecnología y ha impulsado el progreso en muchas áreas de la ciencia y la industria. Sin embargo, también debemos ser conscientes de los desafíos que la IA plantea para nuestra sociedad y nuestra humanidad en general. Al tomar medidas proactivas para abordar estos desafíos, podemos asegurarnos de que la IA se utilice para mejorar nuestras vidas y crear un futuro mejor y más sostenible para todos.