Historia de la inteligencia artificial para niños
La historia de la inteligencia artificial (IA) es un viaje fascinante que comenzó hace mucho tiempo, incluso antes de que existieran las computadoras. Desde la antigüedad, la gente ha soñado con crear seres artificiales que pudieran pensar o tener conciencia, como si fueran personas.
Las ideas que dieron origen a la IA moderna surgieron de filósofos que intentaron entender cómo funciona el pensamiento humano. Ellos imaginaron que pensar era como manipular símbolos de forma mecánica. Todo esto llevó a la invención de la computadora digital programable en la década de 1940. Esta máquina, basada en el razonamiento matemático, inspiró a muchos científicos a pensar seriamente en construir un "cerebro electrónico".
El campo de la investigación de la IA se inició oficialmente en una reunión en el Dartmouth College, en Estados Unidos, en el verano de 1956. Los científicos que asistieron se convirtieron en los líderes de la IA por muchos años. Al principio, eran muy optimistas y pensaron que una máquina tan inteligente como un humano existiría en poco tiempo. Recibieron mucho dinero para lograrlo.
Sin embargo, se dieron cuenta de que el proyecto era mucho más difícil de lo que imaginaban. En 1974, los gobiernos de Estados Unidos y Gran Bretaña dejaron de financiar la investigación en IA que no tenía un objetivo claro. Años después, Japón impulsó una nueva ola de inversión, pero a finales de los años 80, los inversores se desilusionaron y retiraron su apoyo. A este período se le llamó el «invierno de la IA». La IA fue criticada y evitada por la industria hasta mediados de los años 2000, aunque la investigación y la financiación continuaron bajo otros nombres.
En los años 90 y principios de los 2000, el aprendizaje automático (una parte de la IA) se usó en muchos problemas en universidades y empresas. Esto fue posible gracias a computadoras más potentes, la gran cantidad de datos disponibles y el uso de métodos matemáticos sólidos. En 2012, el aprendizaje profundo (una técnica avanzada de aprendizaje automático) se convirtió en una tecnología muy importante, superando a otros métodos. En 2017, apareció una nueva arquitectura llamada "transformador", que se usó para crear la IA generativa (como los programas que crean textos o imágenes). La inversión en IA creció muchísimo en la década de 2020.
Contenido
Orígenes de la inteligencia artificial
Seres artificiales en mitos y leyendas
Historias antiguas
Desde hace mucho tiempo, las culturas han imaginado seres artificiales con habilidades especiales.
En la mitología griega, Talos era un gigante de bronce que protegía la isla de Creta. Lanzaba piedras a los barcos enemigos y recorría la isla tres veces al día. Se decía que el dios Hefesto lo había creado. Talos fue derrotado cuando le quitaron un tapón cerca de su pie, lo que hizo que perdiera su energía vital.
Pigmalión fue un rey y escultor legendario en la mitología griega. En una historia famosa, Pigmalión se sintió decepcionado con algunas mujeres. A pesar de esto, pidió a la diosa Venus que le diera una mujer exactamente igual a una estatua que él había esculpido.
Leyendas medievales de seres creados

En la Edad Media, también había historias sobre la creación de vida artificial. El alquimista suizo Paracelso describió un método para crear un "hombre artificial" usando ciertos materiales y un proceso de 40 días.
Los golems son figuras de arcilla de las leyendas judías. Se creía que podían cobrar vida si se les insertaba un papel con uno de los nombres de Dios en la boca. A diferencia de otros seres artificiales, los golem no podían hablar.
En el mundo islámico, los alquimistas también intentaron crear vida artificial, desde plantas hasta animales, en un proceso llamado Takwin.
En la obra Fausto de Johann Wolfgang von Goethe, un homúnculo (un ser pequeño creado artificialmente) vive en un frasco y busca convertirse en un ser humano completo. Sin embargo, el frasco se rompe y el homúnculo desaparece.
Ficción moderna
En el siglo XIX, las ideas sobre hombres artificiales y máquinas pensantes se hicieron populares en la ficción. Ejemplos famosos son la novela «Frankenstein» de Mary Shelley y la obra de teatro «R.U.R.» de Karel Čapek, donde se usó por primera vez la palabra "robot". La IA sigue siendo un tema muy común en la ciencia ficción hasta el día de hoy.
El razonamiento y la lógica
La inteligencia artificial se basa en la idea de que el pensamiento humano puede ser organizado y procesado como una máquina. El estudio del razonamiento lógico tiene una historia muy larga. Filósofos de China, India y Grecia desarrollaron métodos para la deducción formal hace miles de años.
Sus ideas fueron mejoradas por pensadores como Aristóteles, quien analizó los silogismos (un tipo de razonamiento lógico), y Euclides, cuyos "Elementos" fueron un modelo de razonamiento formal. También al-Juarismi desarrolló el álgebra, y su nombre dio origen a la palabra "algoritmo".
El filósofo español Ramon Llull (1232-1315) creó varias máquinas lógicas para producir conocimiento de forma lógica. Él imaginó que estas máquinas podían combinar verdades básicas para generar todo el conocimiento posible. Su trabajo influyó mucho en Gottfried Leibniz.

En el siglo XVII, pensadores como Leibniz, Thomas Hobbes y René Descartes exploraron la posibilidad de que todo pensamiento racional pudiera ser tan sistemático como las matemáticas. Leibniz incluso imaginó un lenguaje universal del razonamiento, la characteristica universalis, que permitiría resolver discusiones mediante cálculos, como si fueran contadores. Estos filósofos empezaron a formular la idea de que el pensamiento podía ser un sistema de manipulación de símbolos.
El estudio de la lógica matemática fue clave para que la inteligencia artificial pareciera posible. Matemáticos como George Boole y Gottlob Frege sentaron las bases. Luego, Russell y Whitehead, en su obra Principia Mathematica, formalizaron los fundamentos de las matemáticas.
Inspirado por esto, David Hilbert preguntó si todo el razonamiento matemático podía formalizarse. La respuesta vino de Kurt Gödel y Alan Turing. Ellos demostraron que, aunque hay límites a lo que la lógica matemática puede lograr, dentro de esos límites, cualquier razonamiento matemático puede ser mecanizado. La idea principal fue la Máquina de Turing, un modelo teórico simple que mostraba cómo un dispositivo mecánico podía manipular símbolos (como 0 y 1) para imitar cualquier proceso de deducción matemática. Esta invención inspiró a los científicos a pensar en la posibilidad de crear máquinas que pensaran.
El nacimiento de las computadoras
Las máquinas para calcular han existido desde la antigüedad, diseñadas por muchas personas a lo largo de la historia, como Gottfried Leibniz y Charles Babbage. Ada Lovelace incluso pensó que la máquina de Babbage podría ser una "máquina pensante", aunque también advirtió que no se debía exagerar su poder.
Las primeras computadoras modernas fueron máquinas enormes construidas durante la Segunda Guerra Mundial, como la Z3 de Konrad Zuse y la Colossus de Alan Turing. La ENIAC, basada en las ideas de Alan Turing y John von Neumann, fue una de las más influyentes.
El inicio de la IA (1941-1956)
Las primeras investigaciones sobre máquinas pensantes surgieron de varias ideas a mediados del siglo XX. La neurología mostró que el cerebro es una red de neuronas que envían señales eléctricas. La cibernética describió cómo controlar y estabilizar redes eléctricas. La teoría de la información de Claude Shannon explicó las señales digitales. Y la teoría de la computación de Alan Turing demostró que cualquier cálculo podía describirse digitalmente. La conexión entre estas ideas sugirió que se podría construir un "cerebro electrónico".
En las décadas de 1940 y 1950, científicos de diferentes áreas (matemáticas, psicología, ingeniería) exploraron caminos que serían vitales para la IA. Alan Turing fue uno de los primeros en investigar seriamente la posibilidad teórica de la "inteligencia artificial". El campo de la "investigación en inteligencia artificial" se estableció como una disciplina académica en 1956.
El Test de Turing

En 1950, Turing publicó un artículo muy importante donde hablaba sobre la posibilidad de crear máquinas que pensaran. Como "pensar" es difícil de definir, propuso su famoso Test de Turing: si una máquina podía mantener una conversación (a través de un teclado) que fuera indistinguible de una conversación con un ser humano, entonces se podría decir que la máquina estaba "pensando". Esta prueba simplificó el problema y permitió a Turing argumentar que una "máquina pensante" era posible.
Redes neuronales artificiales
En 1943, Walter Pitts y Warren McCulloch analizaron redes de neuronas artificiales y mostraron cómo podían realizar funciones lógicas simples. Fueron los primeros en describir lo que hoy llamamos una red neuronal. Uno de sus estudiantes, Marvin Minsky, construyó la primera máquina de red neuronal, la SNARC, en 1951.
Robots cibernéticos
En la década de 1950, se construyeron robots experimentales como las tortugas de W. Gray Walter. Estas máquinas no usaban computadoras digitales ni razonamiento simbólico; funcionaban con circuitos analógicos. Hoy en día, vemos perros robot basados en IA que pueden ser compañeros o ayudar en tareas profesionales.
IA en juegos
En 1951, Christopher Strachey escribió un programa de damas y Dietrich Prinz uno de ajedrez para la computadora Ferranti Mark 1. El programa de damas de Arthur Samuel, creado en 1959, llegó a ser tan bueno que podía desafiar a un experto.
Razonamiento simbólico
Cuando las computadoras digitales estuvieron disponibles a mediados de los años 50, algunos científicos se dieron cuenta de que una máquina que podía manipular números también podía manipular símbolos. Pensaron que la manipulación de símbolos podría ser la clave del pensamiento humano. Este fue un nuevo enfoque para crear máquinas pensantes.
En 1955, Allen Newell y Herbert Alexander Simon crearon el programa "Logic Theorist". Este programa logró demostrar 38 de los primeros 52 teoremas del libro Principia Mathematica y encontró pruebas nuevas y más elegantes para algunos. Simon incluso dijo que habían "resuelto el problema mente/cuerpo", explicando cómo una máquina podía tener propiedades de la mente.
La revolución cognitiva
En 1956, en una reunión en el MIT, Newell y Simon presentaron el Logic Theorist. En la misma reunión, Noam Chomsky habló sobre su gramática generativa, y George Miller describió su importante artículo "El número mágico siete, más o menos dos". Esta reunión marcó el inicio de la "revolución cognitiva", un cambio en la psicología, la filosofía y las ciencias de la computación.
Esta revolución permitió a los investigadores estudiar "objetos mentales" como pensamientos, planes y recuerdos, usando símbolos de alto nivel. Estos objetos se convirtieron en el foco principal de la investigación y financiación de la IA durante las décadas siguientes.
Primeros éxitos de la IA (1956-1974)
Los programas desarrollados después del Taller de Dartmouth fueron realmente "asombrosos" para la gente de la época. Las computadoras resolvían problemas de álgebra, demostraban teoremas de geometría y aprendían a hablar inglés. Pocos creían que las máquinas pudieran comportarse de forma tan "inteligente". Los investigadores eran muy optimistas y predijeron que una máquina completamente inteligente se construiría en menos de 20 años. Agencias gubernamentales como DARPA invirtieron mucho dinero en este campo. A finales de los años 50 y principios de los 60, se crearon laboratorios de inteligencia artificial en varias universidades.
Enfoques de investigación
Hubo muchos programas exitosos y nuevas ideas a finales de los años 50 y 60.
Razonamiento como búsqueda
Muchos de los primeros programas de IA usaban un algoritmo similar. Para lograr un objetivo (como ganar un juego o demostrar un teorema), avanzaban paso a paso, como si buscaran en un laberinto. Si llegaban a un callejón sin salida, retrocedían y probaban otro camino.
La dificultad era que, para muchos problemas, el número de caminos posibles era enorme (esto se llama "explosión combinatoria"). Los investigadores reducían esta búsqueda usando "heurísticas", que son reglas que eliminan caminos que parecen poco probables de llevar a una solución.
Newell y Simon intentaron crear un programa general para resolver problemas llamado "General Problem Solver". Otros programas de "búsqueda" lograron tareas impresionantes, como resolver problemas de geometría y álgebra.
Lenguaje natural
Un objetivo importante de la IA es que las computadoras puedan comunicarse en lenguajes humanos como el español o el inglés. Uno de los primeros éxitos fue el programa STUDENT de Daniel Bobrow, que podía resolver problemas de álgebra de secundaria.
Una red semántica representa conceptos (como "casa" o "puerta") como nodos, y las relaciones entre ellos como enlaces. El programa ELIZA fue el primer chatbot que podía tener conversaciones tan realistas que a veces los usuarios pensaban que hablaban con una persona. Pero en realidad, ELIZA solo daba respuestas preestablecidas o repetía lo que se le decía, reformulando la frase.
Micromundos
A finales de los años 60, Marvin Minsky y Seymour Papert del MIT propusieron que la investigación en IA se centrara en situaciones artificialmente simples, llamadas micromundos. Pensaron que, al igual que en la física, los principios básicos se entienden mejor con modelos simplificados. Gran parte de la investigación se centró en un "mundo de bloques", con bloques de colores de diferentes formas y tamaños.
Este enfoque llevó a avances en la visión por computadora. Minsky y Papert también construyeron un brazo robótico que podía apilar bloques, dando vida al mundo de los bloques. El programa SHRDLU de Terry Winograd podía comunicarse en inglés sobre el micromundo, planificar acciones y ejecutarlas.
Optimismo de los pioneros
La primera generación de investigadores de IA hizo predicciones muy optimistas:
- 1958: H. A. Simon y Allen Newell predijeron que en diez años una computadora sería campeona mundial de ajedrez y descubriría un nuevo teorema matemático importante.
- 1965: H. A. Simon dijo que en veinte años las máquinas podrían realizar cualquier trabajo que un humano pudiera hacer.
- 1967: Marvin Minsky afirmó que en una generación el problema de crear "inteligencia artificial" estaría resuelto.
- 1970: Marvin Minsky (en la revista Life) predijo que en tres a ocho años tendríamos una máquina con la inteligencia de un ser humano promedio.
Financiación inicial
En junio de 1963, el MIT recibió una subvención de 2.2 millones de dólares de la Agencia de Proyectos de Investigación Avanzada (ARPA, ahora DARPA). Este dinero se usó para financiar el proyecto MAC, que incluía el "Grupo de IA" fundado por Minsky y McCarthy. DARPA siguió aportando 3 millones de dólares cada año hasta la década de 1970.
Desafíos y preocupaciones actuales en la inteligencia artificial
La inteligencia artificial es una herramienta muy poderosa que puede traer muchos beneficios a la sociedad. Por ejemplo, puede automatizar tareas repetitivas, ayudar en diagnósticos médicos precisos, personalizar la publicidad y reducir el tiempo de espera en llamadas de atención al cliente. Sin embargo, también presenta desafíos y preocupaciones importantes.
Uno de los principales desafíos de la inteligencia artificial es que a veces no es transparente. En muchos casos, los programas de aprendizaje automático son como "cajas negras", lo que significa que los usuarios no pueden entender cómo toman sus decisiones. Esto puede ser un problema en áreas importantes como la medicina o las finanzas.
Otro desafío es la privacidad y seguridad de los datos. La inteligencia artificial necesita grandes cantidades de datos para "aprender". Si estos datos son robados o usados de forma incorrecta, pueden tener graves consecuencias para la privacidad y seguridad de las personas.
Además, la inteligencia artificial también puede aumentar las diferencias sociales y económicas. Por ejemplo, si los sistemas de IA se basan en datos antiguos, pueden repetir prejuicios y discriminación en sus decisiones. También, los avances en la automatización de trabajos podrían llevar a la pérdida de algunos empleos, lo que podría aumentar la desigualdad económica.
Otra preocupación importante es la responsabilidad y la ética de los sistemas de inteligencia artificial. Las personas que diseñan, implementan y usan estos sistemas tienen la responsabilidad de asegurar que se utilicen de manera ética y responsable. Es necesario establecer reglas y estándares éticos para la inteligencia artificial para asegurar que no se use de forma perjudicial para las personas y la sociedad en general.
En resumen, la inteligencia artificial presenta desafíos y preocupaciones importantes que deben ser abordados de manera responsable y ética. Es fundamental seguir investigando y desarrollando reglas para asegurar que la inteligencia artificial se use para el beneficio de todos.
Véase también
En inglés: History of artificial intelligence Facts for Kids
- Inteligencia artificial
- Cerebro artificial
- Premio Loebner