La inteligencia artificial (IA) ha transformado nuestra sociedad de maneras que pocos podrían haber anticipado. Desde sus humildes comienzos hasta su actual omnipresencia, la IA ha dejado una marca indeleble en la sociedad moderna. Pero, ¿a qué costo?
Orígenes y Evolución
«La concepción de lo que es una inteligencia artificial y cómo la diseñamos tiene profundas implicaciones sociales.» – Dr. Elena García, experta en IA.
En el Segundo Congreso Internacional de Matemáticas en 1900, David Hilbert presentó una lista de problemas matemáticos sin resolver, sentando las bases para futuros debates sobre la naturaleza y las limitaciones de la matemática. Esta discusión entre Hilbert y otros matemáticos como Kurt Gödel sentó las bases para la generación que eventualmente daría lugar a la inteligencia artificial.
Turing y el Amanecer de la Computación
Alan Turing, al abordar uno de los problemas de Hilbert, allanó el camino para la computación moderna en 1936. Propuso un dispositivo hipotético capaz de realizar cálculos y manipular símbolos, que muchos consideran el primer modelo conceptual de una CPU.
Historia de Caso de Uso: En 1950, Turing propuso el famoso «Test de Turing» como una forma de medir la inteligencia de una máquina. Hoy en día, este test sigue siendo un referente en el mundo de la IA.
Redes Neuronales: Un Cambio de Paradigma
En 1943, Warren McCulloch y Walter Pitts propusieron el primer modelo matemático de una red neuronal artificial. Inspirados en el trabajo de Santiago Ramón y Cajal y en la máquina de Turing, crearon un modelo de computación basado en nodos que se encienden y apagan según reglas predeterminadas.
Dato Sorprendente: Las redes neuronales actuales pueden tener millones de nodos y son capaces de realizar tareas complejas como reconocimiento de imágenes y traducción de idiomas en tiempo real.
La Era Moderna de la IA
Los modelos actuales de IA, como GPT y otros, han utilizado técnicas de aprendizaje automático para entrenar sus capacidades. Estos modelos han sido entrenados con contenidos de la web 2.0, y su forma de aprendizaje es intrínsecamente diferente a la humana. Además, la infraestructura necesaria para entrenar y mantener estos modelos tiene un alto costo, tanto financiero como ambiental.
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