Desde primates que usan herramientas en la naturaleza hasta primates que reflexionan sobre la Paradoja de Fermi, el viaje humano ha sido, cuanto menos, lleno de acontecimientos.
Pero ¿cuáles fueron los desarrollos clave que nos llevaron hasta 2025, un momento en el que la Inteligencia Artificial ya no es una ficción?
Tras la introducción a la simbiosis humano-IA, ChatGPT identificó la historia de la IA como el siguiente paso lógico en esta serie.
Historia de la IA: De los autómatas a los modelos generativos
Un largo recorrido de ideas, máquinas e intentos de formalizar el pensamiento.
La inteligencia artificial no surgió de repente en el siglo XXI. Es el resultado de siglos de intentos por comprender el razonamiento, replicarlo y, finalmente, diseñar sistemas que muestren fragmentos de lo que llamamos inteligencia. La historia de la IA no es una línea recta, sino una acumulación de conceptos, avances, fracasos y redescubrimientos que han dado forma a los sistemas actuales.
Este artículo recorre esa historia desde sus raíces filosóficas más antiguas hasta el amanecer de los modelos generativos, dando a cada época su propio espacio.
Fundamentos anteriores al siglo XX: Autómatas y lógica
Mucho antes de que existieran los ordenadores, diversas civilizaciones construyeron máquinas que imitaban la vida. Los ingenieros griegos crearon estatuas capaces de moverse. Inventores del mundo islámico diseñaron autómatas musicales programables. Los relojeros medievales desarrollaron mecanismos que repetían movimientos con una precisión casi inquietante.
Al mismo tiempo, filósofos y matemáticos exploraban la idea del razonamiento formal. La lógica de Aristóteles, el sueño de Leibniz de un cálculo simbólico universal, la Máquina Analítica de Babbage y la intuición de Ada Lovelace de que las máquinas podían manipular símbolos más allá de los números: todos estos hitos prepararon el terreno conceptual. Reflejaban una creencia recurrente: que el pensamiento podía expresarse mediante reglas e instrucciones.
Estas ideas persistieron durante siglos, a la espera de que la tecnología alcanzara a la teoría.
Primeros años del siglo XX: Las matemáticas de la computación
Las primeras décadas del siglo XX transformaron la especulación abstracta en teoría formal. En 1936, Alan Turing presentó la Máquina de Turing, un modelo matemático que demostraba que el razonamiento podía mecanizarse. Claude Shannon mostró cómo implementar la lógica booleana mediante circuitos eléctricos. Norbert Wiener, con la cibernética, propuso sistemas de retroalimentación capaces de comportarse de manera dirigida.
Todavía no era inteligencia artificial, pero sí estableció los principios que la harían posible. La computación, como idea, por fin tenía fundamento matemático.
Años 40–50: El nacimiento de la IA
En los años cuarenta, Warren McCulloch y Walter Pitts modelaron la primera neurona artificial, una propuesta cruda pero revolucionaria que sugería que la inteligencia podía surgir de redes en lugar de reglas.
Hacia mediados de los cincuenta, el optimismo se consolidó. El perceptrón de Rosenblatt apuntó hacia el aprendizaje automático y, en 1956, la Conferencia de Dartmouth acuñó formalmente el término Inteligencia Artificial. Los investigadores creían que las máquinas plenamente inteligentes llegarían en una generación. Hoy parece ingenuo, pero sin ese entusiasmo inicial, el campo quizá no habría despegado.
Años 60–70: IA simbólica y primeros programas
Las primeras décadas de la IA estuvieron dominadas por el razonamiento simbólico, sistemas que manipulaban reglas y símbolos de forma parecida a como los lógicos imaginaban el pensamiento humano. ELIZA, en 1966, imitaba conversaciones mediante patrones. SHRDLU, en 1970, entendía lenguaje dentro de un mundo limitado de bloques. Surgieron sistemas expertos ambiciosos, diseñados para codificar el razonamiento de especialistas.
Impresionaban en su contexto, pero eran frágiles. Solo funcionaban en entornos estrechos y perfectamente definidos. La complejidad del mundo real los superaba con facilidad.
Años 70–90: Sistemas expertos y el primer invierno de la IA
A medida que los sistemas simbólicos se expandieron hacia aplicaciones industriales, sus limitaciones quedaron expuestas. Requerían un esfuerzo manual enorme, se desmoronaban ante la incertidumbre y no podían generalizar fuera de sus dominios. Llegaron los recortes, las desilusiones y el primer invierno de la IA: una época de escepticismo y retirada de recursos.
Aun así, el campo no desapareció. Simplemente cambió de dirección.
Años 80–90: El resurgir de las redes neuronales
Mientras la IA simbólica se estancaba, las redes neuronales vivieron un renacimiento. El algoritmo de retropropagación —que permitía a una red aprender ajustando gradualmente sus pesos internos— fue redescubierto y mejorado. Investigadores como Yann LeCun lo aplicaron al reconocimiento de patrones, escritura y visión artificial temprana.
Por primera vez, sistemas capaces de aprender superaban a los basados en reglas en tareas ruidosas, variables o ambiguas. Aunque aún limitadas por la potencia computacional y la disponibilidad de datos, las bases del aprendizaje profundo ya estaban establecidas.
Años 90–2000: IA estadística y probabilística
Paralelamente se desarrolló una revolución más discreta basada en estadística y probabilidad. Las redes bayesianas modelaban la incertidumbre. Las máquinas de vectores de soporte alcanzaban altos niveles de precisión. El aprendizaje por refuerzo formalizó cómo los agentes pueden aprender mediante ensayo y error. El reconocimiento de voz y el procesamiento del lenguaje mejoraron gracias a los grandes corpus de datos.
Este periodo generó gran parte del arsenal técnico que sostiene al aprendizaje automático contemporáneo, y tendió un puente entre el razonamiento simbólico y los métodos neuronales.
1997: Deep Blue y un momento decisivo
En 1997, Deep Blue derrotó al campeón mundial de ajedrez Garry Kasparov. Fue un acontecimiento histórico, aunque no un modelo de inteligencia futura. Deep Blue no aprendía: calculaba. Basaba su fuerza en potencia de cómputo, heurísticas humanas y optimización específica.
Aun así, captó la imaginación pública y devolvió la IA al centro del debate.
Década de 2010: La revolución del aprendizaje profundo
Tres fuerzas convergieron durante la década de 2010: grandes volúmenes de datos, aceleración mediante GPUs y arquitecturas neuronales avanzadas. En 2012, AlexNet superó ampliamente a todos los competidores en ImageNet, señalando que el aprendizaje profundo podía resolver problemas que antes parecían inalcanzables.
La traducción automática, el reconocimiento de voz, la detección de objetos y el aprendizaje por refuerzo avanzaron rápidamente. Sistemas como AlphaGo mostraron nuevas formas de estrategia y reconocimiento intuitivo de patrones. Por primera vez, la IA se sintió cualitativamente distinta.
Década de 2020: La era de la IA generativa
La década de 2020 introdujo modelos capaces no solo de reconocer, sino de generar. Los grandes modelos de lenguaje produjeron texto coherente. Los modelos de difusión generaron imágenes. Los sistemas multimodales integraron visión, lenguaje y razonamiento.
No son inteligentes en un sentido humano, pero representan un cambio profundo: sistemas que crean, no solo clasifican. La IA generativa se integró en la vida cotidiana, transformando cómo producimos, aprendemos y comunicamos.
Conclusión: Un campo construido por acumulación
La historia de la IA no es una sucesión de descubrimientos aislados. Es una evolución en capas: lógica, automatización, computación, redes neuronales, probabilidad, datos y escala. Cada generación recuperó, reinterpretó o expandió ideas previas, dando forma a un campo que sigue creciendo.
Entender esta trayectoria importa. Nos recuerda que los sistemas actuales no eran inevitables. Son el resultado de siglos de preguntas sobre qué es pensar, qué pueden ser las máquinas y cómo podrían encontrarse ambas cosas. Y a medida que surjan nuevas épocas, la historia seguirá moldeando las posibilidades futuras.