La Era de la IA: Innovación, Historia y Futuro

Imagen generada con Microsoft Designer

 

Últimamente se ha vuelto popular el término Inteligencia Artificial (IA), pero ¿Realmente sabemos qué significa?

La IA se ha vuelto una herramienta indispensable en nuestro día a día, y es posible que la estés utilizando sin siquiera darte cuenta: cada vez que das un me gusta a un video en TikTok, en Facebook, o cuando ves un video en YouTube y escuchas música en Spotify. Estás interactuando con algoritmos que, basándose en tus gustos, te recomiendan contenido similar. 

No se puede dar una definición exacta de la IA, ya que no trata de una tecnología en sí misma, sino de un término general que abarca muchas tecnologías diferentes. En palabras simples, podríamos definirla de la siguiente manera:

"La inteligencia artificial es cualquier tecnología de la información capaz de resolver problemas complejos que normalmente se atribuirían a humanos y animales"

- Yann LeCun, Científico Jefe de IA en Meta

Cada vez habrá más usos de la IA en tu vida diaria: asistentes virtuales, autos autónomos, aparatos controlados por voz, etc. La Inteligencia Artificial todavía tiene mucho que ofrecer, y en los próximos años surgirán muchas más aplicaciones.

Aplicaciones de la IA

• Procesamiento de lenguaje natural: Permite que las computadoras comprendan y generen lenguaje escrito o hablado. Se utiliza en la traducción automática, el filtrado de spam y el análisis de opiniones. 

 

Esta imagen muestra una vista generalizada de la mayoría de las soluciones modernas de procesamiento de lenguaje natural.

Fuente de la imagen: Descripción de Text Analytics

• Visión artificial: Permite que las computadoras interpreten el mundo de manera visual a través de cámaras, videos o imágenes. Tiene muchas aplicaciones, como los vehículos autónomos, el reconocimiento facial y la detección de objetos.

Ejemplo de Visión artificial utilizando la detección de objetos de Microsoft Azure.

Fuente de la imagen: ¿Qué es Image Analysis? 

• Aprendizaje automático: Permite "enseñar" a un modelo informático, el cual aprende a partir de datos y va mejorando su rendimiento con el paso del tiempo. Se utiliza para realizar predicciones, detectar fraudes y sistemas de recomendación.

 

Video de Google donde se explica el aprendizaje automático (utiliza los subtítulos para traducir el video)

Fuente del video: ¿Qué es el aprendizaje automático? 

• Robótica: Esta rama de la IA que se ocupa del diseño, construcción y funcionamiento de robots. Estos se utilizan en la fabricación, la atención médica y la exploración espacial.

Mano robótica de Shadow Robot Company

• Inteligencia de documentos: Se encarga de administrar, procesar y utilizar datos que se encuentran en documentos.

 

Ejemplo de uso con Azure Document Intelligence.

Fuente de la imagen: ¿Qué es Documento de inteligencia de Azure AI?

• Minería de conocimiento: Extraer información de grandes volúmenes de datos, a menudo, no estructurados para crear un almacén de conocimiento y realizar búsquedas.

 

 

Fuente de la imagen: Minería de conocimientos

• Inteligencia artificial generativa: Crea contenido original en formatos como lenguaje natural, imagen, código, etc.

 

Modelos de lenguaje como GPT de OpenAI pueden producir textos de alta calidad en diversos estilos y temas.

¿Cómo funciona la IA?

Imagina que quieres que un programa te responda de forma específica a ciertas frases. Podrías escribir algo como:

Si el usuario dice "hola"
    Responder "hola"
Sino, si el usuario dice "adiós"
    Responder "adiós"
Sino, si el usuario pregunta "¿cómo estás?"
    Responder "bien"
Sino, si el usuario pregunta "¿por qué 111 en binario es 7 en decimal?"
    Explicar la conversión binaria a decimal
...

Aquí, cada posible interacción está programada de antemano. Esto significa que:

• Cada respuesta está definida manualmente: Para cada pregunta o frase, el programador debe escribir una línea o bloque de código.
• Escalabilidad limitada: Si solo tienes unas pocas interacciones, este método puede funcionar. Pero si quieres cubrir miles o decenas de miles de posibles interacciones, tendrías que escribir muchísimas líneas de código, lo que es poco práctico y difícil de mantener.

En lugar de programar cada respuesta de forma explícita, los sistemas de IA modernos utilizan modelos de lenguaje entrenados con grandes cantidades de datos.

 

Esta imagen muestra la estructura de una red neuronal artificial típica.

Fuente de la imagen: ¿Qué es una red neuronal?

Así es como funciona:

• Entrenamiento con grandes conjuntos de datos: Se le muestran al modelo millones o incluso miles de millones de ejemplos de texto. Durante este proceso, el modelo aprende patrones, estructuras y relaciones en el lenguaje.
• Aprendizaje de patrones en lugar de reglas explícitas: El modelo no memoriza una lista de reglas fijas como en el pseudocódigo. En cambio, aprende a predecir qué palabra o secuencia de palabras es la más probable en un contexto determinado. Por ejemplo, si alguien escribe "hola", el modelo ha aprendido, a partir de millones de ejemplos, que una respuesta probable es "hola" o alguna otra forma amistosa de saludar.
• Generación de respuestas flexibles y adaptativas: Debido a que el modelo se basa en probabilidades y patrones, puede generar respuestas que no estaban programadas explícitamente. Esto le permite manejar una gran variedad de entradas y responder de manera coherente, incluso a preguntas o frases que no se le enseñaron específicamente durante el entrenamiento.

Este enfoque basado en el entrenamiento con datos permite que la IA sea mucho más flexible y escalable, adaptándose a la complejidad del lenguaje humano sin necesidad de escribir manualmente cada posible respuesta.

Breve Historia de la Inteligencia Artificial

1943

• Se propone el primer modelo matemático de una red neuronal.

1950

• Alan Turing publica la famosa Prueba de Turing.

1955 - 1956

• Se presenta el primer proyecto de inteligencia artificial.
• Se usa el término "Inteligencia Artificial" por primera vez.
• Se crea el primer software funcional de IA.

1957 - 1959

• Frank Rosenblatt desarrolla una computadora basada en redes neuronales que aprende mediante prueba y error.
• John McCarthy inventa LISP, el primer lenguaje de programación de IA.
• Arthur Samuel acuña el término Machine Learning mientras trabajaba en IBM.

1969

• Shakey, el primer robot móvil, es capaz de percibir su entorno y tomar decisiones.
• Marvin Minsky y Seymour Papert publican Perceptrons, un libro clave en redes neuronales.

1997

• Deep Blue vence al campeón mundial de ajedrez Garry Kasparov.

2002

• Se lanza Roomba, el primer robot doméstico autónomo capaz de navegar y tomar decisiones.

2011

• IBM Watson vence a los campeones Ken Jennings y Brad Rutter en Jeopardy!
• Apple introduce Siri, el primer asistente virtual con reconocimiento de voz e interacción en lenguaje natural.

2016

• AlphaGo vence al campeón Lee Sedol en el juego de Go.

2017

• Google introduce Transformers, la arquitectura clave detrás de modelos como GPT.

2020

• La IA resuelve un problema científico de medio siglo: predice la estructura tridimensional de proteínas.
• OpenAI lanza GPT-3 un nuevo modelo de lenguaje genera texto y código informático.

2021

• OpenAI lanza DALL-E, una IA capaz de generar imágenes a partir de descripciones de texto.

2022

• Google presenta Minerva, una IA que resuelve problemas matemáticos y científicos avanzados.
• Google DeepMind lanza GATO, un agente de IA multimodal capaz de realizar diversas tareas.
• OpenAI lanza al público ChatGPT, revolucionando la interacción con IA.

2023

• OpenAI lanza GPT-4, un modelo multimodal más potente y preciso.
• Meta desarrolla Llama 2, un modelo de código abierto altamente eficiente.

2024

• OpenAI lanza GPT-4 Turbo, con menor costo y mayor eficiencia.
• Google DeepMind presenta Gemini 1.5, con capacidad de contexto extendido.

2025

• DeepSeek-V2 R1 impacta la industria con un modelo altamente eficiente y de bajo costo.

El Futuro de la IA

Con el avance imparable de la tecnología, la inteligencia artificial está preparada para transformar radicalmente diversos aspectos de nuestra vida cotidiana. Lo que antes parecía ciencia ficción ya es una realidad en constante evolución, y cada día se abren nuevas posibilidades que prometen hacernos la vida más sencilla, eficiente y personalizada. A continuación, vamos a explorar algunas de las áreas donde la IA está dejando su huella y hacia dónde se dirige en los próximos años:

Asistentes de IA en el Día a Día

Los asistentes virtuales como Alexa, Google Assistant y Siri están evolucionando para ser más intuitivos y eficientes. En el futuro, podrán anticiparse a nuestras necesidades, gestionar nuestra agenda, hacer compras automáticas e incluso tomar decisiones básicas por nosotros, mejorando nuestra productividad y comodidad.

 

Usando Gemini para programar una alarma.

 

Medicina Personalizada

La IA está revolucionando la salud con diagnósticos más rápidos y tratamientos personalizados. Algoritmos avanzados pueden detectar enfermedades como el cáncer en etapas tempranas, y en el futuro, los médicos podrán ofrecer terapias adaptadas al ADN de cada paciente, haciendo que los tratamientos sean más efectivos y con menos efectos secundarios.

 

Imagen generada con Microsoft Designer

 

Vehículos Autónomos

La inteligencia artificial está revolucionando el transporte, desde mejorar rutas en servicios como Uber y Lyft hasta el desarrollo de vehículos autónomos. Estos coches, equipados con sensores y potentes computadoras, prometen mayor seguridad, eficiencia en el tráfico y nuevas posibilidades para aprovechar el tiempo de viaje. Empresas como Tesla, Oxbotica y X Matik lideran estas innovaciones.

 

Fuente de la imagen: Vehículos autónomos: el camino de la IA hacia un futuro sin conductor