Inteligencia artificial
Máquinas que aprenden, hablan y crean
Turing se preguntó en 1950 si las máquinas podían pensar. Siete décadas después, redes neuronales entrenadas con enormes cantidades de datos escriben, traducen, diagnostican y descifran proteínas.
¿Pueden pensar las máquinas?
En 1950 Alan Turing publicó "Computing Machinery and Intelligence", donde reemplazó una pregunta imposible —¿pueden pensar las máquinas?— por un juego: si una persona conversa por escrito con una máquina y no logra distinguirla de un humano, la máquina "piensa". Es el famoso test de Turing.
El término inteligencia artificial nació en una propuesta de 1955 de John McCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester y Claude Shannon para un taller de verano en el Dartmouth College en 1956. Su optimismo era enorme: creían que un grupo de científicos podría lograr avances significativos en un solo verano.
Inviernos y primaveras
Las primeras décadas alternaron euforia y decepción:
- En 1958 Frank Rosenblatt presentó el perceptrón, una neurona artificial que aprendía a clasificar imágenes simples.
- En 1966 Joseph Weizenbaum creó ELIZA, un programa que imitaba a un psicoterapeuta; muchos usuarios se encariñaron con él.
- En 1969 Minsky y Papert señalaron las limitaciones de los perceptrones simples, y los fondos se secaron: el primer "invierno de la IA".
- En los años ochenta florecieron los sistemas expertos, basados en reglas escritas a mano, seguidos de otro invierno a fines de esa década.
El 11 de mayo de 1997 la computadora Deep Blue de IBM venció al campeón mundial de ajedrez Garri Kaspárov en un match a seis partidas. Pero no aprendía: calculaba unos 200 millones de posiciones por segundo con reglas diseñadas por humanos.
El aprendizaje profundo
El cambio de paradigma fue dejar que las máquinas aprendieran de los datos. En 1986 Geoffrey Hinton, David Rumelhart y Ronald Williams popularizaron la retropropagación, que permite entrenar redes neuronales de varias capas. Faltaban datos y potencia; ambos llegaron con internet y con los procesadores gráficos de los videojuegos. En 2012 la red AlexNet, del equipo de Hinton en Toronto, arrasó en el concurso de reconocimiento de imágenes ImageNet, y comenzó la era del deep learning. Hinton, Yoshua Bengio y Yann LeCun recibieron el Premio Turing en 2018.
En marzo de 2016 AlphaGo, de DeepMind, venció 4-1 al surcoreano Lee Sedol en el go, un juego con más posiciones posibles que átomos en el universo observable. Su jugada 37 de la segunda partida desconcertó a los expertos por su originalidad.
Dato curioso: en 2020 el sistema AlphaFold de DeepMind predijo la forma tridimensional de proteínas con precisión cercana a la experimental, un problema abierto durante 50 años; Demis Hassabis y John Jumper compartieron por ello el Nobel de Química de 2024, y Hinton recibió ese mismo año el Nobel de Física junto a John Hopfield.
Los grandes modelos de lenguaje
En 2017 investigadores de Google publicaron "Attention Is All You Need", que presentó la arquitectura transformer. Sobre ella se construyeron los grandes modelos de lenguaje, entrenados con enormes volúmenes de texto para predecir la siguiente palabra. Cuando OpenAI lanzó ChatGPT el 30 de noviembre de 2022, alcanzó unos 100 millones de usuarios en dos meses. Siguieron otros asistentes como Gemini, de Google, y Claude, de Anthropic, capaces de redactar, programar, resumir y razonar sobre imágenes.
Promesas y riesgos
La IA ya ayuda a detectar tumores en radiografías, a traducir en tiempo real, a pronosticar el clima y a descubrir fármacos. También plantea problemas serios: sesgos aprendidos de los datos, desinformación y deepfakes, impacto en el empleo, consumo eléctrico de los centros de datos y la pregunta de cómo mantener bajo control sistemas cada vez más capaces. En 2024 la Unión Europea aprobó la primera ley integral de IA del mundo. La pregunta de Turing sigue abierta, pero ahora la discutimos con las máquinas mismas.
Galería
¿Qué propone el test de Turing?
Conexiones
Seguí el hilo
Alan Turing
El padre de la computación que descifró Enigma
La computadora
De salas llenas de válvulas a miles de millones de transistores en un chip
Internet
La red de redes que conectó a la humanidad
El cerebro
86.000 millones de neuronas y una sola conciencia
Era digital
El mundo convertido en unos y ceros
Teorema de Bayes
Indica cómo actualizar la probabilidad de una hipótesis cuando aparece nueva evidencia; es la matemática de aprender de los datos.
Regla de la cadena
Para derivar una función compuesta se multiplica la derivada de la función de afuera (evaluada en la de adentro) por la derivada de la función de adentro.
Ada Lovelace
La hija de Byron que imaginó el software un siglo antes
Sistema nervioso
La red eléctrica del cuerpo
Determinante 2×2
Un solo número que indica cuánto estira o encoge áreas una matriz 2×2, y si un sistema de ecuaciones tiene solución única.
Pompeya
La ciudad congelada por el Vesubio en el año 79
Distancia entre dos puntos
Mide la longitud del segmento que une dos puntos del plano a partir de sus coordenadas: es el teorema de Pitágoras escrito en el lenguaje de la geometría analítica.