Cuando hoy en día hablamos de inteligencia artificial (IA) no somos conscientes de que estamos viviendo un punto de inflexión tecnológico profundo. Tenemos automatizo el uso diario de la IA: modelos que escriben, programan, dibujan o conversan con una naturalidad sorprendente.

Sin embargo, como nos cuenta en Investigando el Artilecto el director de inteligencia artificial del Instituto de Ingeniería del Conocimiento Álvaro Barbero, esta aparente irrupción repentina de la IA es en realidad el resultado de un recorrido largo y no siempre lineal. Un camino que comienza con una pregunta tan simple como radical ¿puede una máquina pensar?

La inteligencia artificial ha alcanzado un punto de aceleración clave cuando el aprendizaje automático y, más tarde, el aprendizaje profundo, demuestra que las máquinas no necesitan reglas explícitas para mejorar, sino datos de los que aprender y con los que entrenarlas.  En apenas 10 años se produce el gran salto con los modelos de lenguaje de gran escala (LLM), que no solo marca un avance técnico, sino un cambio en la forma en que interactuamos con las máquinas, acercándolas al lenguaje y al razonamiento humano.

Mostramos a continuación una serie de hitos que marcan la historia de la IA, desde Turing, a la evolución de la IAGen.

600 a.C. – Talos
Gigante mecánico de la mitología griega, una de las primeras ideas de una inteligencia artificial.

1843 – Notas de Ada Lovelace
Ada publica notas visionarias sobre la máquina analítica de Babbage, anticipando ideas sobre programación y capacidades abstractas de las máquinas.

1920 – Robots Universales de Rossum (R.U.R.)
En la obra de Čapek se propone el término “robot”, planteándolos como trabajadores automáticos que transforman la economía mundial.

1936 – Máquina de Turing
Alan Turing propone un modelo teórico de computadora universal, sentando las bases de la computación moderna.

1939 – Cerebros positrónicos (Asimov)
Asimov imagina cerebros artificiales que realizan tareas siguiendo las famosas Tres Leyes de la Robótica, expresadas en lenguaje natural.

1943 – Neurona de McCulloch‑Pitts
Primer modelo matemático de una neurona artificial, precursor de las redes neuronales.

1950 – Test de Turing
Alan Turing plantea que una máquina será inteligente si puede exhibir comportamiento indistinguible al de un humano, y propone alcanzar esa inteligencia mediante procesos de aprendizaje.

1956 – Conferencia de Dartmouth
Grandes expertos de la época acuñan el término “inteligencia artificial”, y se muestran optimistas sobre la posibilidad de crear máquinas pensantes.

1958 – Perceptrón de Rosenblatt
Primera neurona artificial capaz de aprender automáticamente en base a datos.

1960 – ADALINE
Neurona artificial que formaliza el proceso de aprendizaje como un problema matemático de optimización del error sobre datos.

1964 – ELIZA
Uno de los primeros programas de procesamiento de lenguaje natural, capaz de simular conversación humana.

1969 – Perceptrons (Minsky & Papert)
Libro que analiza y muestra limitaciones de las primeras redes neuronales, contribuyendo al primer “invierno” de la IA.

1975 – MYCIN
Sistema experto para diagnóstico médico, representativo de enfoques basados en reglas antes del auge del aprendizaje automático.

1986 –Retropropagación y aprendizaje automático
Algoritmo clave para realizar el aprendizaje en redes neuronales multicapa que renovó el interés en las redes neuronales.

1996 – Deep Blue
Supercomputadora de IBM vence al campeón mundial de ajedrez, demostrando capacidades avanzadas de sistemas basados en reglas.

2011 – IBM Watson
Supercomputador diseñado para responder preguntas complejas que vence a campeones en “Jeopardy!”, integrando procesamiento de lenguaje y recuperación de información.

2012 – ImageNet y Deep Learning
Explosión de las redes neuronales profundas gracias a datos masivos, mejor hardware y nuevas técnicas de entrenamiento, revolucionando la visión artificial.

2016 – AlphaGo y traducción automática
Sistema de DeepMind vence a un campeón mundial de Go usando Deep Learning y aprendizaje por refuerzo, marcando un hito notable para IA avanzada. Paralelamente, el Deep Learning se empezó a aplicar de forma exitosa y productiva en el sector del procesamiento del lenguaje natural.

2018 – Transformers y BERT

Nuevas arquitecturas de redes neuronales y estrategias de entrenamiento demuestran la utilidad de aprender de grandes volúmenes de texto no anotados.

2020 – GPT‑3
Modelo de lenguaje con 175 mil millones de parámetros que aprende de cantidades masivas de texto de internet, demostrando capacidades para gran número de tareas de lenguaje.

2022 – ChatGPT e IA Generativa
Lanzamiento de una interfaz conversacional accesible al público general basada en modelos avanzados de lenguaje, que popularizó la IA generativa como herramienta de uso cotidiano.

2025 – Se supera el test de Turing
75 años después de la propuesta de Turing, se demuestra que las IA Generativas actuales ya superan su test. Aunque aún estamos lejos de una inteligencia artificial similar a la inteligencia humana…

2026 – Y… ¿ahora qué? 

Inteligencia artificial en el futuro

Seguro que en 2026 podremos añadir algún hito clave en la nueva historia de la inteligencia artificial, lo que nos ayuda a entender que la revolución actual de la IA no es un accidente ni una moda pasajera. Desde las primeras ideas teóricas que sentaron las bases del pensamiento computacional, pasando por el momento en que las máquinas empezaron a aprender por sí mismas, hasta la irrupción de sistemas capaces de comunicarse con nosotros en lenguaje natural, cada avance ha ampliado los límites de lo posible.

Aun no se han creado máquinas que razonen, que tengan creencias, que se replanteen sus objetivos. En su lugar, existen sistemas que se adaptan para imitar un comportamiento observado o mejorar un resultado cuantificable, es decir, sistemas que aprenden pero que no son inteligentes de por sí.

En este contexto, el verdadero desafío ya no es si la IA seguirá avanzando, sino cómo decidimos integrarla de forma consciente, natural y responsable en el nuestro día a día.

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«Breve historia de la IA: de Turing a la revolución de la IA generativa»