Por favor, haz una breve historia de la IA.
El Taller de Dartmouth de 1956 fue organizado por Marvin Minsky, John McCarthy y dos científicos de alto nivel: Claude Shannon y Nathan Rochester, de IBM. La propuesta para la conferencia incluía esta afirmación "cada aspecto del aprendizaje o de cualquier otra característica de la inteligencia puede describirse con tanta precisión que se puede hacer que una máquina lo simule".Entre los participantes estaban Ray Solomonoff, Oliver Selfridge, Trenchard More, Arthur Samuel, Allen Newell y Herbert A. Simon, todos los cuales crearían importantes programas durante las primeras décadas de la investigación sobre IA. En el taller, Newell y Simon estrenaron el "Teórico de la Lógica" y McCarthy convenció a los asistentes para que aceptaran "Inteligencia Artificial" como nombre del campo. El taller de Dartmouth de 1956 fue el momento en que la IA adquirió su nombre, su misión, su primer éxito y sus principales protagonistas, y se considera ampliamente el nacimiento de la IA. El término "Inteligencia Artificial" fue elegido por McCarthy para evitar asociaciones con la cibernética y conexiones con el influyente cibernético Norbert Wiener.

Los programas desarrollados en los años posteriores al Taller de Dartmouth eran, para la mayoría de la gente, simples ordenadores "asombrosos" que resolvían problemas de álgebra, demostraban teoremas de geometría y aprendían a hablar inglés. Pocos habrían creído entonces que tal comportamiento "inteligente" de las máquinas fuera posible. Los investigadores expresaron un intenso optimismo en privado y en la prensa, prediciendo que se construiría una máquina totalmente inteligente en menos de 20 años. Agencias gubernamentales como DARPA inyectaron dinero en el nuevo campo.

En la década de 1970, la IA fue objeto de críticas y reveses financieros. Los investigadores de IA no habían apreciado la dificultad de los problemas a los que se enfrentaban. Su tremendo optimismo había hecho que las expectativas fueran imposiblemente altas, y cuando los resultados prometidos no se materializaron, la financiación de la IA desapareció. Al mismo tiempo, el campo del conexionismo (o redes neuronales) fue clausurado casi por completo durante 10 años por la devastadora crítica de Marvin Minsky a los perceptrones. A pesar de las dificultades con la percepción pública de la IA a finales de los 70, se exploraron nuevas ideas en la programación lógica, el razonamiento de sentido común y muchas otras áreas.

En los años 80, las empresas de todo el mundo adoptaron una forma de programa de IA denominada "sistemas expertos" y el conocimiento se convirtió en el centro de la investigación principal sobre IA. En esos mismos años, el gobierno japonés financió agresivamente la IA con su proyecto de ordenadores de quinta generación. Otro acontecimiento alentador a principios de los 80 fue el renacimiento del conexionismo en la obra de John Hopfield y David Rumelhart. Una vez más, la IA había alcanzado el éxito.

La fascinación de la comunidad empresarial por la IA subió y bajó en los años 80 siguiendo el patrón clásico de una burbuja económica. El colapso se debió al fracaso de los proveedores comerciales a la hora de desarrollar una amplia variedad de soluciones viables. Al fracasar decenas de empresas, la percepción fue que la tecnología no era viable. Sin embargo, el campo siguió avanzando a pesar de las críticas. Numerosos investigadores, entre ellos los desarrolladores de robótica Rodney Brooks y Hans Moravec, abogaron por un enfoque totalmente nuevo de la inteligencia artificial.

El campo de la IA, que ahora tiene más de medio siglo, logró por fin algunos de sus objetivos más antiguos. Empezó a utilizarse con éxito en toda la industria tecnológica, aunque un poco entre bastidores. Parte del éxito se debió a la creciente potencia de los ordenadores y otra parte se consiguió centrándose en problemas específicos aislados y persiguiéndolos con los más altos niveles de responsabilidad científica. Aun así, la reputación de la IA, al menos en el mundo empresarial, era menos que prístina. Dentro del campo había poco acuerdo sobre las razones del fracaso de la IA para cumplir el sueño de una inteligencia de nivel humano que había cautivado la imaginación del mundo en la década de 1960. En conjunto, todos estos factores contribuyeron a fragmentar la IA en subcampos competidores centrados en problemas o enfoques concretos, a veces incluso con nuevos nombres que disimulaban el manchado pedigrí de la "inteligencia artificial". La IA era a la vez más cautelosa y más exitosa de lo que nunca había sido.

En las primeras décadas del siglo XXI, el acceso a grandes cantidades de datos (conocido como "big data"), ordenadores más baratos y rápidos y técnicas avanzadas de aprendizaje automático se aplicaron con éxito a muchos problemas en toda la economía. De hecho, el McKinsey Global Institute estimó en su famoso documento "Big data: La próxima frontera para la innovación, la competencia y la productividad" que "en 2009, casi todos los sectores de la economía estadounidense tenían al menos una media de 200 terabytes de datos almacenados".

En 2016, el mercado de productos, hardware y software relacionados con la IA alcanzó más de 8.000 millones de dólares, y el New York Times informó de que el interés por la IA había alcanzado un "frenesí". Las aplicaciones de los big data empezaron a llegar también a otros campos, como el entrenamiento de modelos en ecología y para diversas aplicaciones en economía. Los avances en el aprendizaje profundo (sobre todo las redes neuronales convolucionales profundas y las redes neuronales recurrentes) impulsaron el progreso y la investigación en el procesamiento de imágenes y vídeos, el análisis de textos e incluso el reconocimiento del habla.
El taller de Dartmouth de 1956 fue el momento en que la IA adquirió su nombre, su misión, su primer éxito y sus principales protagonistas, y se considera ampliamente el nacimiento de la IA. En la década de 1970, la IA fue objeto de críticas y reveses financieros. Los investigadores de IA no habían sabido apreciar la dificultad de los problemas a los que se enfrentaban. En los años 80, las empresas de todo el mundo adoptaron una forma de programa de IA llamada "sistemas expertos" y el conocimiento se convirtió en el centro de la investigación principal sobre IA. En las primeras décadas del siglo XXI, el acceso a grandes cantidades de datos (conocido como "big data"), ordenadores más baratos y rápidos y técnicas avanzadas de aprendizaje automático se aplicaron con éxito a muchos problemas en toda la economía. En 2016, los avances en el aprendizaje profundo (en particular las redes neuronales convolucionales profundas y las redes neuronales recurrentes) impulsaron el progreso y la investigación en el procesamiento de imágenes y vídeos, el análisis de textos e incluso el reconocimiento del habla.