Historia de la inteligencia artificial
Ciudad de México 25 de abril de 2026.- El propio John McCarthy prosiguió en su estudio y entre 1958 y 1959 desarrolló LISP (LISt Processing). Se trata de una familia de lenguajes de programación de alto nivel orientados a la manipulación simbólica. Más adelante sería el lenguaje dominante para desarrollar sistemas expertos durante las décadas de 1970 y 1980
LISP consolidó la primera gran etapa académica de la historia de la IA. Dio la posibilidad de representar conocimiento en estructuras formales (como si fueran listas), desarrollar sistemas basados en reglas y manipular expresiones matemáticas. Este avance fue fundamental para impulsar la primera ola de inteligencia artificial simbólica, ya que permitió programar reglas, inferencias y estructuras lógicas.
A partir de la década de 1960, aparecieron sistemas que marcaron esta etapa de desarrollo de la inteligencia artificial a nivel académico. En 1966 se desarrolla en el MIT ELIZA, considerado el primer ‘chatbot’ de simulación conversacional basada en reglas. En 1970, también en el MIT, se desarrolla SHRDLU, un programa de computación para comprender el lenguaje natural. Ambos desarrollos demostraron que ciertos procesos de la mente humana podían reflejarse en un modelo algorítmico, reforzando así la idea de que la inteligencia podía describirse y replicarse con computación.
Los dos inviernos de la IA
A pesar de estos avances, el periodo entre mediados de la década de 1970 y mediados de la década de 1990 estuvo protagonizado por lo que se conoce como los dos inviernos de la IA.
El primer invierno se extendió aproximadamente entre 1974 y 1980. Las grandes expectativas creadas en los años anteriores chocaron contra realidades como la limitada potencia de cómputo y la escasez de datos. En consecuencia, se redujo la financiación y se redefinieron los parámetros para pasar de una IA teórica proveniente de la academia a una IA con proyección industrial.
En la década de 1980, se produjo un resurgimiento gracias al desarrollo de la lógica difusa, un enfoque matemático que permitía manejar la imprecisión y la incertidumbre. Esto amplió las posibilidades de la IA para procesar datos. Sin embargo, entre 1987 y 1993 se produjo un segundo invierno de la IA también motivado por un incumplimiento de expectativas debido especialmente a las limitaciones de los sistemas, que provocó una reducción en la financiación de los proyectos.
Durante este segundo invierno de la IA, se produjo el declive de LISP como lenguaje de la industria. Las limitaciones del modelo fomentaron que los sistemas basados en este tipo de inteligencia artificial simbólica dieran paso a otros enfoques centrados en las redes neuronales y el aprendizaje profundo. Esto abrió el debate entre simbolismo (la inteligencia equivale a manipular símbolos) y conexionismo (las reglas emergen a partir del aprendizaje de la máquina), discusión que hoy sigue con los modelos de lenguaje.