Unidad 1.3. Inicios y evolución de la IA.
Este apartado lo desgranaría un poco más, quizá separando los inviernos en secciones
El nacimiento de la IA
"Las redes neuronales artificiales son una forma de programar la computadora para que aprenda a reconocer patrones y decisiones por sí misma, en lugar de tener que ser programada explícitamente para cada tarea." - Geoff Hinton
A paritr de los años 50 se produce una evolución explosiva de la IA aunque con altibajos, también llamados inviernos de IA.
El resumen de tal proceso se presenta en esta imagen.
Desde la histórica conferencia de Dartmouth en 1956, que marcó el inicio formal de la Inteligencia Artificial (IA) como campo de investigación, hasta el año 2011, se han producido importantes avances en la evolución de la IA, así como en el desarrollo de GPUs y equipos de computación en general.
Durante este período, uno de los hitos clave fue la invención del perceptrón por Frank Rosenblatt en 1957. El perceptrón fue uno de los primeros modelos de aprendizaje automático inspirados en las redes neuronales del cerebro humano. Sin embargo, a pesar de sus prometedoras capacidades, pronto surgieron limitaciones y desafíos que llevaron a un declive en la investigación de la IA, conocido como el "invierno de la IA".
En el "invierno de la IA", que tuvo lugar durante la década de 1970 y principios de la década de 1980, los avances en la IA se estancaron debido a la falta de resultados prácticos y las expectativas excesivas. El financiamiento se redujo y muchos investigadores abandonaron el campo. Sin embargo, a mediados de la década de 1980, hubo un resurgimiento en la investigación de la IA con enfoques renovados, como los sistemas expertos y el aprendizaje simbólico.
A medida que avanzaban los años, el desarrollo de GPUs más potentes se convirtió en un factor clave en el impulso de la IA. En 2006, se lanzó la GPU NVIDIA GeForce 8800 GTX, que ofrecía una potencia de cómputo sin precedentes para su época, acelerando el entrenamiento de modelos de IA y permitiendo realizar cálculos paralelos masivos.
Durante este período, también se produjeron hitos notables. En 1997, el sistema de IA Deep Blue de IBM derrotó al campeón mundial de ajedrez Garry Kasparov, marcando un hito significativo en la capacidad de las máquinas para competir con los seres humanos en juegos complejos.
A pesar de los avances, la IA experimentó otro invierno en la década de 1990 debido a la falta de avances prácticos y el desafío de lograr la inteligencia artificial generalizada. Sin embargo, el resurgimiento de la IA en la década de 2000, impulsado por el aprendizaje profundo y las redes neuronales convolucionales, marcó un cambio de paradigma en la capacidad de las máquinas para el reconocimiento de patrones y el procesamiento de datos complejos.
En resumen, desde la conferencia de Dartmouth hasta 2011, la evolución de la IA estuvo marcada por avances y desafíos. El desarrollo del perceptrón y los inviernos de la IA ilustran los altibajos y las dificultades en la investigación de la IA. Sin embargo, el resurgimiento de la IA, impulsado por el desarrollo de GPUs más potentes y enfoques renovados, sentó las bases para los avances significativos en el aprendizaje automático y el procesamiento de datos complejos.