Inteligencia Artificial: historia, construcción, modelos y lenguajes.

 Por Marvin Soto

La historia de la inteligencia artificial (IA) se remonta a la mitad de siglo XX, con mitos y leyendas que hablan de seres artificiales con capacidades humanas.

No obstante, el verdadero desarrollo de la IA como campo de estudio científico comenzó en la década de 1950, cuando Alan Turing, considerado uno de los padres de la computación, propuso lo que hoy conocemos como la “Prueba de Turing”, una prueba para evaluar la inteligencia de una máquina.

En los años siguientes, se realizaron avances significativos en el campo de la IA. En la década de 1960, se fundaron los primeros laboratorios de IA en instituciones académicas como el MIT y Stanford, lo que impulsó aún más la investigación en este campo.

Los hitos más importantes en la historia de la inteligencia artificial incluyen:

• Fin de la Segunda Guerra Mundial: La guerra reunió a científicos de diversas disciplinas, incluyendo a pioneros de la IA como Alan Turing y Grey Walter, quienes comenzaron a explorar el desarrollo de máquinas inteligentes.
• Prueba de Turing: En 1950, Alan Turing propuso una prueba para evaluar la inteligencia de una máquina, conocido como la “Prueba de Turing”.
• Desarrollo de LISP: En 1958, se creó el lenguaje de programación LISP, ampliamente utilizado en la investigación de IA.
• Fundación de laboratorios de IA: En la década de 1960, se establecieron los primeros laboratorios de IA en instituciones académicas como el MIT y Stanford, impulsando aún más la investigación en este campo.
• Victoria de Deep Blue sobre Kasparov: En 1997, la computadora Deep Blue de IBM derrotó al campeón mundial de ajedrez Garry Kasparov, marcando un hito importante en el desarrollo de la IA.
• Desarrollo de redes neuronales: En 2011, se produjeron avances significativos en la creación de redes neuronales, sentando las bases para el posterior desarrollo de sistemas de IA más avanzados.
• Victoria de AlphaGo sobre Lee Sedol: En 2016, el sistema de IA AlphaGo, desarrollado por DeepMind, derrotó al campeón mundial de Go Lee Sedol, demostrando el potencial de la IA en juegos complejos.

Estos hitos han sido fundamentales en el desarrollo y evolución de la inteligencia artificial a lo largo de la historia, sentando las bases para los avances actuales y futuros en este campo.

La IA ha revolucionado la forma en que las empresas gestionan la información y extraen valor de las bases de datos. El uso de bases de datos en IA es fundamental para aprovechar el potencial de los datos en un entorno empresarial cambiante.

Ahora bien, los procesos involucrados en la construcción de la Inteligencia Artificial incluyen:

• Recopilación de datos: La IA se basa en datos, por lo que el primer paso es recopilar una gran cantidad de información relevante para el problema que se quiere resolver. Esta información comienza su masiva recolección cuando dejamos de ser consumidores de información en el ciberespacio y pasamos a ser prosumidores, es decir; producimos y consumimos contenidos. De estas masivas boronas digitales, y contenidos publicados en el ciberespacio surge la materia prima que se afinara mediante el procesamiento de datos.
• Preprocesamiento de datos: Una vez recopilados los datos, son almacenados en pantanos de datos, a partir de los cuales es necesario limpiarlos, normalizarlos, etiquetarlos y prepararlos para su uso en los algoritmos de IA. Esto es, convertirlos en lagos de datos.
• Selección de algoritmos: Existen diversos algoritmos de IA, como redes neuronales, algoritmos genéticos, máquinas de soporte vectorial, entre otros. Se debe seleccionar el algoritmo más adecuado en acuerdo con el problema específico a resolver.
• Entrenamiento del modelo: Utilizando los datos recopilados y preprocesados, se entrena el modelo de IA para que pueda aprender patrones y realizar predicciones o tomar decisiones.
• Evaluación y ajuste: Una vez entrenado el modelo, se evalúa su desempeño utilizando datos de prueba y se ajusta para mejorar su precisión y eficiencia. Además, se maneja un proceso continuo de aprendizaje a fin de depurar y lograr la máxima precisión del algoritmo.
• Implementación y despliegue: Finalmente, el modelo de IA se implementa en un entorno de producción para que pueda ser utilizado en la resolución de problemas reales. Aquí es cuando ya son consumidos masivamente por usuarios o plataformas.

La integración de la inteligencia artificial con las bases de datos permite automatizar procesos, mejorar el rendimiento en consultas y análisis de datos, así como fortalecer la seguridad al detectar patrones anómalos. Esta combinación es una tendencia en auge, ya que facilita el acceso a la inteligencia de negocio, brindando a la industria una ventaja competitiva significativa.

Modelos avanzados de procesamiento de lenguaje natural como ChatGPT, Gemini, Copilot, etc., permiten a los usuarios interactuar con las bases de datos de manera intuitiva, simplificando consultas complejas y abriendo el acceso a más personas sin conocimientos técnicos.

La evolución de las bases de datos hacia sistemas más flexibles y eficientes, como las bases de datos NoSQL, ha sido clave para manejar grandes volúmenes de datos no estructurados y optimizar la escalabilidad horizontal, lo que es fundamental para aplicaciones modernas que requieren alto rendimiento y flexibilidad en entornos distribuidos.

Los LLM (Large Language Models) son modelos de aprendizaje automático que pueden comprender y generar texto humano, mientras que el ML (Machine Learning) es un campo más amplio que se enfoca en entrenar sistemas para aprender y hacer predicciones a partir de datos.

Entendido en un orden, los LLM son una subcategoría específica de modelos de ML que se centran en el procesamiento del lenguaje natural, permitiendo a las máquinas entender y generar texto humano de manera efectiva.

Los lenguajes de programación más destacados para la Inteligencia Artificial son Python, Java, JavaScript, Prolog, Lisp, Julia, C++, R, y Scala.

• Python es altamente recomendado por su versatilidad y amplia comunidad de desarrolladores.
• Java es valorado por su versatilidad y portabilidad.
• JavaScript es conocido por su interactividad en aplicaciones web.
• Prolog se centra en la lógica y la toma de decisiones basadas en reglas.
• R es especializado en análisis de datos y estadísticas.
• C++ destaca por su rendimiento y eficiencia en proyectos de IA que requieren alto rendimiento computacional.
• Scala combina programación funcional y orientada a objetos para aplicaciones de alto rendimiento en IA

Así pues, deriva en que la combinación de inteligencia artificial, los modelos de aprendizaje, las bases de datos y los lenguajes de programación son esenciales para potenciar la gestión de datos, automatizar procesos, mejorar el análisis de información y fortalecer la seguridad en un mundo cada vez más digitalizado y competitivo.

Todos estos procesos son producto del avance desde sus albores de la IA y son fundamentales en la construcción de sistemas efectivos y funcionales, y representan la base de la revolución tecnológica que estamos presenciando en la actualidad.

Tomado de Marvin G. Soto