Desde la primera inteligencia artificial a las mentes digitales que hoy nos superan

 

Desde la primera inteligencia artificial a las mentes digitales que hoy nos superan

Por Bruno Perera.

Durante décadas, la inteligencia artificial fue poco más que una idea de ciencia ficción. Máquinas pensantes, cerebros electrónicos y robots capaces de razonar parecían destinados exclusivamente a novelas y películas. Sin embargo, la IA no nació ayer ni surgió de repente con los chatbots modernos. Su historia es mucho más antigua, humilde y, a la vez, sorprendente.

La primera inteligencia artificial reconocida como tal aparece a mediados del siglo XX. En 1956, durante la célebre Conferencia de Dartmouth, el científico John McCarthy acuñó por primera vez el término “inteligencia artificial”. Aquel encuentro marcó el nacimiento oficial de una nueva disciplina científica. Allí se lanzó una idea que hoy resulta casi profética: que una máquina pudiera aprender, razonar y resolver problemas como un ser humano.

Poco antes y poco después de ese momento fundacional, surgieron los primeros programas que hoy podemos llamar IA. Uno de los más importantes fue Logic Theorist, un programa capaz de demostrar teoremas matemáticos por sí mismo. No hablaba, no tenía conciencia ni creatividad, pero lograba algo revolucionario para la época: pensar siguiendo reglas lógicas. Aquella IA primitiva no ocupaba grandes centros de datos, sino ordenadores rudimentarios que hoy resultarían ridículos frente a cualquier móvil actual.

Durante muchos años, el avance de la inteligencia artificial fue lento y decepcionante. Grandes promesas, pocos resultados. Hubo épocas incluso conocidas como “inviernos de la IA”, cuando la financiación y el interés se desplomaron al comprobar que las máquinas no eran tan inteligentes como se había prometido. Sin embargo, la paciencia terminó dando frutos.

Hoy la situación es radicalmente distinta. En la actualidad no existe una sola “IA mayor”, sino varias inteligencias artificiales de enorme tamaño y potencia que compiten por liderar el futuro. Modelos como GPT, Gemini o Claude ya no se limitan a resolver problemas cerrados: escriben textos, analizan documentos, generan imágenes, razonan, programan y conversan con un nivel que empieza a incomodar a más de uno.

Estas nuevas IA se entrenan en superordenadores con miles de procesadores y consumen cantidades colosales de datos y energía. No son conscientes, pero sí extremadamente eficaces. Y lo más inquietante es que no están diseñadas para un único propósito. Son herramientas generales, capaces de adaptarse a tareas muy distintas, desde la educación hasta la política, pasando por la economía, el arte o la guerra.

Junto a estas IA conversacionales existen otras que, aunque menos visibles, han cambiado el mundo de forma más profunda. Un ejemplo claro es AlphaFold, una inteligencia artificial que logró predecir la estructura de las proteínas, resolviendo en años un problema científico que llevaba décadas sin solución. No dialoga con humanos, pero su impacto en la biología y la medicina es incalculable.

La evolución de la inteligencia artificial plantea una pregunta incómoda: ¿hemos creado herramientas o estamos dando forma a nuevas mentes digitales? La primera IA apenas sabía razonar; las actuales ya nos corrigen, nos asisten y, en ciertos ámbitos, nos superan. El salto no es solo tecnológico, sino filosófico.

Quizás dentro de unas décadas miremos atrás y veamos a nuestras IA actuales como hoy vemos a Logic Theorist: primitivas, limitadas, casi ingenuas. O tal vez estemos viviendo justo el momento en que la inteligencia dejó de ser un patrimonio exclusivamente humano.

El tiempo, y las máquinas, tendrán la última palabra.

Fuentes consultadas y referencias

1.      McCarthy, J., Minsky, M., Rochester, N., Shannon, C. (1956).
A Proposal for the Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence. Dartmouth College.

2. Newell, A., Shaw, J. C., Simon, H. A. (1956).
   The Logic Theorist. RAND Corporation / Carnegie Institute of Technology.
3. Russell, S., Norvig, P.
   Artificial Intelligence: A Modern Approach. Pearson Education.
4. Mitchell, T.
   Machine Learning. McGraw-Hill.
5. DeepMind (2020–2023).
   Publicaciones científicas sobre AlphaFold en Nature.
6. OpenAI, Google DeepMind, Anthropic.
   Documentación técnica y comunicados públicos sobre modelos de lenguaje de gran escala (LLM).
7. Stanford University – AI Index Report.
   Informes anuales sobre el estado y evolución de la inteligencia artificial a nivel global.