Artículos
Todos los artículos publicados sobre la historia de la IA.
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La Cumbre de Acción sobre IA de París y una brecha de gobernanza (2025)
En febrero de 2025, París acogió la Cumbre de Acción sobre IA. Unos 60 países firmaron una declaración sobre IA inclusiva y sostenible, pero Estados Unidos y el Reino Unido se negaron, exponiendo una grieta sobre cómo gobernar la tecnología.
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El Proyecto Stargate: una apuesta de 500.000 millones por la infraestructura de IA (2025)
En enero de 2025, OpenAI, SoftBank, Oracle y MGX anunciaron Stargate, un plan para invertir hasta 500.000 millones de dólares en centros de datos de IA en EE. UU., justo cuando DeepSeek cuestionaba el coste del cómputo.
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DeepSeek-R1 y el shock de eficiencia (2025)
Una startup china lanzó un modelo de razonamiento de pesos abiertos que rivalizaba con los mejores a una fracción del coste declarado, y el 27 de enero de 2025 borró una cifra récord del valor de Nvidia.
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Gemini 2.0 y el inicio de la era de los agentes (2024)
Gemini 2.0 de Google, lanzado en diciembre de 2024, se presentó como un modelo para la era de los agentes: sistemas que no solo responden, sino que realizan acciones de varios pasos en tu nombre.
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AlphaFold gana el Premio Nobel de Química 2024
Un día después de que la IA se llevara el premio de física, el Nobel de Química 2024 honró a AlphaFold, el modelo de DeepMind que predice estructuras de proteínas, y al diseño computacional de proteínas.
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El Premio Nobel de Física 2024 es para las redes neuronales
John Hopfield y Geoffrey Hinton ganaron el Premio Nobel de Física 2024 por su trabajo fundacional sobre redes neuronales artificiales, la maquinaria detrás de la IA actual.
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OpenAI o1: modelos que piensan antes de responder (2024)
OpenAI presentó una línea de modelos entrenada para razonar los problemas paso a paso antes de responder, cambiando velocidad por precisión y reviviendo la idea de que pensar más tiempo puede compensar.
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La Ley de IA de la UE: el primer reglamento amplio para la IA (2024)
El Parlamento Europeo aprobó la primera ley integral de IA del mundo, que clasifica los sistemas por riesgo y añade deberes de transparencia para los modelos de propósito general tras los chatbots modernos.
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Gemini 1.0: la respuesta multimodal de Google (2023)
Google reunió sus esfuerzos de IA bajo el nombre Gemini, una familia nativamente multimodal pensada para rivalizar con GPT-4, y aprendió con cuánto detalle se examinarían ya las demos de lanzamiento.
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Llama 2: los pesos (casi) abiertos cambian el juego (2023)
Meta lanzó un modelo de lenguaje capaz cuyos pesos cualquiera podía descargar y sobre los que construir, situando el debate sobre la IA 'abierta' en el centro de la industria.
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GPT-4: el buque insignia que subió el listón (2023)
GPT-4 de OpenAI podía leer imágenes además de texto y obtuvo buenas notas en exámenes hechos para humanos, afianzando una feroz carrera comercial y un secretismo que inquietó a los investigadores.
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ChatGPT: la semana en que la IA se volvió masiva (2022)
Una demo de chat gratuita sobre un modelo de lenguaje afinado alcanzó cien millones de usuarios en unos dos meses y convirtió la IA de tema de investigación en obsesión pública.
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GPT-3: cuando la escala se volvió la estrategia (2020)
El modelo de 175 mil millones de parámetros de OpenAI mostró que un modelo de lenguaje lo bastante grande podía aprender tareas nuevas con unos pocos ejemplos en la consigna, sin reentrenar.
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"Attention is all you need": llega el Transformer (2017)
Un artículo de 2017 sustituyó la maquinaria secuencial de las redes anteriores por pura atención. El Transformer se convirtió en la arquitectura tras casi todos los grandes modelos de lenguaje posteriores.
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AlphaGo contra Lee Sedol: la máquina que aprendió a jugar (2016)
AlphaGo de DeepMind venció 4–1 a uno de los mayores jugadores de Go, no por búsqueda de fuerza bruta como Deep Blue, sino por una intuición aprendida de datos y del juego contra sí misma.
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AlexNet: la noche en que volvió el aprendizaje profundo (2012)
Una red neuronal profunda entrenada en dos GPU de videojuegos arrasó el referente ImageNet y puso fin, casi de un día para otro, a un largo invierno de las redes neuronales.
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ImageNet: el conjunto de datos que enseñaría a ver a las máquinas (2006)
Fei-Fei Li apostó a que los datos, y no solo mejores algoritmos, abrirían la visión por computadora. ImageNet se convirtió en el referente que encendió la era del aprendizaje profundo.
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Deep Blue vs. Kaspárov: la partida que sacudió el mundo (1997)
La computadora de ajedrez de IBM derrotó al campeón mundial en seis partidas, un espectáculo mediático que demostró que las máquinas pueden superar a los humanos.
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El segundo invierno de la IA: cómo el boom se convirtió en crisis (1987–1993)
Los sistemas expertos colapsaron, las máquinas Lisp quedaron obsoletas, los gobiernos recortaron fondos, y la IA entró en años de desilusión que casi acabaron con el campo.
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Sistemas expertos: cuando la IA se convirtió en negocio (años 80)
Los sistemas expertos basados en reglas prometían embotellar el conocimiento humano en software, impulsaron un boom de miles de millones y colapsaron en el segundo invierno de la IA.
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El primer invierno de la IA: cuando el hype se congeló (1974–1980)
El informe Lighthill, los recortes de la DARPA y la reacción contra el perceptrón drenaron la financiación de redes neuronales e IA demasiado ambiciosa, preparando una década de escepticismo.
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ELIZA: el chatbot que nunca debió serlo (1966)
ELIZA de Joseph Weizenbaum usaba simple reconocimiento de patrones para simular terapia, y demostró accidentalmente que los humanos proyectan comprensión en las máquinas.
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El perceptrón de Rosenblatt: la máquina que aprendió (1958)
El perceptrón de Frank Rosenblatt fue la primera máquina que aprendió de la experiencia, celebrada por la prensa, atacada por los críticos y reivindicada décadas después.
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El Proyecto de Investigación de Verano de Dartmouth sobre Inteligencia Artificial (1956)
Un taller de seis a ocho semanas que acuñó el término "inteligencia artificial" y lo estableció como campo de investigación.
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Computing Machinery and Intelligence: el juego de imitación de Turing (1950)
El artículo de Alan Turing de 1950 reemplazó '¿Pueden pensar las máquinas?' por una prueba práctica, y sigue moldeando cómo hablamos de inteligencia artificial.