-
Period: 2000 BCE to 1898 BCE
ORIGENES Y FUNDAMENTOS
Antigüedad: La idea de seres artificiales con inteligencia se remonta a la antigüedad, con mitos y leyendas sobre autómatas y máquinas pensantes. Sin embargo, los fundamentos teóricos modernos comenzaron a gestarse en el siglo XX. -
Period: to
FUNDAMENTOS PARA LA IA
Alan Turing publicó "Números calculables", estableciendo las bases de la computación y el concepto de algoritmo, que es fundamental para la IA. -
MEDIR LA INTELIGENCIA
Alan Turing publica el artículo "Computing Machinery and Intelligence", en el que plantea la pregunta "¿Pueden las máquinas pensar?" y propone el Test de Turing como criterio para medir la inteligencia de una máquina. -
Adaptación de términos
John McCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester y Claude Shannon organizan la Conferencia de Dartmouth, donde se acuña el término "inteligencia artificial". -
NACIMIENTO
Durante la Conferencia de Dartmouth, se formaliza la IA como un campo de estudio, marcando el nacimiento de la inteligencia artificial moderna. -
MODELOS
Frank Rosenblatt presenta el Perceptron, el primer modelo de red neuronal, capaz de aprender a partir de ejemplos. -
ELIZA
Joseph Weizenbaum desarrolla ELIZA, un programa de procesamiento de lenguaje natural que simula una conversación con un psicoterapeuta. -
HEURISTÍCA
Se desarrolla el General Problem Solver (GPS) por Allen Newell y Herbert A. Simon, un programa diseñado para resolver problemas mediante heurísticas. -
SHRDLU
Se lanza SHRDLU, un programa que puede interactuar con el usuario en lenguaje natural y manipular objetos en un entorno virtual. -
Period: to
PROGRESO Y DESAFIOS
Comienza el primer "invierno de la IA", un período de desilusión y reducción de financiamiento en la investigación de IA debido a expectativas no cumplidas. -
NUEVAS TECNICAS
Se introduce el concepto de sistemas expertos, programas diseñados para resolver problemas en dominios específicos, como el diagnóstico médico. -
RESURGIMIENTO
Se produce un resurgimiento de las redes neuronales con la reintroducción del algoritmo de backpropagation, que mejora el entrenamiento de redes neuronales multicapa. -
EXITOS Y RECONOCIMIENTO
El supercomputador Deep Blue de IBM derrota al campeón mundial de ajedrez Garry Kasparov, un hito en la historia de la IA. -
APLICACIONES PRACTICAS
Geoffrey Hinton y sus colegas popularizan el término aprendizaje profundo (deep learning), que utiliza redes neuronales profundas para el reconocimiento de patrones. -
AVANCES TECNOLOGICOS
IBM presenta Watson, un sistema de IA que gana el concurso de preguntas y respuestas Jeopardy!, demostrando su capacidad para procesar lenguaje natural. -
EXPANSION
Un avance significativo en el reconocimiento de imágenes se logra con la red neuronal AlexNet, que gana la competencia ImageNet. -
APLICACIONES COTIDIANAS
AlphaGo, desarrollado por DeepMind, derrota al campeón mundial de Go, un juego considerado mucho más complejo que el ajedrez. -
PANDEMIA
La pandemia de COVID-19 impulsa el uso de IA en la salud, con aplicaciones en el diagnóstico y la gestión de datos. -
EFICIENCIA
Se incrementa la adopción de soluciones de IA en diversas industrias, mejorando la eficiencia y la toma de decisiones. -
FUTURO
Se estima que la IA generará más de 300 mil millones de dólares anuales en negocios, reflejando su creciente impacto en la economía global.