- Carlos Martínez Rojas
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La inteligencia artificial (IA) no nació con ChatGPT ni con los robots de ciencia ficción. Su historia comenzó hace más de 70 años y está marcada por avances científicos, caídas abruptas, descubrimientos revolucionarios y un progreso acelerado en los últimos años.
En este artículo te llevamos por un recorrido completo y accesible a través de la historia de la IA, destacando sus principales hitos, sus personajes clave, y cómo cada etapa nos acercó al punto en el que estamos hoy: una era de máquinas capaces de aprender, razonar y generar contenido como nunca antes.
¿Qué es la inteligencia artificial?
La inteligencia artificial es la disciplina de la informática que busca crear sistemas capaces de realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana, como:
- Entender el lenguaje natural
- Aprender de la experiencia
- Tomar decisiones
- Resolver problemas
- Reconocer imágenes o patrones
Ahora que está claro el concepto, exploremos cómo llegamos hasta aquí.
Línea de tiempo: historia de la IA en hitos
🎥 Historia de la Inteligencia Artificial – EDteam
1950: Alan Turing y la pregunta clav
“¿Pueden las máquinas pensar?”
Con esta provocadora pregunta, Alan Turing sentó las bases de la IA. Ese año publicó su ensayo “Computing Machinery and Intelligence” y propuso el famoso Test de Turing, que evalúa si una máquina puede imitar el comportamiento humano.
1956: Nace oficialmente la inteligencia artificial
En la Conferencia de Dartmouth, el término “Artificial Intelligence” fue utilizado por primera vez por John McCarthy, considerado el “padre de la IA”. Participaron pioneros como Marvin Minsky, Claude Shannon y Allen Newell.
Década de 1960: Primeros programas inteligentes
- Se crean sistemas expertos como ELIZA (1966), un chatbot primitivo que imitaba a un terapeuta.
- Se desarrollan lenguajes de programación orientados a IA como LISP.
- Comienza la promesa de crear máquinas pensantes.
1970-1980: Primer invierno de la IA
El entusiasmo fue excesivo y los resultados escasos. La financiación cayó, y la IA entró en su primera etapa de estancamiento conocida como el AI Winter.
Década de 1980: Segunda ola con sistemas expertos
- Reaparece el interés con sistemas capaces de tomar decisiones en entornos específicos.
- XCON, de Digital Equipment Corporation, fue un caso de éxito.
- Aun así, la falta de escalabilidad volvió a frenar el avance.
Década de 1990: Segundo invierno de la IA
Los sistemas eran costosos, inflexibles y difíciles de mantener. De nuevo, el entusiasmo decayó.
1997: Deep Blue vence a Kasparov
IBM desarrolló Deep Blue, una supercomputadora que venció al campeón mundial de ajedrez Garry Kasparov. Fue la primera vez que una máquina venció a un humano en un juego altamente estratégico.
2000-2010: Big Data, algoritmos y datos en la nube
- Se popularizan los algoritmos de machine learning.
- Aparece el concepto de IA débil, centrada en tareas específicas.
- Surgen asistentes como Siri (Apple, 2011) y Google Now.
2012: El renacimiento con deep learning
El equipo de Geoffrey Hinton gana una competencia de visión artificial con una red neuronal profunda (deep learning).
Esto marca un punto de inflexión: el uso de GPU, grandes volúmenes de datos y nuevos algoritmos desata una nueva era de IA.
2016: AlphaGo vence al campeón de Go
AlphaGo, de DeepMind, derrota a Lee Sedol, campeón mundial de Go, un juego aún más complejo que el ajedrez.
El mundo quedó sorprendido: la IA ahora podía aprender estrategias no programadas explícitamente.
2018-2019: Modelos de lenguaje como BERT y GPT-
- Google lanza BERT, revolucionando las búsquedas con comprensión contextual.
- OpenAI lanza GPT-2, un modelo capaz de generar texto coherente con miles de millones de parámetros.
2020-2023: IA generativa y revolución de modelos fundacionales
- OpenAI lanza GPT-3 (2020) y luego ChatGPT (2022), llevando la IA al usuario común.
- Midjourney, DALL·E, Copilot y Bard democratizan la generación de contenido.
- GPT-4 (2023) agrega multimodalidad (texto, imagen, voz) y mayor razonamiento.
2024-2025: Modelos más pequeños, más potentes y personalizados
- Aparecen modelos open source como LLaMA, Mistral, Claude o Gemini, con capacidades avanzadas y menor requerimiento computacional.
- El foco se traslada a la IA personalizada, responsable y transparente.
Personajes clave en la historia de la IA
| Nombre | Aporte clave |
|---|---|
| Alan Turing | Fundador teórico, Test de Turing |
| John McCarthy | Acuñó el término “inteligencia artificial” |
| Marvin Minsky | Pionero en IA cognitiva |
| Geoffrey Hinton | Padre del deep learning moderno |
| Yann LeCun | Avances en visión por computadora |
| Demis Hassabis | Fundador de DeepMind, creador de AlphaGo |
| Sam Altman | CEO de OpenAI, impulso a la IA generativa |
Hitos visuales que marcaron la evolución de la IA
- Primer chatbot: ELIZA (1966)
- Primer sistema experto: MYCIN (1972)
- Victoria sobre Kasparov: Deep Blue (1997)
- Primer modelo de lenguaje contextual: BERT (2018)
- Primer modelo multimodal masivo: GPT-4 (2023)
Desafíos históricos de la IA
- Expectativas infladas y fracasos técnicos.
- Falta de poder computacional en décadas anteriores.
- Problemas de escalabilidad.
- Ética, privacidad y sesgos algorítmicos.
- Gobernanza global del desarrollo de IA.
Lo que aprendimos del pasado
- La IA avanza por ciclos: hype → invierno → renacimiento.
- La clave está en la combinación de algoritmos + datos + hardware.
- Cada etapa preparó el camino para el siguiente salto.
Preguntas frecuentes sobre la historia de la inteligencia artificial
¿Cuándo nació la inteligencia artificial?
En 1956, en la conferencia de Dartmouth donde se acuñó el término.
¿Cuál fue el primer gran logro de la IA?
En 1997, Deep Blue venció al campeón mundial de ajedrez Garry Kasparov.
¿Qué hizo posible el renacimiento de la IA en 2012?
El deep learning, el uso de GPUs y la disponibilidad de big data.
¿Qué modelo popularizó la IA generativa?
GPT-3 y especialmente ChatGPT en 2022.
