La Historia de la IA

  La  historia de la  inteligencia artificial (IA) comenzó en la antigüedad, con mitos, historias y rumores sobre seres artificiales dotados de  inteligencia  o conciencia por parte de maestros artesanos. Las semillas de la IA moderna fueron plantadas por  filósofos  que intentaron describir el proceso del pensamiento humano  como la manipulación mecánica de símbolos. Este trabajo culminó con la invención de la  computadora digital  programable en la década de 1940, una máquina basada en la esencia abstracta del  razonamiento  matemático. Este dispositivo y las ideas detrás de él inspiraron a un puñado de  científicos  a comenzar a discutir seriamente la posibilidad de construir un  cerebro electrónico. 

El campo de la investigación de la IA se fundó en un taller celebrado en el campus del  Dartmouth College , en Estados Unidos , durante el verano de 1956. ^[] ​Aquellos que asistieron se convertirían en los líderes de la investigación en IA durante décadas. Muchos de ellos predijeron que una máquina tan inteligente como un ser humano existiría en no más de una generación, y recibieron millones de dólares para hacer realidad esta visión.

Al final, resultó evidente que los investigadores habían subestimado enormemente la dificultad del proyecto. En 1974, en respuesta a las críticas de  James Lighthill  y a la presión constante del Congreso de Estados Unidos , los gobiernos de Estados Unidos y Gran Bretaña dejaron de financiar investigaciones no dirigidas sobre inteligencia artificial. Siete años más tarde, una iniciativa visionaria del gobierno japonés inspiró a los gobiernos ya la industria a proporcionar a la IA millas de millones de dólares, pero a finales de la década de 1980 los inversores se desilusionaron y volvieron a retirar la financiación. Los años difíciles que siguieron se conocerían más tarde como el «invierno de la IA» ( AI Winter en inglés). La IA fue criticada en la prensa y evitada por la industria hasta mediados de la década de 2000, pero la investigación y la financiación continuaron creciendo bajo otros nombres.          

En los años 1990 y principios de 2000, el  aprendizaje automático  se aplicó a muchos problemas en la academia y la industria. El éxito se debió a la disponibilidad de  hardware  informático potente, la recopilación de conjuntos de  datos  inmensos y la aplicación de sólidos métodos matemáticos. En 2012, el  aprendizaje profundo  demostró ser una tecnología revolucionaria, eclipsando todos los demás métodos. La arquitectura del  transformador  debutó en 2017 y se utilizó para producir aplicaciones de  IA generativa . La inversión en IA se disparó en la década de 2020.