Ada Lovelace, considerada la primera programadora de la historia, colaboró con Charles Babbage en la descripción de la Máquina Analítica, un dispositivo mecánico de propósito general. En sus notas, Lovelace detalló un algoritmo para calcular los números de Bernoulli, anticipando conceptos fundamentales de la programación y sugiriendo que las máquinas podrían ir más allá de los cálculos numéricos, creando arte y música.

1854: Álgebra de Boole

El matemático británico George Boole publicó «An Investigation of the Laws of Thought», introduciendo el álgebra booleana. Este sistema lógico binario sentó las bases para el diseño de circuitos digitales y la lógica computacional, elementos esenciales en el desarrollo posterior de la IA.

1921: Término «Robot»

El dramaturgo checo Karel Čapek estrenó su obra de teatro «R.U.R. (Robots Universales de Rossum)», introduciendo por primera vez la palabra «robot». La obra exploraba temas de automatización y la relación entre humanos y máquinas, anticipando preocupaciones modernas sobre la IA y la robótica.

1936: Máquina de Turing

El ingeniero alemán Konrad Zuse desarrolló la Z3, considerada la primera computadora programable y completamente automática. Aunque no estaba directamente relacionada con la IA, la Z3 sentó las bases para el desarrollo de computadoras capaces de ejecutar algoritmos complejos.

1950: Test de Turing

Alan Turing publicó «Computing Machinery and Intelligence», donde propuso el Test de Turing como una medida de la capacidad de una máquina para exhibir comportamiento inteligente indistinguible del de un humano. Este test se convirtió en un referente clave en la filosofía de la IA.

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1956: Conferencia de Dartmouth

Se llevó a cabo la Conferencia de Dartmouth, organizada por John McCarthy, Marvin Minsky, Nathan Rochester y Claude Shannon. En este evento se acuñó el término «Inteligencia Artificial», marcando el nacimiento oficial de la disciplina como campo de estudio académico.

1957: Perceptrón de Rosenblatt

El psicólogo Frank Rosenblatt desarrolló el perceptrón, uno de los primeros modelos de redes neuronales artificiales. Este modelo fue diseñado para reconocer patrones y se considera un precursor en el campo del aprendizaje automático.

1958: Primer programa capaz de jugar al ajedrez

En este año Alex Berstein fue un matemático y ajedrecista especializado, gracias a su pasión decidió crea un sistema computarizado capaz de jugar al ajedrez. En primera instancia su creación solamente se regia a mover una ficha y rendirse, lo cual le tomó muchos más años de mejora hasta que logró que su esta IA pueda jugar a un nivel principiante al ajedrez.

John McCarthy inventó el lenguaje de programación Lisp, que se convirtió en el principal lenguaje para la investigación en IA durante décadas, debido a su flexibilidad en el manejo de símbolos y su capacidad para la programación funcional.

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1966: ELIZA de Joseph Weizenbaum

El científico informático Joseph Weizenbaum desarrolló ELIZA, uno de los primeros chatbots capaces de simular una conversación en lenguaje natural. ELIZA imitaba a un psicoterapeuta y demostraba cómo las máquinas podían procesar y responder a entradas humanas de manera coherente.

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1969: Shakey el Robot

El Instituto de Investigación de Stanford (SRI) desarrolló Shakey, el primer robot capaz de razonar sobre sus acciones. Shakey combinaba locomoción, percepción y resolución de problemas, representando un avance significativo en la robótica y la IA.

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1979: Programa de Backgammon de Hans Berliner y el Cart de Stanford

Hans Berliner desarrolló un programa de backgammon que venció a campeones humanos, demostrando la capacidad de las máquinas para aprender y competir en juegos complejos, y marcando un hito en el desarrollo de sistemas expertos.

Se creó el Cart de Stanford, es uno de los primeros vehículos autónomos de la historia, se convirtió en el primero en recorrer con éxito un espacio ocupado por obstáculos de forma autónoma.

UNA PAUSA EN LA INVESTIGACIÓN

Hasta 1979, la inteligencia artificial había sido más un sueño persistente que una realidad tangible, computadoras rudimentarias y muchas líneas de código que prometían cambiar el mundo algún día. Hubo un periodo en el que la IA estuvo completamente estancada. Durante un lapso de casi 10 años la tecnología no estaba lista para cumplir con las expectativas de los investigadores, los gobiernos y empresas. Pero lo que pocos sabían entonces, era que ese “algún día” estaba mucho más cerca de lo que imaginaban. Porque tras esta aparente pausa tecnológica, se gestaba en silencio una nueva era, una en la que las máquinas no solo aprenderían, sino que empezarían a tomar decisiones por sí mismas. ¿Te atreves a seguir leyendo? Ahora la historia de la IA da un giro que aún seguimos intentando comprender.

Historia de la IA 

1996-1997: Deep Blue vs. Garry Kasparov

Deep Blue, una supercomputadora desarrollada por IBM, derrotó al campeón mundial de ajedrez Garry Kasparov en 1997. Este evento evidenció el avance de la IA en la resolución de problemas complejos y en la capacidad de las máquinas para competir en dominios tradicionalmente humanos.

2005: DARPA Grand Challenge y la Ley de Moore

Usando la Ley de Moore, Raymond Kurzweil predijo que las máquinas alcanzarán un nivel de inteligencia humano en 2029, y que de seguir para el año 2045 habrán superado la inteligencia de nuestra civilización en un billón de veces.

Vehículos autónomos completaron con éxito el DARPA Grand Challenge, una competencia organizada por la Agencia de Proyectos de Investigación Avanzados de Defensa de EE. UU. Este logro impulsó el desarrollo de la conducción autónoma y demostró avances significativos en la percepción y toma de decisiones de las máquinas.

2011: Watson de IBM y Siri de Apple

Watson, una IA desarrollada por IBM, ganó el concurso televisivo Jeopardy!, superando a campeones humanos y demostrando la capacidad de la IA para procesar y entender lenguaje natural en contextos complejos.

Ese mismo año, Apple lanzó Siri, un asistente virtual que permitía a los usuarios interactuar con sus dispositivos mediante comandos de voz, integrando la IA en la vida cotidiana.

2012: Avances en Deep Learning

Investigadores como Geoffrey Hinton lograron avances significativos en aprendizaje profundo (deep learning), especialmente en el reconocimiento de imágenes y voz. Estos avances marcaron el comienzo de una nueva era en la IA, con aplicaciones en diversos campos.

2014: La IA supera el Test de Turing y Google adquiere DeepMind

En enero de 2014, Google compró la empresa británica DeepMind Technologies, especializada en inteligencia artificial y aprendizaje profundo. Esta adquisición fortaleció la capacidad de Google en IA y llevó al desarrollo de sistemas avanzados como AlphaGo.

Luego, en junio de 2014, un programa de computadora, la IA llamada Eugene Goostman, que simulaba ser un niño ucraniano de 13 años, supuestamente pasó el Test de Turing durante un evento en la Royal Society de Londres. Se informó que convenció a un 33% de los jueces humanos de que era una persona real. Sin embargo, este resultado generó controversia en la comunidad científica respecto a la validez del test y las condiciones del experimento.

2015: Fundación de OpenAI y desarrollo de AlphaGo

En diciembre de 2015, Sam Altman y Elon Musk, junto con otros inversores, fundaron OpenAI, una organización de investigación en IA sin fines de lucro. Su objetivo era desarrollar inteligencia artificial de manera segura y promover su uso en beneficio de la humanidad.​

En ese mismo año, exactamente en 2015, DeepMind desarrolló AlphaGo, un programa de IA diseñado para jugar al juego de mesa Go. AlphaGo sorprendió al mundo al derrotar a jugadores profesionales, demostrando avances significativos en el aprendizaje automático y la capacidad de las máquinas para manejar tareas complejas.

2017: Avances en modelos de lenguaje y juegos estratégicos

En 2017, investigadores de Google presentaron la arquitectura Transformer, que revolucionó el procesamiento del lenguaje natural al permitir modelos más eficientes en tareas como traducción y generación de texto. Esta arquitectura es la base de modelos posteriores como BERT y GPT.​

Este año, DeepMind presentó AlphaGo Zero, una versión mejorada de AlphaGo que aprendió a jugar Go sin datos humanos, superando a su predecesor. Posteriormente, desarrollaron AlphaZero, que dominó juegos como ajedrez, shogi y Go, aprendiendo desde cero y alcanzando niveles superhumanos.

2018: Lanzamiento de ChatGPT-1

En 2018, OpenAI lanzó ChatGPT-1, una versión inicial de su modelo de generación de lenguaje basado en la arquitectura Transformer. Este modelo sentó las bases para futuras iteraciones más avanzadas en generación de texto coherente y contextual.

2019: Avances en modelos de lenguaje y aplicaciones prácticas

GPT-2: En 2019, OpenAI presentó GPT-2, un modelo de lenguaje con 1.5 mil millones de parámetros capaz de generar texto de alta calidad. Inicialmente, OpenAI decidió no liberar el modelo completo debido a preocupaciones sobre su uso indebido, pero posteriormente lo hizo de manera gradual.​

BERT de Google: En 2019, Google introdujo BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), un modelo que mejoró significativamente la comprensión del lenguaje natural en motores de búsqueda y otras aplicaciones.

2020: Lanzamiento de ChatGPT para uso global

Este año significó una etapa de consolidación para la inteligencia artificial a nivel global. Sectores como la manufactura, telecomunicaciones, seguridad y salud comenzaron a integrar soluciones basadas en IA de manera más amplia y estratégica. El mercado global alcanzó un valor de más de 240 mil millones de dólares, reflejando una fuerte demanda en herramientas de automatización, detección de patrones y análisis predictivo. Paralelamente, la inversión en startups de IA batió récords, alcanzando los 92 mil millones de dólares, con una clara apuesta por modelos más avanzados y accesibles. También fue el año en que OpenAI optimizó herramientas como Codex, DALL·E y Whisper, sentando las bases para una nueva generación de aplicaciones basadas en texto, imagen y voz.

2023: La IA se vuelve de uso masivo