Ciència

Del somni dels pioners a la revolució actual

El superordinador d’IBM Deep Blue va derrotar el 1997 el campió d’escacs Garry Kasparov

El 2012 la xarxa neuronal AlexNet va guanyar amb el reconeixement d’imatges

Eliza, creat el 1966, va ser un dels primers ‘chatbots’ amb capacitat per mantenir converses

La intel·ligència artificial (IA) ha passat de ser un somni futurista a una realitat omnipresent que transforma la nostra vida quotidiana. Des dels seus inicis modestos fins als avenços revolucionaris d’avui, la IA ha recorregut un llarg camí, superant obstacles i redefinint constantment els límits del possible.

Els orígens de la IA es remunten a mitjan segle XX, quan un grup de visionaris va començar a explorar la possibilitat de crear màquines que poguessin “pensar”. El 1950, Alan Turing, considerat el pare de la informàtica moderna, va proposar el famós test de Turing per avaluar la intel·ligència de les màquines. Aquest test, que consisteix a determinar si un ordinador pot enganyar un humà fent-li creure que està parlant amb un altre humà, va establir les bases per al desenvolupament de la IA.

El terme “intel·ligència artificial” va ser encunyat oficialment el 1956 durant la històrica Conferència de Dartmouth, organitzada per John McCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester i Claude Shannon. Aquest esdeveniment va marcar el naixement de la IA com a camp d’estudi i va entusiasmar la comunitat científica.

Durant les dècades següents, la recerca en IA va experimentar alts i baixos. Els anys seixanta i setanta del segle passat van ser una època d’optimisme, amb avenços significatius en àrees com el processament del llenguatge natural i la resolució de problemes. El programa Eliza, creat per Joseph Weizenbaum el 1966, va ser un dels primers chatbots de la història i va demostrar la capacitat de les màquines per mantenir converses aparentment intel·ligents.

No obstant això, els anys vuitanta van portar el que es coneix com “l’hivern de la IA”, un període de desil·lusió i retallades en el finançament per les limitacions tècniques i les expectatives no complertes. Malgrat això, la investigació va continuar i es van produir avenços importants, com el desenvolupament dels sistemes experts, que podien emular el raonament humà en dominis específics.

La dècada dels noranta va marcar un punt d’inflexió amb l’augment de la potència de càlcul dels ordinadors i l’aparició de noves tècniques d’aprenentatge automàtic. El 1997, el superordinador Deep Blue d’IBM va aconseguir derrotar el campió mundial d’escacs Garry Kasparov i va demostrar que les màquines podien superar els humans en tasques específiques.

Entrant al segle XXI, la IA va experimentar un renaixement espectacular. El 2011, el sistema Watson d’IBM va guanyar el concurs televisiu Jeopardy!, demostrant una comprensió sofisticada del llenguatge natural i la capacitat de processar grans quantitats d’informació. Aquest èxit va marcar l’inici d’una nova era en què la IA començava a demostrar habilitats cognitives més avançades.

El 2012 va ser un any cabdal amb l’aparició de les xarxes neuronals profundes. AlexNet, una xarxa neuronal convolucional desenvolupada per Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever i Geoffrey Hinton, va guanyar la competició ImageNet amb una precisió sense precedents en el reconeixement d’imatges. Aquest èxit va provocar una explosió d’interès i inversió en l’aprenentatge profund, una tècnica que ha revolucionat camps com la visió per computador, el processament del llenguatge natural i la robòtica.

Els darrers anys han estat testimonis d’avenços espectaculars. El 2016, el programa AlphaGo de DeepMind va derrotar el campió mundial de go, Lee Sedol, en un joc considerat massa complex per a les màquines. Aquest èxit va demostrar la capacitat de la IA per abordar problemes de gran complexitat.

El 2020 va marcar una altra fita amb el llançament de GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) per part d’OpenAI. Aquest model de llenguatge, amb 175.000 milions de paràmetres, va sorprendre el món amb la seva capacitat per generar text coherent i fer una gamma de tasques lingüístiques.

Avui la IAés present a gairebé tots els aspectes de les nostres vides. Els assistents virtuals com Siri, Alexa i Google Assistant utilitzen processament del llenguatge natural i aprenentatge automàtic per interactuar amb els usuaris. Els algorismes de recomanació de plataformes com Netflix i Spotify utilitzen IA per personalitzar l’experiència de l’usuari. En el camp de la salut, la IA està ajudant a diagnosticar malalties i a descobrir nous fàrmacs.

La conducció autònoma és una altra àrea en què la IA està tenint un impacte significatiu. Empreses com Tesla, Waymo i Uber estan desenvolupant vehicles autònoms que prometen revolucionar el transport. Aquests sistemes utilitzen una combinació de visió per computador, aprenentatge profund i processament de senyals per navegar de manera segura.

En el camp de l’art i la creativitat, la IA està deixant la seva empremta. DALL-E 2 i Midjourney són aplicacions capaces de generar imatges sorprenents a partir de descripcions textuals, obrint noves possibilitats per a artistes i dissenyadors.

No obstant això, l’avenç de la IA també presenta reptes ètics i socials importants. La privadesa de les dades, la transparència dels algorismes i l’impacte en l’ocupació són algunes de les preocupacions. Institucions com l’Institut d’Enginyers Elèctrics i Electrònics i la Unió Europea estan treballant en marcs ètics i regulacions per garantir un desenvolupament responsable de la IA.

De cara al futur, les possibilitats semblen il·limitades. La recerca en àrees com l’aprenentatge per reforç, la IA explicable i la IA quàntica prometen portar-nos encara més lluny. Projectes ambiciosos com el desenvolupament d’una IA general (AGI) que pugui igualar o superar la intel·ligència humana en múltiples dominis continuen sent un objectiu a llarg termini per a molts investigadors.

La història de la IA és testimoni de la creativitat i la perseverança humana. Des dels somnis dels pioners fins a les sorprenents capacitats actuals, la IA ha recorregut un llarg camí. A mesura que continuem avançant, serà clau mantenir un equilibri entre innovació i responsabilitat, assegurant que aquesta poderosa tecnologia beneficiï tota la humanitat.

Canva Magic Studio: tot el poder de la IA

Canva Magic Studio és una eina revolucionària que agrupa diverses funcionalitats per millorar el procés de disseny. Pots transformar idees en dissenys instantanis, crear vídeos en segons i redissenyar continguts en múltiples formats i idiomes. Dissenyat per facilitar el treball a persones sense gaire coneixements.

Hedra transforma imatges en animacions

Hedra és una eina d’IA que converteix imatges estàtiques en personatges animats i expressius. Utilitza tècniques avançades per sincronitzar els moviments facials i l’àudio seleccionat i crea vídeos realistes. Encara en fase beta, permet animar personatges virtuals perquè parlin, cantin i mostrin emocions.

Autobiographer: la teva biografia en converses

Autobiographer és una aplicació innovadora que t’ajuda a escriure la teva autobiografia a partir de converses amb l’app. Recopila detalls de la teva vida per crear una narrativa autèntica, reflectint la teva personalitat i les vivències. Ideal per als que volen documentar la seva vida sense escriure-ho ells mateixos.

InVideo crea amb IA vídeos professionals

InVideo AI transforma la creació de vídeos permetent a l’usuari generar contingut audiovisual professional a partir de descripcions de text. Ideal per a persones sense experiència, converteix idees en vídeos complets amb guions, imatges, subtítols i música. Suport multilingüe i capacitat de clonació de veu.

Diccionari

Aprenentatge supervisat

L’aprenentatge supervisat és una tècnica de la intel·ligència artificial en què un model aprèn a partir d’un conjunt de dades etiquetades per humans. Els humans ofereixen exemples d’entrada amb les seves sortides correctes, ajudant el model a aprendre patrons i a fer prediccions o classificacions sobre noves dades.

Bessons digitals

Els bessons digitals són rèpliques virtuals d’objectes, sistemes o processos reals. Utilitzen dades en temps real i simulacions per reflectir el comportament i l’estat de la seva contrapart física. Són utilitzats per millorar el manteniment predictiu, l’optimització de processos i la innovació de productes.

Eliza

Eliza és un dels primers programes de xat desenvolupat als anys seixanta per Joseph Weizenbaum. Simulava una conversa amb un psicoterapeuta utilitzant tècniques senzilles de processament de llenguatge natural. Va ser pioner a demostrar que les màquines poden mantenir converses aparentment intel·ligents amb humans.

Xarxes convolucionals

Les xarxes neuronals convolucionals (CNN) són un tipus d’arquitectura de xarxa neuronal especialment eficient per al reconeixement de patrons en imatges i vídeos. Utilitzen convolucions, una operació matemàtica que permet de destacar característiques importants en les dades visuals, com ara vores, textures i formes.

Sign in. Sign in if you are already a verified reader. I want to become verified reader. To leave comments on the website you must be a verified reader.
Note: To leave comments on the website you must be a verified reader and accept the conditions of use.