Mireya González: IA, descubriendo a sus pioneros y beneficios en la era de la IA Generativa El Financiero
La inteligencia artificial (IA), o AI (Artificial Intelligence), es un tema que genera tanto respeto como temor; sin embargo, debería considerarse una disciplina necesaria y llena de oportunidades. Como señala Mejía (2024), “la IA es un campo fascinante y en constante evolución que promete cambiar el mundo tal como lo conocemos”. Para comprender este concepto, sus beneficios y su impacto futuro, es fundamental explorar su origen y reconocer a sus pioneros.
En 1930, el pionero de la IA un matemático británico, Alan Turing destacó por sus trabajos en la teoría de la computación. En 1936, publicó un artículo sobre la “Máquina de Turing”, un modelo sobre el concepto de algoritmo y computación. Esta herramienta aportó los cimientos de la computación moderna y la IA (Hodges, 2009).
El “Test de Turing”, propuesto por Turing en 1950, es otra aportación esencial; este instrumento evalúa la capacidad de una máquina para simular inteligencia humana mediante una interacción textual, se considera que el test, marcó un estándar en la medición de la inteligencia artificial (Turing, 1950).
John McCarthy, otro pionero clave, acuñó el término “inteligencia artificial” en 1956 durante la conferencia de Dartmouth, momento que se reconoce como el nacimiento formal del campo. Además, McCarthy desarrolló el lenguaje de programación Lisp, una herramienta esencial para los investigadores de IA (Mejía, 2024).
Marvin Minsky, otro pionero, fue colaborador de McCarthy y desempeñó un papel crucial en el desarrollo de redes neuronales y en la investigación cognitiva aplicada a la IA; siendo uno de los fundadores del Laboratorio de IA del MIT. Minsky promovió la idea de que un mayor entendimiento del cerebro humano lleva a la creación de máquinas más inteligentes (Pigro, 2021).
Además, Allen Newell y Herbert A. Simon, pioneros que contribuyeron al desarrollo de sistemas expertos y modelos computacionales que simulan el pensamiento humano, estableciendo así, las bases científicas de la IA como disciplina formal (Pigro, 2021).
IA generativa
Los avances de los pioneros de la IA colaboraron, con sus bases científicas, en la creación de la inteligencia artificial generativa, este campo ha cobrado relevancia en la última década bajo el liderazgo de Sam Altman en OpenAI, organización fundada en 2015 por un grupo de empresarios e investigadores como Elon Musk y Altman, entre otros.
Su objetivo es desarrollar IA segura y accesible que beneficie a toda la humanidad (OpenAI, 2015). Entre los beneficios de la IA se encuentran la automatización y eficiencia de procesos, así como la mejora en la toma de decisiones.
ChatGPT, que significa “Chat Generative Pre-trained Transformer”, es un modelo desarrollado por OpenAI que permite a los usuarios interactuar con una inteligencia artificial y permite que las máquinas generen texto coherente a partir de instrucciones simples.
Este chatbot se basa en técnicas de aprendizaje profundo y ha sido entrenado con grandes cantidades de datos para comprender y responder preguntas sobre diversos temas.
Según García-Peñalvo (2023), “ChatGPT es un modelo de lenguaje que predice secuencias de palabras según lo aprendido con millones de parámetros”.
Un evento relevante en el lanzamiento de ChatGPT en noviembre de 2022; ocurrió cuando ChatGPT llegó a 1 millón de usuarios registrados en solo cinco días; y en su primer mes recibió millones de visitas, convirtiéndose en la aplicación con mayor crecimiento inicial. Hasta diciembre de 2024, mantiene una base sólida con aproximadamente 1.6 mil millones de visitas mensuales. (OneDigital, 2024; PrimeWeb, 2024).
Comprender un fenómeno implica explorar su origen; entonces la pregunta planteada por Turing en 1950, “¿Pueden las máquinas pensar?”, sigue siendo relevante hoy, pues la IA se ha convertido en una herramienta esencial para las empresas, las profesiones y aspectos cotidianos, ofreciendo soluciones innovadoras mientras plantea retos éticos y sociales.
Debemos aprovechar esta oportunidad que ofrece la IA o arriesgar a quedarnos atrás en un mundo en constante transformación. La comprensión requiere un análisis profundo basado en las teorías de pioneros, otros participantes e investigadores de la IA, y cómo estos pueden influir en su desarrollo.
Asimismo, es fundamental explorar las aplicaciones de la IA y evaluar su impacto positivo junto con los desafíos que plantea. Además, en el futuro, será interesante estudiar la variedad de alternativas de la IA y analizar nuevas tendencias tecnológicas emergentes.
En este proceso, hay que recordar que las sociedades deben adaptarse a los nuevos paradigmas tecnoeconómicos promovidos por la tecnología; así como conocer sus beneficios y mitigar los riesgos asociados (Turing, 1950; Hodges, 2009; OneDigital, 2024).
