Tumba Burros Digital
Por: Luis Escobar Ramos / www.muraleducativo.com
Después de haber realizado en la entrega anterior un recorrido por los principales acontecimientos que dieron origen a la Inteligencia Artificial (IA) y que han abonado en su desarrollo y crecimiento; ahora para continuar con el tema abordaremos lo relacionado con la ciencia de datos, concebida esta, como un campo interdisciplinario que combina matemáticas, estadística, informática e inteligencia artificial para extraer conocimiento y patrones de grandes volúmenes de datos, con el fin de tomar decisiones informadas, hacer predicciones y resolver problemas complejos en diversas industrias.
Para mayor claridad, debemos decir que, entre los años 1960 y 1980 el término “Ciencia de Datos” fue introducido por Peter Naur como alternativa a “Ciencia de la Computación” mencionando que es “la ciencia que trata de los datos, una vez establecidos, mientras la relación de los datos con lo que representan se delega a otros campos y ciencias”.
Es importante destacar que, de 1980 a 1990 entramos a una etapa conocida como la era de las bases de datos, en la que las organizaciones comenzaron a utilizar éstas últimas para almacenar y administrar datos. La llegada de los sistemas de gestión de bases de datos relacionales y el lenguaje de consulta estructurado transformó la forma en que las empresas manejan sus datos.
Posteriormente vivimos el fuerte auge de internet entre 1990 y el año 2000 y es en este lapso en el que el término “big data” ganó fuerza para para describir el crecimiento exponencial de los datos. La “minería de datos”, un proceso de descubrimiento de patrones en grandes conjuntos de datos surgió como un concepto clave.
Se ubica que el gran apogeo de la ciencia de datos se da en la primera década del presente siglo; en 2001 William S. Cleveland propuso ampliar las estadísticas para incluir avances en la informática con datos en su artículo “Ciencia de Datos: un plan de acción para ampliar las áreas técnicas del campo de la estadística”.
Como, tendencia actual, desde el año 2010 y hasta el presente se dice que ha llegado la era del “big data”. Los científicos de datos son activos vitales en industrias que van desde la atención médica hasta las finanzas. La explosión de datos generados por máquinas, incluidos IoT y datos de redes sociales, ha llevado al crecimiento de los análisis en tiempo real y a la necesidad de un procesamiento de datos avanzado.
Por otro lado, en todo este ciclo de la IA se han vivido etapas en las que se han dado avances sustanciales, los que se conocen como “veranos”; así también, han existido periodos en los que el avance se ha visto estancado o ha sido nulo, denominándoseles “inviernos”.
El primer verano de la IA se da entre 1950 y 1970; en este periodo John McCarthy creó el primer lenguaje de programación de IA, LISP. Además, Joseph Weizenbaum del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) desarrolló ELIZA, que simulaba a un psicoterapeuta rogeriano (terapia centrada en la persona, de Carl Rogers). Fue uno de los primeros ejemplos de procesamiento de lenguaje natural (campo de la IA que permite a las computadoras comprender, interpretar, procesar y generar lenguaje (texto y voz) de manera útil, combinando lingüística, informática y aprendizaje automático).
En contraposición a lo anterior; el primer invierno de la IA se vivió en la década de los setenta; ya que, las primeras promesas de la IA no se materializaron, lo que provocó un periodo de escepticismo y recortes en el financiamiento de los proyectos.
El segundo verano de la IA aconteció en gran parte de la década de 1980 con la llegada de los sistemas expertos, sistemas informáticos que emulan la capacidad de toma de decisiones de un experto humano, lo que despertó un renovado interés en la IA. Un hecho importante en este auge fue el Proyecto de Sistemas Informáticos de Quinta Generación del gobierno japonés, destinado a desarrollar computadoras impulsadas por IA.
Sin embargo; al final de la década de los ochenta y principio de los noventa, el alto costo de mantener los sistemas expertos y el fin de la guerra fría provocaron una disminución y el fin del interés y el financiamiento, lo que condujo a un segundo invierno en la materia.
En el lapso comprendido entre 1991 y 2011 se dio un renacimiento de la IA, entrando a la era del “big data” que tuvo como antecedente fundamental la aparición de internet que generó una explosión de datos y la potencialización del “big data”.
Es así como llegamos a la etapa actual, en la que vivimos un apogeo de la IA enmarcada por las inteligencias artificiales generativas con las grandes capacidades de los modelos de lenguaje.
Nuevamente se nos agotó el espacio, la siguiente semana continuaremos, saludos cordiales.
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