Los padres de la Inteligencia Artificial
Un repaso a los pioneros de la inteligencia artificial: desde los fundamentos hasta el aprendizaje profundo
Cuando pensamos en inteligencia artificial (IA), es fácil que vengan a la mente nombres actuales, como Sam Altman, Elon Musk o Dario Amodei, quienes han liderado la comercialización y adopción de tecnologías revolucionarias. Sin embargo, detrás de los titulares, existe una rica historia construida por científicos e ingenieros cuya dedicación y creatividad permitieron que la IA dejara de ser una fantasía para convertirse en una realidad. En este artíclo voy a intentar resumir las vidas y logros de esas figuras fundamentales que, aunque menos reconocidas, cambiaron el rumbo de la tecnología.
Valga esto como un reconocimiento a todos ello
Pioneros históricos: Los cimientos de la IA
1. Alan Turing: El matemático que desafió los límites del pensamiento mecánico
Breve biografía:
Alan Turing (1912-1954) es conocido como uno de los padres de la informática moderna. Durante la Segunda Guerra Mundial, trabajó en Bletchley Park descifrando el código Enigma, un logro que cambió el curso de la guerra. Más tarde, dedicó su vida a explorar preguntas filosóficas sobre las capacidades de las máquinas.
Contribución a la IA:
Turing propuso el famoso "Test de Turing", un experimento diseñado para evaluar si una máquina puede imitar el comportamiento humano hasta el punto de ser indistinguible. Este concepto sigue siendo una piedra angular en la filosofía y el desarrollo de la IA.
Recursos relacionados:
Documental: Codebreaker.
Libro: Alan Turing: The Enigma, de Andrew Hodges.
2. John McCarthy: El creador del término "inteligencia artificial"
Breve biografía:
Nacido en 1927, McCarthy fue un matemático e informático que dedicó su carrera a explorar cómo las máquinas podían simular la lógica humana.
Contribución a la IA:
McCarthy acuñó el término "inteligencia artificial" en la conferencia de Dartmouth de 1956. Además, desarrolló LISP, un lenguaje de programación que sigue siendo una herramienta esencial en la investigación de IA.
Recursos relacionados:
3. Marvin Minsky: La arquitectura de la mente artificial
Breve biografía:
Marvin Minsky (1927-2016) fue un pionero en la intersección entre la informática, la neurociencia y la psicología. Fundó el Laboratorio de IA del MIT y escribió obras influyentes sobre el funcionamiento de la mente.
Contribución a la IA:
Minsky desarrolló conceptos fundamentales sobre cómo la inteligencia puede surgir de sistemas simples interactuando entre sí. Su libro The Society of Mind es una referencia clave para entender la arquitectura de la mente artificial.
Recursos relacionados:
Libro: The Society of Mind, de Marvin Minsky.
Video: "Interview with Marvin Minsky".
Los padres del aprendizaje profundo
4. Geoffrey Hinton: El padrino del Deep Learning
Breve biografía:
Hinton, nacido en 1947, es psicólogo y científico informático. Es ampliamente reconocido por su trabajo en redes neuronales y aprendizaje profundo.
Contribución a la IA:
En 2012, lideró el desarrollo de AlexNet, una red neuronal que transformó el reconocimiento de imágenes y marcó el renacimiento del aprendizaje profundo. Su trabajo en retropropagación es fundamental en la IA moderna.
Recursos relacionados:
5. Yann LeCun: Arquitecto de las redes neuronales convolucionales (CNNs)
Breve biografía:
LeCun, nacido en 1960, es científico informático y uno de los creadores de las redes neuronales convolucionales, fundamentales para la visión por computadora.
Contribución a la IA:
Sus redes neuronales convolucionales son el núcleo de tecnologías como el reconocimiento facial y el análisis de video. Además, ha impulsado el aprendizaje no supervisado como una frontera de la investigación en IA.
Recursos relacionados:
Video: "The Future of AI by Yann LeCun".
6. Vaswani et al.: Los creadores del modelo Transformer
Breve biografía:
En 2017, Ashish Vaswani y su equipo en Google Research introdujeron el modelo Transformer con el artículo "Attention is All You Need".
Contribución a la IA:
El Transformer revolucionó el procesamiento del lenguaje natural, permitiendo avances como GPT y BERT. Su arquitectura ha sido adoptada en campos como la visión computacional y la biología computacional.
Recursos relacionados:
Artículo: "Attention is All You Need".
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Recursos adicionales para profundizar
Libros recomendados:
The Master Algorithm, de Pedro Domingos.
Artificial Intelligence: A Guide to Intelligent Systems, de Michael Negnevitsky.
Documentales y videos:
Documental: The Age of AI (YouTube).
Conferencia: AI: A Revolution in the Making (MIT).
Cursos en línea:
Coursera: Deep Learning Specialization.
Stanford: CS224N - Natural Language Processing with Deep Learning.