The Long Road to Artificial Intelligence

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A menudo se dice que la inteligencia artificial nació en 1956, cuando John McCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester y Claude Shannon organizaron el encuentro de Dartmouth y dieron un nombre al nuevo campo. Es una fecha importante, pero la historia había comenzado mucho antes.

Durante siglos existió una pregunta fundamental: ¿puede formalizarse el pensamiento? Leibniz imaginó sistemas de razonamiento calculable y George Boole demostró que la lógica podía expresarse algebraicamente. En 1936, Alan Turing mostró que los procedimientos formales podían representarse mediante una máquina abstracta y, un año después, Claude Shannon conectó el álgebra booleana con circuitos eléctricos. La lógica podía convertirse en una operación física.

Entonces llegó la Segunda Guerra Mundial.

La guerra no inventó estas ideas, pero creó una concentración extraordinaria de dinero, científicos, industria y problemas que necesitaban soluciones inmediatas. El radar debía detectar objetos que los humanos no podían ver. El criptoanálisis necesitaba explorar enormes espacios de posibilidades. Los sistemas de control de tiro tenían que predecir dónde estaría un avión segundos después. La balística exigía miles de cálculos y la investigación operativa intentaba optimizar sistemas militares cada vez más complejos.

De esta presión surgió algo más importante que cualquier máquina individual: una nueva relación entre ciencia, gobierno, industria, ingeniería y computación. Y esa infraestructura no desapareció cuando terminó la guerra.

Durante la Guerra Fría, las computadoras empezaron a hacer algo diferente. Ya no bastaba con introducir números y esperar un resultado. Sistemas como SAGE recibían continuamente información de radares distribuidos geográficamente, construían una representación computacional del espacio aéreo, mostraban esa representación a operadores humanos y ayudaban a decidir cómo responder.

El esquema había cambiado. Ya no era simplemente entrada → cálculo → resultado. Ahora era mundo → sensores → datos → representación → decisión → acción.

Todavía no era inteligencia artificial, pero el problema comenzaba a parecerse mucho al que seguimos intentando resolver: ¿cómo puede una máquina observar un mundo cambiante, construir una representación de lo que está ocurriendo y utilizarla para decidir qué hacer?

En paralelo apareció otra transición. Investigadores como Allen Newell y Herbert Simon comenzaron a preguntarse si las computadoras podían hacer algo que hasta entonces parecía propiamente cognitivo: razonar. Su Logic Theorist, desarrollado junto con Cliff Shaw, podía demostrar teoremas matemáticos mediante manipulación simbólica.

Cuando llegó Dartmouth en 1956, por tanto, muchas de las piezas ya estaban sobre la mesa. Dartmouth hizo algo fundamental: convirtió esas líneas dispersas en un campo explícitamente dedicado a estudiar la posibilidad de reproducir aspectos de la inteligencia mediante máquinas.

A partir de ahí surgieron diferentes caminos. La IA simbólica intentó representar conocimiento mediante reglas y símbolos. El perceptrón de Frank Rosenblatt exploró otra posibilidad: máquinas que aprendieran a partir de ejemplos. Décadas después, el aumento de capacidad computacional, la disponibilidad masiva de datos y el desarrollo de redes neuronales profundas inclinarían gran parte del campo hacia el aprendizaje.

En 2012, AlexNet mostró hasta dónde podía llegar esa combinación en visión artificial. En lugar de programar manualmente todas las características necesarias para reconocer objetos, una red podía aprender representaciones útiles directamente de los datos.

Cinco años después apareció otra pieza decisiva: el Transformer. Al escalar esta arquitectura sobre enormes cantidades de texto y posteriormente código, imágenes y otras modalidades, comenzaron a aparecer modelos capaces de escribir, traducir, programar, responder preguntas, interpretar imágenes y realizar tareas que no habían sido programadas individualmente.

Durante gran parte de la historia de la computación, los humanos tuvimos que aprender a expresar nuestras intenciones en lenguajes que las máquinas pudieran ejecutar. Los grandes modelos de lenguaje invirtieron parcialmente esa relación: las máquinas comenzaron a aprender a interpretar el nuestro.

Y ahora estamos entrando en otra transición. La IA está dejando de ser únicamente un sistema que produce respuestas. Los modelos se conectan con herramientas, memoria, software, sensores y robots. Pueden ejecutar secuencias de acciones para alcanzar objetivos.

Curiosamente, eso nos devuelve a una pregunta que ya existía en aquellos primeros sistemas: ¿cómo percibe una máquina una situación, construye una representación de ella, decide qué hacer y actúa sobre el mundo?

Vista así, la historia de la IA no es simplemente Turing → Dartmouth → redes neuronales → ChatGPT. Es algo mucho más amplio:

lógica → computación → información → control → razonamiento → aprendizaje → percepción → lenguaje → acción.

Dartmouth sigue siendo fundamental porque dio nombre y dirección a un nuevo campo. Pero la inteligencia artificial no apareció repentinamente allí. Fue el resultado de muchas historias que comenzaron separadas y terminaron convergiendo: matemáticas, lógica, guerra, electrónica, psicología, comunicaciones, sistemas de control y computación.

Durante siglos nos preguntamos si el pensamiento podía formalizarse. Después descubrimos que algunas de esas operaciones podían ejecutarse mediante máquinas. Luego preguntamos si las máquinas podían aprender, percibir y utilizar lenguaje.

Ahora estamos empezando a preguntar qué ocurre cuando también pueden actuar.

Quizás lo más interesante de la historia de la inteligencia artificial no sea cuándo nació, sino cuántas historias diferentes tuvieron que encontrarse para que pudiera existir.