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miércoles, julio 16, 2025
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Capítulo 2: De sueños a circuitos. La historia de la inteligencia artificial

📍 Introducción a la historia de la inteligencia artificial: el sueño de crear inteligencia

Mucho antes de existir el ChatGPT o los coches autónomos había una pregunta que fascinaba a científicos y pensadores:

¿Y si una máquina pudiera pensar?

Lo que parecía ciencia ficción comenzó a materializarse a mediados del siglo XX, gracias al trabajo visionario de pioneros que cimentaron lo que hoy conocemos como inteligencia artificial.


🧠 Alan Turing y la gran pregunta

En 1950, el matemático británico Alan Turing publicó su influyente artículo Computing Machinery and Intelligence, donde planteó:

“¿Pueden las máquinas pensar?”

Y diseñó el famoso Test de Turing, una prueba para evaluar si una máquina puede comportarse como un humano.


⚙️ Primeros pasos y el término “IA”

  • En 1956, en la conferencia de Dartmouth, John McCarthy acuñó el término “inteligencia artificial”, dando así nombre a un campo emergente.
  • Durante las décadas de 1950 a 1970 surgieron programas capaces de jugar ajedrez o resolver problemas lógicos.

🌬️ El invierno de la IA (1970–1980)

El entusiasmo inicial dio paso a la frustración: los elevados costes informáticos y resultados limitados condujeron al primer “invierno de la IA”: periodos de escasa financiación y escaso interés.


🔄 Renacimiento: sistemas expertos y machine learning

  • Años 80: surgen los sistemas expertos, que capturaban el conocimiento especializado humano.
  • Años 90–2000: emergen las técnicas de machine learning e internet, abriendo la puerta a modelos que aprenden de los datos .

🚀 IA moderna y modelos generativos

En la última década, el desarrollo de poderosas GPUs, grandes bases de datos y algoritmos como el backpropagation han permitido crear modelos de lenguaje e imagen como GPT, BERT o DALL‑E .


📌 Lo que hemos aprendido

La historia de la IA es un relato de altibajos: fases de esperanza, desilusión y renacimiento. Cada etapa ha profundizado nuestra comprensión sobre cómo las máquinas encuentran patrones, aprenden y actúan, un proceso cada vez más cercano a la inteligencia humana.


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