-
Period: to
Historia de la IA
-
Invención de las redes neuronales artificiales
Warren McCulloch y Walter Pitts, neurocientíficos y matemáticos, presentaron un modelo matemático de redes neuronales artificiales en 1943. Su modelo, inspirado en las conexiones neuronales del cerebro humano, planteó la posibilidad de que las máquinas pudieran aprender y procesar información de manera similar al cerebro. Este fue uno de los primeros pasos hacia el aprendizaje automático. -
El Test de Turing
Alan Turing, pionero en computación, publicó un influyente artículo titulado "Computing Machinery and Intelligence". En él, propuso el "Test de Turing", un experimento que mide la capacidad de una máquina para exhibir comportamiento inteligente indistinguible del de un ser humano en una conversación. Este concepto sigue siendo una referencia clave en los debates sobre la inteligencia artificial. -
Nacimiento del término "Inteligencia Artificial"
En la conferencia de Dartmouth, celebrada en el verano de 1956, John McCarthy junto con otros científicos como Marvin Minsky y Herbert Simon, propusieron formalmente la creación de un nuevo campo de investigación: la inteligencia artificial. Fue aquí donde se acuñó el término "inteligencia artificial" para describir el esfuerzo de diseñar máquinas que pudieran realizar tareas consideradas propias de la inteligencia humana. -
Primer invierno de la IA
Durante la década de 1970, las expectativas sobre la inteligencia artificial no se cumplieron debido a limitaciones tecnológicas y a la falta de recursos computacionales. Este período de desilusión, conocido como el "invierno de la IA", llevó a una drástica reducción en la financiación y el interés por el campo. Muchas investigaciones quedaron estancadas, retrasando el avance de la disciplina por varios años. -
Resurgimiento con los sistemas expertos
La IA volvió a ganar popularidad en los años 80 con el desarrollo de los sistemas expertos, programas diseñados para emular el proceso de decisión de un ser humano en áreas específicas, como la medicina y las finanzas. Estos sistemas utilizaron reglas y bases de conocimiento para resolver problemas complejos, mostrando el potencial práctico de la inteligencia artificial en aplicaciones reales. -
Revolución del aprendizaje profundo
El avance de las redes neuronales profundas (deep learning), junto con el aumento en la capacidad de procesamiento y la disponibilidad de grandes volúmenes de datos, permitió avances significativos en áreas como el reconocimiento de voz, la visión por computadora y el procesamiento del lenguaje natural. Tecnologías como los asistentes virtuales, los sistemas de traducción automática y los vehículos autónomos son resultados directos de esta revolución.