{"id":533,"date":"2025-03-18T23:54:35","date_gmt":"2025-03-18T23:54:35","guid":{"rendered":"https:\/\/gasmen.com.mx\/web\/?p=533"},"modified":"2025-03-18T23:54:46","modified_gmt":"2025-03-18T23:54:46","slug":"antecedentes-historicos-del-siglo-xxinteligencia-artificial-y-robotica","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/gasmen.com.mx\/web\/antecedentes-historicos-del-siglo-xxinteligencia-artificial-y-robotica\/","title":{"rendered":"Antecedentes Hist\u00f3ricos del Siglo XX: Inteligencia Artificial y Rob\u00f3tica"},"content":{"rendered":"\n<ol class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>1921 \u2013 El t\u00e9rmino \u00abrobot\u00bb es acu\u00f1ado<\/strong><\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n<p>La obra teatral R.U.R. (Rossum&#8217;s Universal Robots), de Karel \u010capek, trata sobre una empresa que construye humanos artificiales para reducir la carga de trabajo de las personas. Estas criaturas pueden hacerse pasar por humanos y tienen la capacidad de pensar. La obra introduce el concepto de \u00abrobot\u00bb (palabra ideada por el hermano del autor a partir de la palabra checa robota, que significa \u00abesclavo\u00bb) y plantea tanto las posibilidades como los riesgos de la automatizaci\u00f3n y la creaci\u00f3n de seres mec\u00e1nicos.<\/p>\n\n\n\n<p>Esta obra no solo marc\u00f3 un antes y un despu\u00e9s, sino que tambi\u00e9n estimul\u00f3 la imaginaci\u00f3n de cient\u00edficos e ingenieros, sentando las bases conceptuales para la exploraci\u00f3n futura en automatizaci\u00f3n y sistemas aut\u00f3nomos.<\/p>\n\n\n\n<ol start=\"2\" class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>1943 \u2013 Primer modelo de una red neuronal artificial<\/strong><\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image alignleft is-resized\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/lh7-rt.googleusercontent.com\/docsz\/AD_4nXeznboXelWbJShBBkN5EF292oqEMLHRh3JkjMu4U3TeAdh_oXRr5oQgmElJcQrqxlghGQdvJLGaPIUeaLq_ywF1JWNYSh7vC23Um4zZfTEYZ6l_yXDmH8y7R1Gsx68_VPaRv2Aqbw?key=myDWs4VyjC3XzvDx7bm7QIiS\" alt=\"\" style=\"width:205px;height:auto\"\/><\/figure>\n\n\n\n<p>El Instituto de Tecnolog\u00eda de Massachusetts (MIT) public\u00f3 el art\u00edculo de McCulloch y Pitts, \u00abA Logical Calculus of the Ideas Immanent in Nervous Activity\u00bb.<\/p>\n\n\n\n<p>Este art\u00edculo sent\u00f3 las bases de la inteligencia artificial y las redes neuronales artificiales al modelar matem\u00e1ticamente c\u00f3mo las neuronas procesan la informaci\u00f3n. Los autores propusieron un modelo de neurona artificial inspirado en el cerebro, en el que cada neurona recib\u00eda se\u00f1ales de entrada, realizaba un c\u00e1lculo y produc\u00eda una salida.<\/p>\n\n\n\n<p>Demostraron que un conjunto de neuronas artificiales pod\u00eda simular funciones l\u00f3gicas como AND, OR y NOT, lo que permiti\u00f3 comprender el cerebro como un sistema de procesamiento de informaci\u00f3n. Fue la primera vez que se propuso que las redes neuronales pod\u00edan aprender y representar c\u00e1lculos complejos.<\/p>\n\n\n\n<ol start=\"3\" class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>1950 \u2013 Alan Turing y el Test de Turing<\/strong><\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n<p>El Test de Turing consiste en una interacci\u00f3n entre un ser humano y una m\u00e1quina, sin que el evaluador sepa cu\u00e1l de los dos es la m\u00e1quina. Generalmente, se lleva a cabo en un entorno de comunicaci\u00f3n textual (como una conversaci\u00f3n por chat) para evitar pistas visuales que puedan delatar a la m\u00e1quina.<\/p>\n\n\n\n<p>El evaluador debe determinar, despu\u00e9s de una serie de intercambios, cu\u00e1l de los participantes es la m\u00e1quina y cu\u00e1l es el humano.<\/p>\n\n\n\n<p>Si el evaluador no puede distinguir de manera confiable a la m\u00e1quina del ser humano, entonces se considera que la m\u00e1quina ha pasado el test, demostrando un comportamiento inteligente similar al de un ser humano.<\/p>\n\n\n\n<p>El Test de Turing no est\u00e1 dise\u00f1ado para evaluar el \u00abpensamiento\u00bb o la \u00abconciencia\u00bb de una m\u00e1quina en un sentido profundo, sino para determinar si una m\u00e1quina puede imitar la inteligencia humana de manera que resulte indistinguible para un observador humano.<\/p>\n\n\n\n<p>En 2014, el ordenador Eugene logr\u00f3 superar esta prueba, convirti\u00e9ndose en la primera m\u00e1quina en convencer a un 33% de los jueces que era humano.. En concreto, se hizo pasar por un ni\u00f1o ucraniano de 13 a\u00f1os.<\/p>\n\n\n\n<ol start=\"4\" class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>1956 \u2013 Conferencia de Dartmouth: nacimiento oficial de la IA<\/strong><\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image aligncenter is-resized\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/lh7-rt.googleusercontent.com\/docsz\/AD_4nXfO0t1RyZD3X6S5sblODKnlVs1tz437PImhKBu8k5lt75cl4yKj3XNXwBHVN0iiVA1PQY8_0CTQj0cv0BSGLV0UzIa1tRBgGEAeqc2IW035iAF9WdSvRCdkl0dry8LInqooUNVIkQ?key=myDWs4VyjC3XzvDx7bm7QIiS\" alt=\"\" style=\"width:336px;height:auto\"\/><\/figure>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<p>La reuni\u00f3n celebrada en el Dartmouth College de New Hampshire, EE. UU., organizada por figuras como John McCarthy y Marvin Minsky, reuni\u00f3 a un grupo de cient\u00edficos con el objetivo de explorar c\u00f3mo las m\u00e1quinas pod\u00edan simular la inteligencia humana.<\/p>\n\n\n\n<p>Este evento marc\u00f3 la consolidaci\u00f3n del campo de la inteligencia artificial, sent\u00f3 las bases para la investigaci\u00f3n en IA y dio origen a los primeros laboratorios dedicados a este campo en universidades como el MIT y Stanford.<\/p>\n\n\n\n<ol start=\"5\" class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>1966 \u2013 Desarrollo del chatbot ELIZA<\/strong><\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n<p>ELIZA, creado por Joseph Weizenbaum, fue uno de los primeros programas en simular una conversaci\u00f3n humana mediante t\u00e9cnicas de procesamiento del lenguaje natural, aunque de forma rudimentaria.<\/p>\n\n\n\n<p>Curiosamente, el verdadero objetivo de Weizenbaum no era demostrar el potencial de las incipientes herramientas inform\u00e1ticas, sino evidenciar que la comprensi\u00f3n del lenguaje por parte de las m\u00e1quinas era superficial.<\/p>\n\n\n\n<p>ELIZA puso de manifiesto tanto el potencial como las limitaciones de la inteligencia artificial en la interacci\u00f3n verbal, allanando el camino para el desarrollo de futuros asistentes virtuales y sistemas de di\u00e1logo. ELIZA es considerado el primer chatbot de la historia.<\/p>\n\n\n\n<ol start=\"6\" class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>1969 \u2013 Shakey, el primer robot inteligente<\/strong><\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n<p>Desarrollado en el Centro de Inteligencia Artificial del Instituto de Investigaci\u00f3n de Stanford (ahora SRI International) entre 1966 y 1972, bajo la direcci\u00f3n de Charles Rosen, Shakey es reconocido como el primer robot capaz de combinar percepci\u00f3n, planificaci\u00f3n y acci\u00f3n en un entorno real.<\/p>\n\n\n\n<p>Su capacidad para analizar el entorno, tomar decisiones y ejecutar acciones de manera aut\u00f3noma represent\u00f3 un avance crucial en la integraci\u00f3n de sensores, algoritmos de planificaci\u00f3n y control, elementos fundamentales de la rob\u00f3tica moderna.<\/p>\n\n\n\n<ol start=\"7\" class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>1973 \u2013 Creaci\u00f3n del primer brazo rob\u00f3tico controlado por computadora<\/strong><\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n<p>El Stanford Arm fue uno de los primeros brazos rob\u00f3ticos totalmente el\u00e9ctricos y computarizados, desarrollado en 1969 por V\u00edctor Scheinman, ingeniero mec\u00e1nico e investigador en rob\u00f3tica de la Universidad de Stanford.<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Dise\u00f1ado como un proyecto de investigaci\u00f3n en el Stanford Artificial Intelligence Laboratory (SAIL), su objetivo era crear un robot capaz de manipular objetos con precisi\u00f3n y ser controlado por una computadora.<\/li>\n\n\n\n<li>Sus seis grados de libertad, le otorgaban una gran versatilidad en sus movimientos. A diferencia de los robots hidr\u00e1ulicos de la \u00e9poca, funcionaba con motores el\u00e9ctricos, lo que lo hac\u00eda m\u00e1s compacto y seguro.<\/li>\n\n\n\n<li>Se integr\u00f3 con una computadora para automatizar tareas, sentando las bases de los futuros robots industriales. Su dise\u00f1o fue clave en la creaci\u00f3n de robots capaces de ensamblar piezas en f\u00e1bricas, especialmente en la industria automotriz.<\/li>\n\n\n\n<li>Sirvi\u00f3 de base para el desarrollo del PUMA (Programmable Universal Machine for Assembly), un brazo rob\u00f3tico ampliamente utilizado en la industria.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<ol start=\"8\" class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>D\u00e9cadas de 1980-1990 \u2013 Aparici\u00f3n de los coches aut\u00f3nomos<\/strong><\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n<p>Ernst Dickmanns y su equipo en la Universidad de la Bundeswehr en M\u00fanich fueron pioneros en la visi\u00f3n computarizada para veh\u00edculos aut\u00f3nomos durante las d\u00e9cadas de 1980 y 1990. Sus avances sentaron las bases para el desarrollo de los autos aut\u00f3nomos modernos.<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Entre 1984 y 1986, Dickmanns desarroll\u00f3 un sistema basado en visi\u00f3n computarizada y procesamiento en tiempo real, instalado en una vagoneta Mercedes-Benz que logr\u00f3 circular de manera aut\u00f3noma a 100 km\/h en carreteras sin tr\u00e1fico.<\/li>\n\n\n\n<li>Entre 1992 y 1995, en colaboraci\u00f3n con Daimler-Benz, su equipo cre\u00f3 dos veh\u00edculos aut\u00f3nomos, VAMP y VITA-2, que utilizaban c\u00e1maras estereosc\u00f3picas y redes neuronales para detectar carriles, otros veh\u00edculos y obst\u00e1culos.<\/li>\n\n\n\n<li>En 1994, un Mercedes aut\u00f3nomo recorri\u00f3 m\u00e1s de 1,000 km en autopistas europeas, alcanzando velocidades de 130 km\/h y realizando cambios de carril autom\u00e1ticamente.<\/li>\n\n\n\n<li>En 1995, como parte del Proyecto PROMETHEUS (programa de investigaci\u00f3n de conducci\u00f3n aut\u00f3noma en Europa), un Mercedes aut\u00f3nomo recorri\u00f3 la ruta de M\u00fanich a Copenhague, logrando un 95 % de conducci\u00f3n aut\u00f3noma con adelantamientos y cambios de carril.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image aligncenter is-resized\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/lh7-rt.googleusercontent.com\/docsz\/AD_4nXc2PdqIsbz9ygjjBsz4FeT7ar4KvdjL04Kt3w_dr3zUR3N_mF0AcrAChBvTC-bgoc2LunZuTpSVjcUbGRBQWuCfe5daHMhiSpM4U1s556jMnlccc95Ld_1KogyF07nlymhvwt3T?key=myDWs4VyjC3XzvDx7bm7QIiS\" alt=\"\" style=\"width:473px;height:auto\"\/><\/figure>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<ol start=\"9\" class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>1986 \u2013 Redes neuronales modernas y aprendizaje profundo<\/strong><\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n<p>La popularizaci\u00f3n del algoritmo de retropropagaci\u00f3n, impulsada por los trabajos de David Rumelhart, Geoffrey Hinton y otros, revolucion\u00f3 el campo de las redes neuronales artificiales.<\/p>\n\n\n\n<p>El aprendizaje profundo es una t\u00e9cnica avanzada de aprendizaje autom\u00e1tico en la que las m\u00e1quinas utilizan una serie de algoritmos para interpretar datos, detectar patrones y tomar decisiones con poca o ninguna intervenci\u00f3n humana. Una de sus caracter\u00edsticas distintivas es su capacidad para procesar y modelar eficazmente grandes vol\u00famenes de informaci\u00f3n compleja.<\/p>\n\n\n\n<p>Mediante redes neuronales artificiales, el aprendizaje profundo ha permitido avances significativos en tareas como el reconocimiento de im\u00e1genes, el procesamiento de lenguaje natural y la generaci\u00f3n de contenido, entre muchas otras aplicaciones.<\/p>\n\n\n\n<ol start=\"10\" class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>1997 \u2013 Deep Blue vence al campe\u00f3n de ajedrez Garry Kasparov<\/strong><\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n<p>Deep Blue, una supercomputadora desarrollada por IBM para jugar al ajedrez, hizo historia al convertirse en la primera m\u00e1quina en vencer a un campe\u00f3n mundial. El 10 de febrero de 1996, en una partida memorable, derrot\u00f3 por primera vez a Garry Kasparov, demostrando que una m\u00e1quina pod\u00eda competir en un juego considerado s\u00edmbolo del ingenio humano.<\/p>\n\n\n\n<p>En 1997, en un enfrentamiento definitivo, Deep Blue venci\u00f3 a Kasparov en una serie de seis partidas, consolidando el potencial de los sistemas especializados para abordar problemas de alta complejidad. Este hito incentiv\u00f3 la inversi\u00f3n en algoritmos de b\u00fasqueda y evaluaci\u00f3n en tiempo real, marcando un antes y un despu\u00e9s en la inteligencia artificial.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image aligncenter is-resized\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/lh7-rt.googleusercontent.com\/docsz\/AD_4nXcAyJKQDNJu5i9Ow6H2LNIHNYUv9_DTgCS4sPraEFhiAEdVEOd71-VfaWsLJYRRlUoEmpS0z3g3xMMqmsP6ZYpuiJx-9ociX5cRzbMPOVfDtXBIYnpQRIKaq4mUeo5Ad37MVdTcGA?key=myDWs4VyjC3XzvDx7bm7QIiS\" alt=\"\" style=\"width:367px;height:auto\"\/><\/figure>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<p>\u00a1No te pierdas el pr\u00f3ximo art\u00edculo sobre los avances de la IA en el siglo XXI!<\/p>\n\n\n\n<p><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>La obra teatral R.U.R. (Rossum&#8217;s Universal Robots), de Karel \u010capek, trata sobre una empresa que construye humanos artificiales para reducir la carga de trabajo de las personas. 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