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1956: Nace la Inteligencia Artificial
(organizada por John McCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester y Claude Shannon), se acuña el término "Inteligencia Artificial". Este evento marca el nacimiento formal de la IA como campo académico. -
1966: ELIZA, el Primer Chatbot
Joseph Weizenbaum desarrolla ELIZA, un programa de procesamiento de lenguaje natural que simula una conversación humana. ELIZA usa reglas simples para generar respuestas coherentes, y uno de sus modos más conocidos es el de un terapeuta, en el que refleja las preguntas del usuario, como un psicólogo, creando la ilusión de una conversación inteligente. -
1980s: Resurgimiento de las Redes Neuronales
Durante los años 80, las redes neuronales artificiales experimentan un renacimiento gracias al redescubrimiento del algoritmo de retropropagación. Geoffrey Hinton, David Rumelhart y Ronald J. Williams desarrollan una técnica que permite entrenar redes neuronales más profundas, lo que mejora drásticamente su capacidad para aprender de grandes cantidades de datos. -
1997: Deep Blue vence a Garry Kasparov
Deep Blue, una supercomputadora de IBM, derrota al campeón mundial de ajedrez Garry Kasparov en una histórica partida. Este evento fue un hito para la IA, ya que demostró que las máquinas podían competir con los mejores humanos en tareas complejas de estrategia y toma de decisiones. A pesar de que Kasparov cuestionó las tácticas de la máquina, la victoria de Deep Blue consolidó la idea de que las máquinas podían superar a los humanos en ciertos dominios. -
2012: Revolución del Deep Learning con AlexNet
En 2012, AlexNet, una red neuronal profunda diseñada por Geoffrey Hinton y su equipo, gana el ImageNet Challenge con un rendimiento mucho mejor que cualquier otro modelo anterior. AlexNet utiliza el aprendizaje profundo para reconocer imágenes, lo que marca el comienzo de la revolución en visión por computadora. -
2023: GPT-4 y la IA Generativa
GPT-4, el modelo de lenguaje desarrollado por OpenAI, revoluciona la generación de texto. Con una capacidad asombrosa para comprender y generar lenguaje natural, GPT-4 puede realizar tareas complejas como redacción de contenido, traducción, creación de código, e incluso mantener conversaciones complejas.