Historia de la AI y los chatbots

 Este artículo es parte de una series acerca de  De cómo aprender python con ChatGPT, en el enlace previo, puedes empezar por el primer artículo.

Década de 1940-1950: Primeros Conceptos y Teorías

1943: Redes neuronales artificiales

Los científicos Warren McCulloch y Walter Pitts proponen el primer modelo matemático de una neurona artificial, marcando el inicio de las ideas sobre cómo las máquinas podrían imitar el cerebro humano.

1950: Test de Turing

El matemático Alan Turing propone una prueba para determinar si una máquina es capaz de exhibir un comportamiento inteligente similar al de un ser humano, lo que hoy conocemos como el Test de Turing.

Década de 1950-1960: Primeros Avances en IA

1956: Conferencia de Dartmouth

La conferencia organizada por John McCarthy acuña el término "Inteligencia Artificial" y marca el inicio formal del campo de estudio de la IA.

1966: ELIZA

El primer chatbot creado por Joseph Weizenbaum en el MIT. ELIZA era capaz de imitar una conversación terapéutica al reformular las entradas del usuario en preguntas, aunque carecía de comprensión real.

Década de 1970: Primeros Chatbots y Sistemas Expertos

1972: PARRY

Desarrollado por Kenneth Colby, PARRY fue el primer chatbot diseñado para simular una conversación con un paciente esquizofrénico, y era más avanzado que ELIZA en cuanto a la simulación de respuestas humanas.

1974-1980: Invernada de la IA

Debido a la falta de avances significativos y a la decepción con las promesas iniciales, se produjo una caída en la inversión y el interés en la IA.

Década de 1980: Nuevos Avances en Machine Learning

1980: Renacimiento de los sistemas expertos

Los sistemas expertos, que utilizan reglas predefinidas para simular la toma de decisiones humana, como el sistema XCON de Digital Equipment Corporation, recuperan el interés en la IA.

1986: Retropropagación

Se redescubre el algoritmo de retropropagación para entrenar redes neuronales, gracias al trabajo de Geoffrey Hinton, lo que facilita el entrenamiento de redes más profundas y marca un hito clave en el Deep Learning.

Década de 1990: IA en Juegos y Primeros Asistentes Virtuales

1997: Deep Blue vence a Garry Kasparov

La máquina de ajedrez de IBM, Deep Blue, derrota al campeón mundial de ajedrez Garry Kasparov, un hito que muestra el potencial de la IA para resolver problemas complejos.

1995: ALICE (Artificial Linguistic Internet Computer Entity)

Un chatbot basado en procesamiento de lenguaje natural creado por Richard Wallace. Utilizaba un enfoque de coincidencia de patrones y sirvió de base para futuros chatbots más avanzados.

Década de 2000: Surgimiento de Machine Learning y Asistentes Virtuales

2006: Deep Learning resurge

Geoffrey Hinton y sus colegas popularizan el concepto de Deep Learning, revolucionando el campo del aprendizaje automático gracias a redes neuronales profundas capaces de aprender a partir de grandes cantidades de datos.

2008: Siri

Apple compra Siri, un proyecto de asistente virtual, y lo convierte en el primer asistente basado en IA integrado en un smartphone (lanzado en 2011).

Década de 2010: Avances Masivos en IA y Chatbots

2011: Watson de IBM

Watson, el sistema de IA de IBM, vence a los campeones humanos del programa de preguntas y respuestas Jeopardy!, demostrando la capacidad de la IA para procesar y entender el lenguaje natural.

2014: Eugene Goostman

Un chatbot llamado Eugene Goostman, que simula a un niño ucraniano de 13 años, se convierte en el primer chatbot en "pasar" el Test de Turing, aunque la validez del logro ha sido debatida.

2015: Transformers y modelos de atención

Google presenta la arquitectura Transformer, que revoluciona el procesamiento del lenguaje natural. Esta arquitectura es la base de muchos modelos modernos de IA, incluidos GPT, BERT, y otros.

2018-2023: Era de los Modelos Generativos y Chatbots Avanzados

2018: GPT (Generative Pre-trained Transformer)

OpenAI lanza el primer modelo GPT, que utiliza la arquitectura Transformer para generar texto de forma fluida. Este avance marca el inicio de los modelos de lenguaje capaces de generar respuestas convincentes en conversaciones.

2019: GPT-2

OpenAI lanza GPT-2, un modelo más avanzado que mejora la capacidad de generar texto de manera coherente y se convierte en un hito importante para los chatbots modernos.

2020: GPT-3

OpenAI lanza GPT-3, con 175 mil millones de parámetros, lo que lo convierte en uno de los modelos de lenguaje más avanzados jamás creados. GPT-3 puede generar texto con un alto grado de coherencia y contextualización, lo que impulsa el desarrollo de chatbots avanzados como ChatGPT.

2022: ChatGPT

OpenAI lanza ChatGPT, basado en GPT-3.5 y luego actualizado a GPT-4, lo que establece un nuevo estándar en la interacción conversacional con máquinas. ChatGPT demuestra una capacidad sin precedentes para comprender y generar lenguaje natural de manera fluida y coherente.

2024: Actualidad

Chatbots avanzados y personalizados

Los chatbots como ChatGPT se integran en múltiples aplicaciones y sectores, desde atención al cliente hasta educación y salud. Su capacidad para generar texto coherente, aprender de interacciones y ofrecer respuestas contextualmente apropiadas los convierte en una herramienta esencial en la era digital.