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Prehistoria de la Inteligencia Artificial
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Wilhelm Schickard inventa la calculadora
Wilhelm Schickard inventa la calculadora, después de 50 prototipos fallidos.
Este creó un artefacto que le permitía realizar operaciones aritméticas de forma completamente mecánica: lo llamó el reloj calculador. Su funcionamiento se basaba en varillas y engranajes que mecanizaban las operaciones que antes se realizaban de forma manual. -
Charles Babbage construye la calculadora mecánica
Construye la **Máquina diferencial, para el cálculo de de tablas logarítimicas.
Babbage fue capaz de desarrollar y diseñar parcialmente una calculadora mecánica capaz de realizar cálculos en tablas de funciones numéricas por el método de diferencias además de diseñar la máquina analítica para ejecutar programas de tabulación o computación. -
De los números a la poesía
La matemática Ada Lovelace fue la primera en ver el potencial de las computadoras más allá de las matemáticas. -
Ada Lovelace crea el primer programa de computadora
Crea el **primer programa de computadora* para el Motor analítico de Babbage*
La matemática británica Ada Lovelace desarrolló aportaciones que aún tienen un gran impacto en la actualidad, como el desarrollo del primer algoritmo junto con Charles Babbage. -
Álgebra booleana: los unos y los ceros
El matemático George Boole desarrolla una de las bases que actualmente sigue siendo fundamental para la programación informática. El álgebra booleana, que buscaba una descripción matemática del pensamiento lógico, sentó las bases de los 1 y 0 (señal-no señal) con los que hoy codificamos cualquier información digital. -
Una lógica matemática, una matemática lógica
El matemático George Boole argumenta por primera vez en la historia que el razonamiento lógico podría sistematizarse de la misma manera que se resuelve un sistema de ecuaciones. -
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Comienzo de la era computacional
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Se introduce la palabra “Robot”
Karel Čapek, un dramaturgo checo, lanzó su obra de
ciencia ficción “Rossum’s Universal Robots”, donde
exploró el concepto de personas artificiales a las
que llamó robots, que proviene de la palabra “robota” (esclavo). -
Creación de IBM
Fundada en 1911, originalmente era una compañía que desarrollaba máquinas para contar tarjetas perforadas. Debido a su éxito, y para reflejar el crecimiento internacional de la empresa, el nombre de la compañía se cambió a International Business Machines Corp. o IBM en 1924.
Sus inicios en el negocio los llevaría al ser líderes en soluciones de software, hardware y servicios que han marcado el avance tecnológico de esta era. -
Máquina de Turing
La máquina de Turing fue creada en 1936 por Alan Turing, conocido como el padre de la Inteligencia Artificial.
Creó un modelo computacional capaz de almacenar y procesar información virtualmente, el cual marcó la historia de la informática y ha sido considerado como el origen de las computadoras, teléfonos móviles, tabletas y otras tecnologías actuales.
Este modelo computacional puede ser adaptado para simular la lógica de cualquier algoritmo. -
El concepto de algoritmo
El considerado padre de la computación moderna Alan Turing, publica su este año su artículo sobre los números computables en el que introduce el concepto de algoritmo y sienta las bases de la informática. -
Robótica como concepto
Concepto 2: El campo de la robótica también incluye prótesis artificiales (labios, orejas, ojos…), entornos inteligentes (como una casa equipada con sensores y efectores), y sistemas multicuerpo, cuando la acción robótica se lleva a cabo mediante la cooperación de un enjambre de pequeños robots. (Stuart J. Russell y Peter Norvig, Inteligencia Artificial. Un Enfoque Moderno. , 2004) -
Z3
Konrad Zuse crea Z3, la primera computadora programable y completamente automática. Se considera el primer ordenador de la historia moderna. -
Las leyes de la robótica
Estas leyes nacieron del libro titulado "Circulo vicioso" del escritor Isaac Asimov. Las cuales son 3 y establecen que:
1. Un robot no hará daño a un ser humano o, por inacción, permitirá que un ser humano sufra daño.
2. Un robot debe cumplir las órdenes dadas por los seres humanos, a excepción de aquellas que entrasen en conflicto con la primera ley.
3. Un robot debe proteger su propia existencia en la medida en que esta protección no entre en conflicto con la primera o con la segunda ley -
Robótica como concepto
Concepto 1: La máquina tiene que tener capacidades de visión artificial y de manipulación de objetos, lo que en Inteligencia Artificial se denomina robótica. (Alberto García Serrano, INTELIGENCIA ARTIFICIAL Fundamentos, práctica y aplicaciones, 2016) -
Primera computadora digital funcional ENIAC
El proyecto Electronic Numerical Integrator And Computer, ENIAC, se creó en 1943 por los estadounidenses John William Mauchly y John Presper Eckert.
La máquina pesaba 27 toneladas, medía 167 metros cuadrados y constaba de 17,468 tubos. Era programable para realizar cualquier tipo de cálculo numérico, no tenía ningún sistema operativo ni programas almacenados y solamente guardaba los números que empleaba en sus operaciones. -
Las neuronas se vuelven artificiales
El primer modelo matemático de la neurona fue propuesto por Warren McCulloch y Walter Pitts. -
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Comienzo de la Inteligencia Artificial
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Raíces del procesamiento de lenguaje natural (Concepto)
Concepto 1: La comprensión del lenguaje natural es uno de los subcampos más importantes de la IA. Se perfila sobre ideas de la filosofía lingüística, así como sobre técnicas de representación y razonamiento del conocimiento lógico y probabilístico. La comprensión del lenguaje natural necesita una investigación empírica del comportamiento actual humano, que se vuelve cada vez más complejo e interesante. (Stuart J. Russell y Peter Norvig, Inteligencia Artificial Un Enfoque Moderno, 2004) -
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Raíces del procesamiento de lenguaje natural (Concepto)
Concepto 2: En la actualidad, el procesamiento del lenguaje natural o NLP (Natural Language Processing) es una rama de la Inteligencia Artificial que se ocupa de las capacidades de comunicación de los ordenadores con los humanos utilizando su propio lenguaje. Es un área cuyas aplicaciones son múltiples y variadas, como la traducción automática o el reconocimiento y comprensión del lenguaje humano, etc. (Alberto García Serrano, INTELIGENCIA ARTIFICIAL Fundamentos, práctica y aplicaciones, 2016) -
Prueba de Turing
El test de Turing fue desarrollado por Alan Turing. El objetivo de este es determinar si la Inteligencia Artificial puede imitar las respuestas humanas.
Consiste en que el ser humano mantenga una conversación con una computadora y otra persona, pero sin saber quién de los dos conversadores es realmente una máquina. Es por eso que la persona hace preguntas al chatbot y a otra persona, y en caso de no distinguir al humano de la máquina, la computadora habrá pasado con éxito la prueba de Turing. -
Reconocimiento de Patrones
En 1955, Oliver Selfridge es considerado por algunos el padre de la IA, junto con su equipo de trabajo del Massachusetts Institute of Technology, definió el concepto de reconocimiento de patrones como "La extracción de Características significativas de un fondo de detalles irrelevantes".
Su equipo y él, en un congreso presentaron un un reconocedor para distinguir entre letras y objetos basicos, fue ejecutado en una computadora llamada MTC. -
Reconocimiento de patrones como concepto
Concepto 1: La neurociencia actual demuestra que el cerebro está especialmente dotado para
el reconocimiento de patrones, y básicamente es así como asociamos las imágenes
que recibimos visualmente con las personas u objetos que conocemos.
(Alberto García Serrano, INTELIGENCIA ARTIFICIAL Fundamentos, práctica y aplicaciones, 2016) -
Heurística
La popularización del concepto se debe a George Pólya, con su libro Cómo resolverlo (How to solve it). Matemático de origen húngaro, quien dedicó gran parte de su trabajo (además de sus investigaciones originales en la teoría de funciones y probabilidad) a desarrollar una teoría heurística para la resolución de problemas en matemáticas y a dar descripciones detallas de varios métodos heurísticos. -
Heurística como concepto
Concepto 1: Las funciones heurísticas son la forma más común de transmitir el conocimiento adicional del problema al algoritmo de búsqueda.
(Stuart J. Russell y Peter Norvig, Inteligencia Artificial. Un Enfoque Moderno., 2004) -
Heurística como concepto
Concepto 2: La función heurística, que llamaremos h(n), trata de guiar la búsqueda para llegar de forma más rápida a la solución. A partir de la información disponible, la función heurística intenta estimar el coste del mejor camino (menor coste) desde el nodo n hasta el nodo objetivo. Por lo tanto, la elección de una buena función heurística es crucial para obtener una buena solución. (Alberto García Serrano, INTELIGENCIA ARTIFICIAL. Fundamentos, práctica y aplicaciones, 2016) -
Reconocimiento de patrones como concepto
Concepto 2: El reconocimiento de patrones se define como “la ciencia que se ocupa de los procesos de ingeniería, computación y matemáticas, relacionados con objetos físicos y/o abstractos, denominados patrones, con el propósito de extraer información que permita establecer propiedades de o entre conjuntos de dichos objetos, los cuales nos permite interpretar el mundo que nos rodea”.
(Carrasco Ochoa y Martínez-Trinidad, 2011). -
Primera conferencia en Darmouth College sobre Inteligencia Artificial
En el verano de 1956, se realizó la primera conferencia en Dartmouth College sobre Inteligencia Artificial, organizada por Marvin Minsky, John McCarthy y Claude Shanon.
Este evento importante fue el punto de partida de la Inteligencia Artificial, ya que se usó este término por primera vez. Además, se discutió la lógica teórica, considerada como el primer programa de Inteligencia Artificial que resolvía problemas de búsqueda heurística. -
Inteligencia Antificial: una expresión
John McCarthy inventa la expresión inteligencia artificial y la define como la ciencia e ingeniería de construir máquinas inteligentes -
El primer programa de IA
Allen Newell, Herbert Simon y Cliff Shaw fueron coautores de Logic Theorist, el primer programa informático de inteligencia artificial. -
Imitando a una mente
Frank Rosenblat diseña la primera red neuronal artificial -
Unimate: primer robot industrial
Entra en servicio Unimate, el primer robot industrial, que sustituye a humanos en una de las plantas de ensamblado de General Motors. -
ELIZA da voz a las computadoras
ELIZA, desarrollada en el MIT por Joseph Weizenbaum, fue quizás el primer chatbot del mundo, este podía conversar funcionalmente en inglés con una persona. Fue el primer programa en incorporar el procesamiento del lenguaje natural humano cuyo objetivo es enseñar a las computadoras a comunicarse con nosotros en nuestro lenguaje, en lugar de requerir una programación en código. -
Lógica Difusa
La Lógica Difusa nació en 1965 cuando el Dr. Zadeh publico un articulo titulado "Conjuntos Difusos" en la revista científica Information and Control. -
Lógica Difusa como concepto
Concepto 2: La lógica difusa, en cambio, traduce los términos lingüísticos de las reglas en variables que el sistema acepta sin problema. (JUAN JESÚS ROMERO, CARLOS DAFONTE, ÁNGEL GÓMEZ, INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y COMPUTACIÓN AVANZADA, 2007) -
Lógica Difusa como concepto
Concepto 1: La lógica difusa es un método para el razonamiento con expresiones lógicas que describen las pertenencias a los conjuntos difusos.
(Stuart J. Russell y Peter Norvig, Inteligencia Artificial. Un Enfoque Moderno., 2004) -
Shakey: la primera persona electrónica
Entra en funcionamiento Shakey, la «primera persona electrónica», un robot móvil que razona acerca de sus propias acciones. -
Perceptrones
Marvin Misnky el cofundador del MIT escribe Perceptrones el trabajo fundamental del análisis de las redes neuronales artificiales. -
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Sistemas expertos
Estos sistemas tuvieron gran popularidad en la década de los 70. Utilizaban conocimiento de expertos para crear un programa en el que un usuario realiza una pregunta al sistema para recibir una respuesta y se cataloga como útil o no.
El software utiliza un diseño simple y es razonablemente fácil de diseñar, construir y modificar. Estos programas simples se volvieron bastante útiles y le ayudaron a las empresas a ahorrar grandes cantidades de dinero. -
Sistemas Expertos como concepto
Concepto 1: Uno de los tipos más conocidos de SBC son los sistemas expertos, también llamados sistemas basados en reglas. La base de conocimiento de un sistema experto está compuesta de una base de reglas y de una base de hechos o memoria de trabajo. La base de reglas almacena reglas y la memoria de trabajo almacena hechos. (Alberto García Serrano, INTELIGENCIA ARTIFICIAL Fundamentos, práctica y aplicaciones, 2016) -
Sistemas Expertos como concepto
Concepto 2: Los sistemas expertos utilizan los valores de los parámetros para comenzar a enlazar reglas de razonamiento (obtenidas de los espectroscopistas) con el objetivo de llegar a una conclusión. Las redes de neuronas utilizan los parámetros como patrones de la capa de entrada. El resultado de este proceso, o sea la clasificación del espectro, se introduce de nuevo en la base de datos.
(JUAN JESÚS ROMERO, CARLOS DAFONTE, ÁNGEL GÓMEZ, INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y
COMPUTACIÓN AVANZADA, 2007) -
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Primer invierno de IA
El término “invierno de la Inteligencia Artificial” está relacionado con el declive en el interés, investigación e inversión en el campo de esta tecnología. Comenzó cuando los investigadores de la IA tenían dos limitaciones básicas: poca memoria y rapidez en los procesos. Este periodo empezó después de los primeros intentos para crear sistemas de traducción automática y terminó con la introducción de los sistemas expertos que fueron adaptados por cientos de organizaciones alrededor del mundo. -
El cart de Stanforf
Este vehículo, uno de los primeros vehículos autónomos de la historia se convirtió en el primero de recorrer con éxito un espacio ocupado por obstáculos de forma autónoma. -
Procesadores de lenguaje natural
Estas tecnologías hacen posible el entendimiento del lenguaje humano para las computadoras y las máquinas.
Se empezaron a diseñar para traducir el ruso al inglés para los estadounidenses al inicio de la década de los 60, pero no tuvieron el resultado esperado hasta 1980, cuando se aplicaron diferentes algoritmos y tecnologías computacionales para brindar una mejor experiencia. -
Aprendiendo a aprender con retropropagación
En un artículo muy influyente, Rumelhart, Hinton y Williams, popularizan el algoritmo de retropropagación para entrenar redes neuronales multicapa. -
RNNs
Michael Jordan introduce una arquitectura
para el aprendizaje supervisado en secuencias de datos. -
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Segundo invierno de IA
La Universidad Carnegie Mellon desarrolló el primer sistema comercial de Inteligencia Artificial llamado XCON. Se creó el lenguaje de programación LISP y se convirtió en el denominador común entre los desarrolladores de IA. Pero en 1987, el mercado colapsó con el inicio de la era de las PCs debido a que esta tecnología opacaba a las costosas máquinas LISP. Ahora los dispositivos de Apple e IBM podían realizar más acciones que sus antecesores, lo cual los hacía la mejor opción en la industria. -
Agentes Inteligentes como concepto
Concepto 2: Finalmente, los que proponen el modelo racional, es decir, consideran que una máquina es inteligente si piensa o se comporta racionalmente, basan sus técnicas en la lógica y en el concepto de agentes.
(Alberto García Serrano, INTELIGENCIA ARTIFICIAL Fundamentos, práctica y aplicaciones, 2016) -
Agentes inteligentes
También conocidos como bots o asistentes virtuales digitales.
La creación e investigación de estos sistemas inició en 1990. Son capaces de interpretar y procesar la información que recibe de su entorno y actúa con base en los datos que recoge y analiza, para ser utilizados en servicios de noticias, navegación en sitios web, compras en línea y más. -
Agentes Inteligentes como concepto
Concepto 1: Un agente racional es aquel que actúa con la intención de alcanzar el mejor resultado o, cuando hay incertidumbre, el mejor resultado esperado.
(Stuart J. Russell y Peter Norvig, Inteligencia Artificial. Un Enfoque Moderno., 2004) -
Deep Blue
Deep Blue, una computadora que juega
al ajedrez derrota al
campeón mundial, Garry Kasparov. -
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Evolución de la Inteligencia Artificial
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ImageNet democratiza los datos
Fei-Fei Li lanzó ImageNet, una base de datos gratuita de 14 millones de imágenes. Los investigadores de IA comenzaron a usar ImageNet para entrenar redes neuronales para catalogar fotos e identificar objetos. -
Asistentes virtuales
Un asistente virtual es una especie de agente de software que nos ofrece servicios que ayudan a automatizar y realizar tareas.
El asistente virtual más popular sin duda es Siri, creado por Apple en 2011. A partir del iPhone 4s está tecnología se integró en los dispositivos. Entendía lo que decías y respondía con una acción para ayudarte, ya sea buscando algo en internet, programando una alarma, un recordatorio o incluso decirte el clima. -
Visión sobrehumana
Una red neuronal convolucional se utiliza para ganar el concurso de reconocimiento de imágenes sobre ImageNet, con un rendimiento sobrehumano por primera vez. -
El verdadero poder del deep learning
Google crea un superordenador capaz de aprender a través de YouTube a identificar gatos así como caras y cuerpos humanos. -
Enseñando a las máquinas a inventar
Ian Goodfellow introduce las redes generativas adversarias (GAN) que utilizan dos redes neuronales enfrentándose una
contra la otra para generar nuevas instancias sintéticas de datos. Se utilizan ampliamente en la generación de imágenes, video y voz. -
Una IA supera el test de Turing
En 2014 un bot computacional llamado Eugene Goostman fue capar de engañar a 30 de los 150 jueces a los que se sometió durante el test de Turing haciéndoles creer que estaban hablando con un niño ucraniano de 13 años. -
Aprendizaje profundo al alcance de todos
Se lanzan dos librerías de código abierto TensorFlow y PyTorch, que rápidamente se popularizan como el software por defecto para desarrollar proyectos de aprendizaje automático. -
Sophia
Sophia fue creada en 2016 por David Hanson. Este androide es capaz de sostener conversaciones sencillas como los asistentes virtuales, pero a diferencia de ellos, Sophia hace gestos similares a los de las personas y genera conocimiento cada vez que interactua con una persona, posteriormente imitando sus acciones. -
AlphaGo
La IA de Google, AlphaGo, vence al campeón mundial Ke Jie en el complejo juego de mesa de Go. -
BERT por Google
BERT, diseñado por Google en 2018, es una técnica de Machine Learning aplicada a procesadores de lenguaje natural, cuyo objetivo es entender mejor el lenguaje que usamos todos los días. Analiza todas las palabras que se usan en una búsqueda para entender la totalidad del contexto y arrojar resultados favorables para los usuarios.
Es un sistema que utiliza transformadores, una arquitectura de red neuronal que analiza todas las posibles relaciones entre las palabras que hay dentro de una oración -
IA Autónoma
La firma norteamericana, Algotive, desarrolla algoritmos de Inteligencia Artificial Autónoma que elevan los sistemas de videovigilancia en industrias críticas. Sus algoritmos se apoyan del Machine Learning, Internet de las Cosas (IoT) y algoritmos únicos de analítica de video para realizar acciones en específico dependiendo de la situación y lo que la organización requiera. -
GATO por Deep Mind
El nuevo sistema de Inteligencia Artificial credo por Deep Mind tiene la capacidad de completar más de 600 tareas diferentes de manera simultánea, desde redactar descripciones de imágenes hasta controlar un brazo robótico.
Actúa como un modelo de visión y de lenguaje que ha sido entrenado para ejecturar diferentes tareas con distintas modalidades y ser realizadas con éxito. Se espera que este sistema abra paso a la Inteligencia General Artificial. -
vehicleDRX por Algotive
El novedoso software de Algotive, vehicleDRX tiene la capacidad de identificar y monitorear vehículos de interés y conducta sospechosa en motocicletas en tiempo real, analizando situaciones de riesgo en la calle y potencializando la infraestructura de videovigilancia del gobiernos estatales y agencias de seguridad. vehicleDRX aumenta la seguridad pública y trabaja como un colaborador con los monitoristas de los centros de comando y agencias de seguridad pública. -
DALL-E 2
Fue creada por Open AI como una versión actualizada de DALL-E, lanzada en enero de 2021. Esta segunda versión se hizo muy popular por su interfaz sencilla pero sus resultados complejos. Esta herramienta permite al usuario crear imágenes realistas de alta definición simplemente introduciendo texto en la interfaz de DALL-E 2.
Para que las imágenes sean lo más precisas posible, el usuario debe introducir descripciones detalladas y el programa generará el arte teniendo en cuenta esa información. -
Google PaLM
En los primeros meses de 2022, Google lanzó su IA llamada PaLM, o Pathways Language Model. Este software es capaz de generar textos de alta calidad, crear código informático, resolver problemas matemáticos complejos e incluso explicar chistes con eficacia y precisión.
PaLM funciona recopilando información de 540 millones de parámetros y fue entrenado utilizando datos en varios idiomas y de diversas fuentes como documentos de alta calidad, libros, conversaciones reales y código de GitHube. -
ChatGPT
ChatGPT es un chatbot de IA construido sobre modelos de lenguaje de IA abierta, como GPT-4 y sus predecesores.
A través de una interfaz que se asemeja a una página de chat, GPT es capaz de entablar una conversación con el usuario. Esta IA se entrenó primero con el método Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF), en el que un entrenador humano proporcionaba conversaciones en las que actuaba como ambas partes: el ordenador y el entrevistador humano. -
Google Bard
Está basado en LaMDA (Language Model for Dialogue Application), un modelo creado por Google. Bard puede dialogar con sus interlocutores y, según la compañía, puede ser utilizado como un colaborador creativo y útil, ya que puede ayudar al usuario a organizar y crear nuevas ideas aplicables en varios entornos.
Esta IA está en constante aprendizaje, ya que recoge patrones de billones de palabras que le ayudan a predecir cuál podría ser una respuesta razonable a las preguntas o demandas del usuario. -
Adobe Firefly
Firefly es un software creado por Adobe. Firefly utiliza la IA Generativa para crear imágenes a partir de texto, darle color a las imágenes, crear modelos 3D o extender imágenes más allá de sus bordes rellenando espacios en blanco.
Aunque puede utilizarse solo, Firefly también se ha introducido en el famoso programa de edición de imágenes Photoshop. Mediante la introducción de texto, Firefly puede añadir contenido a una imagen, eliminar elementos y sustituir partes enteras de una foto, etc.