Evolución de la Inteligencia Artificial

Hola, te comparto un resumen la evolución de la Inteligencia Artificial a través del tiempo

Evolución de la Inteligencia Artificial a través del Tiempo

• Orígenes y Propósito Inicial

  • Sus inicios se remontan a la década de 1950.
  • Se acuñó el término "Inteligencia Artificial" en 1956.
  • Surgió de la combinación de informática, lógica y neurociencia.
  • Objetivo inicial: Desarrollar sistemas que imitaran ciertas capacidades humanas, como el aprendizaje y la resolución de problemas.
  • En esencia, busca hacer que el software sea más inteligente para personalizar interacciones y resolver problemas complejos.
  • Se considera una tecnología que "aprende" de datos para realizar tareas específicas.
  • No es complicada, solo suena así; está presente en ejemplos cotidianos.

• Etapa 1: Sistemas Expertos (Desde los 50s)

  • Máquinas o sistemas que seguían órdenes o normas predefinidas por humanos.
  • No había aprendizaje ni inteligencia real, solo ejecutaban instrucciones.
  • Ejemplos: Un robot, un programa que aprende a jugar ajedrez siguiendo reglas, sistemas para decidir devoluciones en una tienda.

• Etapa 2: Aprendizaje Automático (Machine Learning) (Años 90)

  • Surgió en los años 90.
  • Creación de algoritmos capaces de aprender a través de datos.
  • Los modelos aprenden con datos muy concretos.
  • Los sistemas empiezan a ver patrones y ser buenos en disciplinas concretas.
  • Ejemplo: Modelos para predecir el tiempo.

• Etapa 3: Aprendizaje Profundo (Deep Learning) (Años 2010)

  • Momento clave alrededor de 2010.
  • Se empezó a utilizar y entrenar redes neuronales, que simulan el cerebro humano.
  • Estos sistemas son capaces de aprender solos con muchos datos.
  • Aprenden dentro de una disciplina específica.
  • Ejemplos: Coches autónomos, modelos de diagnóstico por imagen, sistemas capaces de jugar al ajedrez o Go.
  • Simula cómo aprende un estudiante con datos de una sola disciplina.

• Etapa 4: Inteligencia Artificial Generativa (Desde 2020/2022)

  • Aparición destacada con modelos como ChatGPT.
  • Ha aprendido con una cantidad masiva de datos de internet (todo tipo de contenido jamás creado).
  • Su capacidad principal: Generar o crear contenido nuevo.
  • Puede generar texto, código, imágenes, vídeos, audio, música, videojuegos, etc. La generación de imágenes es un ejemplo clave.
  • Vista como una forma de escalar la inteligencia humana y llevarla al infinito.
  • Los modelos son cada vez mejores y razonan mejor.
  • Modelos destacados: ChatGPT y Gemini lideran la evolución.
  • Requiere Ingeniería de Prompt para comunicarse y obtener resultados de alta calidad, usando lenguaje humano.
  • Su valor real y evolución natural se encuentra en la creación de Agentes o Empleados Virtuales.
  • Los Agentes son modelos personalizados que pueden realizar acciones de forma autónoma y completar tareas de principio a fin, permitiendo delegar tareas reales.
  • La interacción con Agentes es muy humana y fácil.
  • El concepto avanzado son los Agent Swarms (colmenas de agentes que trabajan juntos), considerados lo que más se acerca a una IA General (AGI). Se especula que la AGI (IA superior a la media humana en cualquier tarea) podría llegar pronto (entre 2027-2032).
  • La IA Generativa se considera una plataforma o catalizador que acelera el desarrollo de otras tecnologías y las capacidades humanas; es más que una tecnología simple.
  • El desarrollo de AGI podría ser más rápido de lo que la humanidad puede adaptarse.