Historia, aplicaciones y desafíos actuales
La inteligencia artificial (IA) ha transformado la sociedad moderna, integrándose en herramientas que usamos diariamente y revolucionando sectores como la salud, la educación y los medios de comunicación. Sin embargo, su desarrollo ha sido un proceso largo que comenzó con ideas filosóficas y avances científicos hace varios siglos.
Los orígenes filosóficos y científicos de la IA
pero su desarrollo debe estar guiado por principios éticos
que prioricen el bienestar humano.» Imagen de Paskvi en Pixabay
Los orígenes de la IA se remontan a reflexiones filosóficas sobre la mente y la posibilidad de replicarla en máquinas. Filósofos como René Descartes en el siglo XVII propusieron que el pensamiento humano podía explicarse en términos mecánicos, una idea que Thomas Hobbes reforzó al afirmar que «el razonamiento no es más que cálculo». En el siglo XIX, George Boole desarrolló el álgebra booleana, un sistema lógico que más tarde se convirtió en la base de los algoritmos computacionales.
En el siglo XX, Alan Turing sentó las bases de la computación moderna con su idea de la máquina universal, capaz de realizar cualquier cálculo computable. En 1950, Turing propuso su famoso Test de Turing como una forma de medir la inteligencia artificial, evaluando si una máquina podía imitar el comportamiento humano en una conversación.
Durante las décadas de 1940 y 1950, la cibernética, liderada por Norbert Wiener, exploró cómo los sistemas mecánicos y biológicos podían autorregularse. Estos estudios influyeron en la creación de los primeros sistemas que imitaban procesos cognitivos humanos.
El surgimiento de la IA como campo formal
El término ‘inteligencia artificial’ fue acuñado en 1956 durante la Conferencia de Dartmouth, organizada por John McCarthy, Marvin Minsky y otros pioneros. Este evento marcó el inicio oficial de la IA como campo de investigación. En las primeras décadas, los investigadores se centraron en crear sistemas expertos que imitaban la toma de decisiones humanas en áreas como la medicina o el ajedrez. Un ejemplo temprano es el programa Logic Theorist (1956), desarrollado por Allen Newell y Herbert Simon, que resolvía problemas matemáticos.
En las décadas de 1970 y 1980, los sistemas expertos ganaron popularidad en aplicaciones industriales. Sin embargo, las limitaciones tecnológicas de la época llevaron a periodos de desilusión conocidos como inviernos de la IA, donde el interés y la financiación disminuyeron.
La llegada del aprendizaje profundo (deep learning) y las redes neuronales revolucionó la IA en el siglo xxi. Estos avances fueron posibles gracias al aumento de la capacidad de procesamiento de los ordenadores y la disponibilidad de grandes cantidades de datos. En 2012, un modelo de red neuronal desarrollado por Geoffrey Hinton demostró una precisión sin precedentes en el reconocimiento de imágenes, marcando un punto de inflexión para la IA moderna.
Aplicaciones actuales de la IA
- Medios de Comunicación:
- Generación automática de noticias a través de herramientas como Wordsmith y Heliograf.
- Verificación de datos con plataformas como Factmata.
- Creación de avatares virtuales, como los generados por Synthesia.
- Salud:
- Diagnósticos médicos más precisos gracias a sistemas como Google DeepMind.
- Descubrimiento de fármacos acelerado por herramientas como Atomwise.
- Cirugías asistidas por robots, como el Da Vinci Surgical System.
- Educación:
- Plataformas personalizadas como Knewton.
- Traducción automática mejorada con Google Translate.
- Entretenimiento y consumo:
- Algoritmos de recomendación en plataformas como Netflix y Spotify.
- Generación de contenido con herramientas como DALL-E y ChatGPT.
- Seguridad:
- Reconocimiento facial para control de acceso en prevención de delitos.
- Sistemas de ciberseguridad como Darktrace.
integrándose en herramientas que usamos diariamente y revolucionando
sectores como la salud, la educación y los medios de comunicación.»
Imagen de Tyli Jura en Pixabay generada por inteligencia artificial
A pesar de sus beneficios, la IA plantea desafíos significativos. Uno es el impacto en el trabajo, ya que muchas tareas repetitivas pueden ser automatizadas. Un informe del Foro Económico Mundial (2020) predice que 85 millones de puestos de trabajo serán desplazados por IA para 2025, aunque se crearán 97 millones de nuevos roles.
Otro desafío es el sesgo algorítmico. Los sistemas de IA, al ser entrenados con datos históricos, pueden perpetuar desigualdades existentes, como la discriminación en procesos de contratación o decisiones judiciales. Además, el uso masivo de datos personales plantea serias preocupaciones sobre privacidad y seguridad.
La IA ha pasado de ser una idea teórica a convertirse en una herramienta omnipresente. Su potencial para resolver problemas complejos es inmenso, pero su desarrollo debe estar guiado por principios éticos que prioricen el bienestar humano. Con avances continuos en áreas como la computación cuántica y la inteligencia general, el impacto de la IA en nuestras vidas recién empieza a ser comprendido.
El desafío es utilizar esta herramienta con sabiduría, con un compromiso ético que reconozca el impacto potencial en las personas, las comunidades y la sociedad. Usarla con propósito y ética no sólo define nuestra identidad digital, sino también nuestra aportación a un mundo más inclusivo, respetuoso y conectado.
Natali GUERRERO GÓMEZ
Comunicadora social y periodista
Artículo publicado originalmente en la Revista RE núm. 121, edición catalana, en enero 2025
REFERENCIAS:
Brynjolfsson, E., & McAfee, A. (2014). The Second Machine Age: Work, Progress, and Prosperity in a Time of Brilliant Technologies. W. W. Norton & Company.
Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep Learning. MIT Press.
Russell, S., & Norvig, P. (2016). Artificial Intelligence: A Modern Approach. Pearson.
Tejedor, S. & Vila, P. (2023). La aplicación de la IA a los sistemas de edición.
