# data[].attributes.body
Así es, todo comenzó allá por el año 250 a. C., cuando Ctesibio, un renombrado inventor y matemático griego, creó el primer sistema de autorregulación automático artificial del mundo. Con el nombre de clepsidra o “ladrón de agua”, el sistema fue desarrollado para garantizar que el recipiente utilizado en los relojes de agua (relojes creados para marcar el paso del tiempo) permaneciera lleno.

# data[].attributes.body
Durante este período, muchos teólogos, matemáticos y filósofos publicaron materiales que reflexionaban sobre técnicas mecánicas y sistemas numéricos que en última instancia dieron origen a la noción de pensamiento "humano" mecanizado en objetos no humanos. Por ejemplo, el poeta y teólogo catalán Ramon Llull publicó Ars generalis ultima (El arte general definitivo), afinando su enfoque de adoptar medios mecánicos basados en papel para desarrollar nuevos conocimientos a través de combinaciones de conceptos.

# data[].attributes.body
La novela de Jonathan Swift “Los viajes de Gulliver” especificó un dispositivo denominado motor, una de las referencias más iniciales a la tecnología moderna, en particular, una computadora. El objetivo principal del proyecto era mejorar el conocimiento y las operaciones mecánicas hasta que incluso el ser humano menos talentoso pareciera hábil a través del conocimiento y la ayuda de una mente no humana que simula la inteligencia artificial.

# data[].attributes.body
La inteligencia artificial requiere la capacidad de aprender y tomar decisiones, a menudo basadas en información incompleta. En 1763, Thomas Bayes desarrolló un marco para razonar sobre la probabilidad de eventos, utilizando las matemáticas para actualizar la probabilidad de una hipótesis a medida que se dispone de más información. Gracias a su trabajo, la inferencia bayesiana se convertiría en un enfoque importante en el aprendizaje maquina.

# data[].attributes.body
En 1842, la matemática inglesa Ada Lovelace estaba ayudando a Charles Babbage a publicar el primer algoritmo que llevaría a cabo su máquina analítica, la primera computadora mecánica de propósito general. Sin embargo, Lovelace vio oportunidades más allá de las matemáticas. Imaginó una computadora que pudiera procesar no solo números, sino también resolver problemas de cualquier complejidad. En su momento fue revolucionario que las máquinas tuvieran aplicaciones más allá del puro cálculo. Llamó a la idea Ciencia Poética.

# data[].attributes.body
En el año 1872, el autor Samuel Butler publicó su novela “Erewhon” en la que reflexionaba sobre el concepto de que en un momento determinado del futuro, las máquinas tendrían el alcance de poseer conciencia.

# data[].attributes.body
El dramaturgo checo Karel Čapek estrenó una obra de ciencia ficción llamada "Robots universales de Rossum". La obra destacó la idea de personas artificiales fabricadas en fábrica a las que llamó robots. Esta es la primera referencia al término que se conoce. Después de este desarrollo, muchas personas comenzaron a adoptar el concepto de robot y a aplicarlo en su arte e investigación.

# data[].attributes.body
La Segunda Guerra Mundial reunió a científicos de muchas disciplinas, incluidos los campos emergentes de la neurociencia y la informática. En Gran Bretaña, el matemático Alan Turing y el neurólogo Gray Walter fueron dos de las mentes brillantes que abordaron los desafíos de las máquinas inteligentes. Intercambiaron ideas en una influyente sociedad gastronómica llamada Ratio Club. Walter construyó algunos de los primeros robots de la historia. Turing pasó a inventar la llamada Prueba de Turing, que estableció el estándar para una máquina inteligente: una computadora que podría engañar a alguien haciéndole creer que estaba hablando con otra persona.

# data[].attributes.body
Warren S. McCulloch y Walter Pitts publican "Un cálculo lógico de las ideas inmanentes en la actividad nerviosa" en el Boletín de biofísica matemática. Este influyente artículo, en el que discutieron redes de "neuronas" artificiales idealizadas y simplificadas y cómo podrían realizar funciones lógicas simples, se convertirá en la inspiración para las "redes neuronales" basadas en computadora (y más tarde "aprendizaje profundo") y su popular descripción. como imitando el cerebro. Esto marca un punto crítico en nuestra línea de tiempo de inteligencia artificial, a pesar de que el aprendizaje profundo todavía tardará décadas en alcanzar la popularidad general.

# data[].attributes.body
Edmund Berkeley publica Giant Brains: Or Machines That Think en el que escribe:

“Recientemente ha habido una gran cantidad de noticias sobre extrañas máquinas gigantes que pueden manejar información con gran velocidad y habilidad... Estas máquinas son similares a lo que sería un cerebro si estuviera hecho de hardware y alambre en lugar de carne y nervios... Una máquina puede manejar información; puede calcular, concluir y elegir; puede realizar operaciones razonables con información. Una máquina, por lo tanto, puede pensar”.

El debate sobre la inteligencia de las máquinas, lo que constituye el pensamiento, la creatividad, la autonomía e incluso la conciencia, continúa en la actualidad.

# data[].attributes.body
En 1950, se publicó "I Robot", una colección de cuentos del escritor de ciencia ficción Isaac Asimov.

Asimov fue uno de varios escritores de ciencia ficción que recogió la idea de la inteligencia artificial e imaginó su futuro. Su trabajo fue popular, estimulante y visionario, y ayudó a inspirar a una generación de robótica y científicos. Es mejor conocido por las Tres leyes de la robótica, diseñadas para evitar que nuestras creaciones se vuelvan contra nosotros. Pero también imaginó desarrollos que parecen notablemente proféticos, como una computadora capaz de almacenar todo el conocimiento humano que cualquiera pueda hacer cualquier pregunta. Sus preguntas e investigaciones sobre las implicaciones de la inteligencia artificial permean a lo largo de varios otros hitos.

# data[].attributes.body
El término 'inteligencia artificial' fue acuñado para una conferencia de verano en la Universidad de Dartmouth, organizada por un joven informático, John McCarthy.

Los mejores científicos debatieron cómo abordar la IA. Algunos, como el influyente académico Marvin Minsky, favorecieron un enfoque de arriba hacia abajo: preprogramar una computadora con las reglas que gobiernan el comportamiento humano. Otros prefirieron un enfoque de abajo hacia arriba, como redes neuronales que simulaban células cerebrales y aprendían nuevos comportamientos. Con el tiempo, las opiniones de Minsky dominaron y, junto con McCarthy, obtuvo una financiación sustancial del gobierno de EE. UU., que esperaba que la IA les diera la ventaja en la Guerra Fría.

# data[].attributes.body
Arthur Samuel acuña el término "aprendizaje automático" (“machine learning”), informando sobre la programación de una computadora "para que aprenda a jugar un mejor juego de damas que el que puede jugar la persona que escribió el programa". Esto marca un punto histórico en nuestra línea de tiempo de inteligencia artificial, con la acuñación de una frase que encarnará todo un campo dentro de la IA.

# data[].attributes.body
Minsky también influyó en la ciencia ficción. Asesoró a Stanley Kubrick en la película 2001: A Space Odyssey, con una computadora inteligente, HAL 9000.

Durante una escena, HAL es entrevistado en la BBC hablando sobre la misión y dice que es "infalible e incapaz de cometer errores". Cuando se entrevista a un científico de la misión, dice que cree que HAL puede tener emociones genuinas. La película reflejó algunas predicciones hechas por investigadores de IA en ese momento, incluido Minsky, de que las máquinas se dirigían hacia la inteligencia de nivel humano muy pronto. También capturó brillantemente algunos de los temores del público, que las inteligencias artificiales podrían volverse desagradables.

# data[].attributes.body
AI estaba muy por detrás de las elevadas predicciones hechas por defensores como Minsky, algo que Shakey the Robot hizo evidente.

Shakey fue el primer robot móvil de uso general capaz de tomar decisiones sobre sus propias acciones razonando sobre su entorno. Construyó un mapa espacial de lo que vio, antes de moverse. Pero fue dolorosamente lento, incluso en un área con pocos obstáculos. Cada vez que avanzaba, Shakey tendría que actualizar su mapa. Un objeto en movimiento en su campo de visión podría desconcertarlo fácilmente, a veces deteniéndolo en seco durante una hora mientras planeaba su próximo movimiento.

# data[].attributes.body
Desde 1973, Harold Cohen, pintor, profesor de la Universidad de California en San Diego y antiguo representante de Gran Bretaña en la Bienal de Venecia, ha estado colaborando con un programa llamado AARON. AARON ha podido hacer fotografías de forma autónoma durante décadas; incluso a fines de la década de 1980, Cohen pudo bromear diciendo que él era el único artista que podría tener una exhibición póstuma de nuevas obras creadas completamente después de su propia muerte.

# data[].attributes.body
Después de un largo "invierno de IA", cuando la gente comenzó a dudar seriamente de la capacidad de la IA para alcanzar niveles de inteligencia cercanos a los humanos, el valor comercial de la IA comenzó a materializarse, atrayendo nuevas inversiones.

Los nuevos sistemas comerciales eran mucho menos ambiciosos que la primera IA. En lugar de intentar crear una inteligencia general, estos "sistemas expertos" se centraron en tareas mucho más limitadas. Eso significaba que solo necesitaban ser programados con las reglas de un problema muy particular. El primer sistema experto comercial exitoso, conocido como RI, comenzó a operar en Digital Equipment Corporation ayudando a configurar pedidos para nuevos sistemas informáticos. Para 1986, le estaba ahorrando a la compañía un estimado de $40 millones al año.

# data[].attributes.body
Miembros de IBM T.J. Watson Research Center publica "Un enfoque estadístico para la traducción de idiomas", anunciando el cambio de métodos de traducción automática basados en reglas a métodos probabilísticos, y reflejando un cambio más amplio hacia el "aprendizaje automático" (machine learning) basado en el análisis estadístico de ejemplos conocidos, no en la comprensión y la "entendimiento”, de la tarea en cuestión.

# data[].attributes.body
Los sistemas expertos no pudieron resolver el problema de imitar la biología. Luego, el científico de IA Rodney Brooks publicó un nuevo artículo: Los elefantes no juegan al ajedrez. Brooks se inspiró en los avances de la neurociencia, que habían comenzado a explicar los misterios de la cognición humana. La visión, por ejemplo, necesitaba diferentes 'módulos' en el cerebro para trabajar juntos para reconocer patrones, sin control central. Brooks argumentó que el enfoque de arriba hacia abajo de preprogramar una computadora con las reglas del comportamiento inteligente estaba mal. Ayudó a impulsar un renacimiento del enfoque de abajo hacia arriba de la IA, incluido el campo pasado de moda de las redes neuronales.

# data[].attributes.body
Richard Wallace desarrolla el chatbot A.L.I.C.E (Artificial Linguistic Internet Computer Entity o Entidad Informática de Internet Lingüística Artificial), inspirado en el programa ELIZA de Joseph Weizenbaum, pero con la adición de la recopilación de datos de muestra de lenguaje natural en una escala sin precedentes, habilitada por la llegada de la Web.

# data[].attributes.body
Los partidarios de la IA de arriba hacia abajo todavía tenían sus campeones: supercomputadoras como Deep Blue, que en 1997 se enfrentó al campeón mundial de ajedrez Garry Kasparov.

La máquina construida por IBM era, sobre el papel, muy superior a Kasparov, capaz de evaluar hasta 200 millones de posiciones por segundo. Pero, ¿podría pensar estratégicamente? La respuesta fue un rotundo sí. La supercomputadora ganó el concurso, apodado "la última batalla del cerebro", con tal estilo que Kasparov creyó que un ser humano tenía que estar detrás de los controles. Algunos aclamaron esto como el momento en que la IA alcanzó la mayoría de edad. Pero para otros, esto simplemente mostró la fuerza bruta trabajando en un problema altamente especializado con reglas claras.

# data[].attributes.body
La empresa derivada de Rodney Brook, iRobot, creó el primer robot comercialmente exitoso para el hogar: una aspiradora autónoma llamada Roomba.

Limpiar la alfombra estaba muy lejos de las ambiciones de los primeros pioneros de la IA. Pero Roomba fue un gran logro. Sus pocas capas de sistemas generadores de comportamiento eran mucho más simples que los algoritmos de Shakey the Robot, y se parecían más a los robots de Gray Walter más de medio siglo antes. A pesar de los sensores relativamente simples y la mínima potencia de procesamiento, el dispositivo tenía suficiente inteligencia para limpiar una casa de manera confiable y eficiente. Roomba marcó el comienzo de una nueva era de robots autónomos, enfocados en tareas específicas.

# data[].attributes.body
En noviembre de 2008, apareció una pequeña función en el nuevo iPhone de Apple: una aplicación de Google con reconocimiento de voz.

Parecía sencillo. Pero esto anunció un gran avance. A pesar de que el reconocimiento de voz es uno de los objetivos clave de la IA, décadas de inversión nunca lo habían elevado por encima del 80 % de precisión. Google fue pionera en un nuevo enfoque: miles de computadoras potentes, ejecutando redes neuronales paralelas, aprendiendo a detectar patrones en los grandes volúmenes de datos que se transmiten desde los muchos usuarios de Google. Al principio todavía era bastante inexacto pero, después de años de aprendizaje y mejoras, Google ahora afirma que tiene un 92 % de precisión.

# data[].attributes.body
La investigadora de Stanford Fei-Fei Li vio a sus colegas del mundo académico y de la industria de la IA machacar con el mismo concepto: un mejor algoritmo tomaría mejores decisiones, independientemente de los datos. Pero se dio cuenta de una limitación de este enfoque: el mejor algoritmo no funcionaría bien si los datos de los que aprendiera no reflejaran el mundo real. Su solución: construir un mejor conjunto de datos. “Decidimos que queríamos hacer algo que no tuviera precedentes históricos. Vamos a mapear todo el mundo de los objetos”. El conjunto de datos resultante se denominó ImageNet. Fei-Fei Li lanzó ImageNet, una base de datos gratuita de 14 millones de imágenes que habían sido etiquetadas por decenas de miles de trabajadores de Amazon Mechanical Turk. Los investigadores de IA comenzaron a usar ImageNet para entrenar redes neuronales para catalogar fotos e identificar objetos. El conjunto de datos se convirtió rápidamente en una competencia anual para ver qué algoritmos podían identificar objetos con la tasa de error más baja. Muchos lo ven como el catalizador del gran boom de la IA que el mundo está experimentando hoy.

# data[].attributes.body
Al mismo tiempo que los mainframes masivos estaban cambiando la forma en que se realizaba la IA, la nueva tecnología significaba que las computadoras más pequeñas también podían tener un mayor impacto. Estas nuevas computadoras habilitaron robots humanoides, como el robot NAO, que podían hacer cosas que los predecesores como Shakey habían encontrado casi imposibles. Los robots NAO utilizaron mucha de la tecnología pionera en la década anterior, como el aprendizaje habilitado por redes neuronales. En la Exposición Universal de Shanghái de 2010, se exhibieron algunas de las extraordinarias capacidades de estos robots, ya que 20 de ellos bailaron en perfecta armonía durante ocho minutos.

# data[].attributes.body
Sesenta y cuatro años después de que Turing publicara su idea de una prueba que probaría la inteligencia de las máquinas, finalmente pasó un chatbot llamado Eugene Goostman.

Pero muy pocos expertos en inteligencia artificial vieron este momento decisivo. Eugene Goostman fue visto como "enseñado para la prueba", usando trucos para engañar a los jueces. Fueron otros desarrollos en 2014 los que realmente mostraron cuán lejos había llegado la IA en 70 años. Desde la inversión de miles de millones de dólares de Google en automóviles sin conductor hasta el lanzamiento de Skype de traducción de voz en tiempo real, las máquinas inteligentes ahora se estaban convirtiendo en una realidad cotidiana que cambiaría todas nuestras vidas.

# data[].attributes.body
Memo Akten utiliza la tecnología para reflejar nuestra humanidad y explorar cómo le damos sentido al mundo. Memo entrenó un algoritmo de aprendizaje automático para "ver" usando imágenes que representan conceptos esenciales en la vida humana. Para obtener imágenes que reflejen nuestra humanidad compartida, descargó fotos de Flickr etiquetadas con estas palabras: todo, mundo, universo, espacio, montañas, océanos, flores, arte, vida, amor, fe, ritual, dios, etc. Luego programó el máquina para “imaginar” nuevas imágenes a partir de todas esas imágenes, creando un nuevo mundo de paisajes, objetos e ideas nunca antes visto, pero basado en nuestra propia experiencia de vida. El resultado es un viaje impresionante a través de la "imaginación de una máquina" que ha sido entrenada en conceptos fundamentales para nuestra existencia.

# data[].attributes.body
OpenAI GPT-3 se presentó por primera vez en mayo de 2020 y estuvo en pruebas beta en junio de 2020. Este modelo de lenguaje genera texto mediante la adopción de algoritmos que están preentrenados, es decir, que ya han recibido los datos que requieren para ejecutar la tarea.

Las huellas de lo que comenzó en el año 250 a. C. son ahora una tecnología que domina todos los rincones del mundo.