Tres hitos de la inteligencia artificial: Turing, Deep Blue y AlphaGo
En esta nota, exploramos la evolución de las inteligencias artificiales desde los días de Turing, pasando por Deep Blue hasta el triunfo de AlphaGo y cómo estos hitos transformaron nuestra mirada de la relación entre humanos y máquinas.
La historia de la inteligencia artificial (IA) es un viaje fascinante que abarca desde los primeros experimentos hasta los algoritmos más recientes.
El desafío de Turing
En 1950, Alan Turing, matemático, filósofo y criptógrafo, propuso una prueba para detectar si una máquina podía pensar como un humano. Este famoso “Desafío de Turing” consistía en un juego de imitación en el que un interrogador debía averiguar quién era una máquina y quién era una persona solo mediante preguntas escritas. Si el interrogador no podía distinguir a la máquina de la persona, se consideraba que la máquina había pasado la prueba. Las contribuciones de Turing sentaron las bases para la investigación moderna en IA.
Desde la década de 1950 hasta nuestros días, la IA avanzó enormemente gracias al desarrollo de la computación, la programación y el aprendizaje automático (machine learning). La capacidad de los sistemas automáticos para aprender por sí mismos a partir de entrenamientos con datos masivos y experiencias fue fundamental para su progreso.
Deep Blue: los límites del ajedrez
En 1997, Deep Blue, la supercomputadora de IBM, derrotó al campeón mundial de ajedrez: el ruso Garry Kasparov. Deep Blue utilizó una combinación de altísima capacidad de cómputo y algoritmos de búsqueda para evaluar millones de posiciones por segundo. Aunque algunos argumentan que no fue una verdadera IA, la victoria de Deep Blue marcó un hito importante en la relación entre humanos y máquinas.
AlphaGo: la nueva frontera
En 2016, AlphaGo, una inteligencia artificial desarrollada por DeepMind de Google, venció al surcoreano Lee Sedol, uno de los mejores jugadores de go en el mundo. El go es un juego milenario de origen chino. A diferencia del ajedrez, el go tiene un espacio de búsqueda mucho más amplio, lo que hace que la victoria de AlphaGo sea aún más impresionante.
AlphaGo utilizó redes neuronales y técnicas de aprendizaje profundo para evaluar posiciones y tomar decisiones estratégicas. Su capacidad para aprender de sus propios errores y mejorar la estrategia con cada partida demostró la versatilidad de esta inteligencia artificial.
La evolución de la IA, desde Deep Blue hasta AlphaGo, nos muestra que cuando se trata de lógica y potencia de cálculo, las inteligencias artificiales pueden superar a los humanos. Pero cuando se trata de sentido común, emociones y ambigüedades, las IA fallan. Si de algo estamos seguros es que la relación entre humanos y máquinas continuará evolucionando en formas sorprendentes.
Ficha
Publicado: 10 de junio de 2024
Última modificación: 17 de septiembre de 2024
Audiencia
General
Área / disciplina
Educación Digital
Cultura y Sociedad
Educación Tecnológica y Digital
Nivel
Primario
Tercer Ciclo
Secundario
Superior
Categoría
Artículos
Modalidad
Todas
Formato
Texto
Etiquetas
inteligencia artificial (IA)
Educación Digital
Autor/es
Carina Maguregui
Otros contribuyentes
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