El origen de la inteligencia artificial: de la ciencia ficción a las consultas médicas

En los últimos blogs hemos hablado de inteligencia artificial: conceptos básicos, su funcionamiento, los marcos legales que la regulan, aplicaciones útiles en el ámbito médico y avances recientes. Sin embargo, nos quedó pendiente una pregunta clave, quizás la más esencial de todas, ¿cómo surge el concepto de inteligencia artificial?

La inteligencia artificial ha pasado de ser una fantasía de novelas y películas a convertirse en una herramienta concreta que transforma industrias, revoluciona procesos y, sobre todo, mejora vidas. En la medicina, su impacto es profundo: desde ayudar a detectar enfermedades hasta automatizar tareas clínicas que consumen tiempo, la IA está redefiniendo lo que significa cuidar la salud.

Pero ¿de dónde viene esta tecnología? ¿Cómo surgió la idea de que las máquinas puedan «pensar»? Para entender su potencial, especialmente en el ámbito médico, es necesario conocer su historia, sus bases teóricas y su evolución hasta nuestros días.

La idea de máquinas inteligentes ha estado presente en la imaginación humana durante siglos. Desde los autómatas del Renacimiento hasta los relatos de ciencia ficción como Metrópolis (1927) o 2001: Odisea del Espacio (1968), el deseo de construir una inteligencia no humana es antiguo.

Sin embargo, fue en 1950 cuando el matemático británico Alan Turing sentó las bases teóricas de la IA moderna con su artículo Computing Machinery and Intelligence, en el que planteaba la famosa pregunta: “¿Pueden las máquinas pensar?”. Turing propuso una prueba, hoy conocida como el Test de Turin, para evaluar la inteligencia de una máquina a través de su capacidad para simular conversaciones humanas.

El término «inteligencia artificial» fue acuñado oficialmente en 1956 durante una conferencia en Dartmouth College (EE.UU.), organizada por John McCarthy, considerado uno de los padres fundadores de la disciplina. Junto a él, participaron pioneros como Marvin Minsky (teoría de redes neuronales), Nathaniel Rochester (arquitecto clave de IBM) y Claude Shannon (padre de la teoría de la información). Allí se planteó que cada aspecto del aprendizaje o cualquier otra característica de la inteligencia puede, en principio, ser descrito con tanta precisión que una máquina puede ser creada para simularlo.

Pero incluso antes de eso, ya se estaban sembrando las bases teóricas de la IA. En 1943, los científicos Warren McCulloch y Walter Pitts publicaron el influyente artículo A Logical Calculus of Ideas Immanent in Nervous Activity. En él, propusieron un modelo matemático de cómo podrían funcionar las neuronas en el cerebro, usando una lógica binaria similar a la de los circuitos digitales. Esta idea fue pionera y sentó las bases de lo que hoy conocemos como redes neuronales artificiales.

Los primeros años de investigación en inteligencia artificial estuvieron marcados por un optimismo desbordante. Durante las décadas de 1960 y 1970, surgieron programas pioneros que demostraron capacidades antes impensables, como resolver teoremas matemáticos, jugar al ajedrez a nivel básico e incluso simular diálogos humanos. Uno de los hitos más emblemáticos fue ELIZA (1966), un chatbot desarrollado por Joseph Weizenbaum en el MIT, diseñado para emular las respuestas de un psicoterapeuta rogeriano (enfoque de terapia centrada en el cliente, desarrollado por el psicólogo humanista Carl Rogers en los años 50). Aunque su funcionamiento se basaba en reglas simples y reconocimiento de palabras clave, su capacidad para engañar a algunos usuarios, haciéndoles creer que interactuaban con un humano, generó tanto fascinación como debate ético, anticipando discusiones que siguen vigentes hoy.

Sin embargo, el entusiasmo inicial chocó con las limitaciones tecnológicas de la época. La escasa potencia computacional, la falta de datos accesibles y la rigidez de los algoritmos, incapaces de generalizar conocimiento, llevaron a sucesivas crisis de credibilidad. Estos períodos, conocidos como «los inviernos de la IA» (en los 70 y a finales de los 80), se caracterizaron por el escepticismo de la comunidad científica y la drástica reducción de fondos para investigación.

El renacimiento llegaría décadas después, entre los años 2000 y 2010, impulsado por cuatro factores clave:

• El poder computacional: La Ley de Moore y la llegada de hardware especializado, como GPUs (Unidades de Procesamiento Gráfico) y TPUs (Tensor Processing Units), permitieron entrenar modelos miles de veces más rápido.
• La explosión del big data: La digitalización masiva y plataformas como Internet generaron cantidades ingentes de datos, el combustible esencial para entrenar algoritmos.
• Avances algorítmicos: Técnicas como el aprendizaje profundo (deep learning) y arquitecturas de redes neuronales convolucionales (CNNs) o transformadores revolucionaron campos como el procesamiento de lenguaje natural y la visión por computadora.
• Inversión y aplicaciones prácticas: Empresas como Google, OpenAI y DeepMind demostraron que la IA podía integrarse en productos reales, desde asistentes virtuales hasta diagnósticos médicos.

Este resurgimiento no solo redefinió el campo, sino que colocó a la IA en el centro de la cuarta revolución industrial.

La inteligencia artificial continuará su evolución, integrándose cada vez más en la práctica médica diaria. Lo hará de manera más fluida y accesible, desde el teléfono móvil, en la historia clínica electrónica, en consultas remotas y en dispositivos portátiles que monitorean la salud en tiempo real.

Lo que comenzó como una teoría en un aula universitaria, hoy está presente en cada etapa del cuidado de la salud. La inteligencia artificial ha llegado para quedarse, y en medicina puede marcar la diferencia entre una consulta rutinaria y una experiencia más humana, personalizada y eficiente.

La historia de la inteligencia artificial no ha sido lineal ni predecible: ha atravesado momentos de entusiasmo, escepticismo, estancamiento y renacimiento. Desde las primeras ideas sobre el funcionamiento de las neuronas en la década de los 40, hasta la provocadora pregunta de Turing en los 50, la IA ha dado paso a herramientas que hoy en día automatizan la documentación de una consulta médica o analizan miles de datos en segundos para respaldar decisiones diagnósticas. Por ejemplo, en los años 50, la visión de Turing sobre las máquinas inteligentes era puramente teórica, mientras que hoy en día, los algoritmos de IA no solo asisten en diagnósticos complejos de imágenes médicas, sino que también predicen patrones de enfermedades a partir de grandes volúmenes de datos clínicos. Esto representa una diferencia abismal con los primeros intentos de crear máquinas que «pensaran» como los humanos, mostrando un avance impresionante en precisión y en la capacidad de procesamiento.

Y este proceso de evolución no se detiene aquí. Si hoy reconocemos a McCulloch, Pitts, Turing o McCarthy como pioneros, no es difícil imaginar que en los próximos años nuevos nombres ocuparán un lugar destacado en los libros de historia. Investigadores que están trabajando hoy en día en IA explicable, en modelos entrenados con datos genómicos o en interfaces cerebro-computadora. Lo que antes era teoría, ahora es práctica médica, y lo que hoy parece estar en la vanguardia tecnológica, en poco tiempo se integrará de forma natural en la rutina clínica.