-
Publicación de "A Logical Calculus of Ideas Immanent in Nervous Activity"
Warren McCullough y Walter Pitts publican este artículo, presentando el primer modelo matemático de una red neuronal artificial. -
Test de Turing
Alan Turing presenta su famoso "Test de Turing" para evaluar si una máquina puede exhibir comportamiento inteligente indistinguible del de un ser humano. -
Creación de Snarc
Marvin Minsky y Dean Edmonds crean el primer ordenador de red neuronal, llamado Snarc, en Harvard. -
Desarrollo del primer programa de ajedrez por Arthur Samuel
Arthur Samuel crea un software de ajedrez que aprende a jugar de forma autónoma, uno de los primeros ejemplos de Machine Learning. -
Conferencia Dartmouth
John McCarthy organiza la conferencia "Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence", donde se acuña el término "inteligencia artificial" y se establece la visión a largo plazo del campo de la IA. -
Acuñación de "Machine Learning"
rthur Samuel introduce el término "Machine Learning" durante su trabajo en IBM. -
Fundación del MIT Artificial Intelligence Project
John McCarthy y Marvin Minsky fundan el Proyecto de Inteligencia Artificial del MIT, un hito clave en la investigación de la IA. -
Creación del AI Lab en la Universidad de Stanford
John McCarthy funda el laboratorio de IA en la Universidad de Stanford, que se convierte en un centro de investigación pionero. -
Informe ALPAC
El informe ALPAC (Automatic Language Processing Advisory Committee) en EE. UU. destaca los fracasos de la IA en el área de la traducción automática, lo que conduce a la cancelación de varios proyectos financiados por el gobierno. -
Informe Lighthill
El informe Lighthill del gobierno británico señala las decepciones en la IA, lo que causa un recorte significativo de fondos y reduce la investigación en el campo. Este periodo es conocido como el "primer invierno de la IA". -
Fin del primer invierno de la IA
El sistema experto R1 (XCON) desarrollado por Digital Equipment Corporation revitaliza la industria de la IA y lleva a un auge en la inversión en sistemas expertos. -
Segundo invierno de la IA
La caída de la demanda de máquinas Lisp y la aparición de tecnologías alternativas más baratas, junto con la falta de avances significativos, provocan el "segundo invierno de la IA", con un nuevo recorte de fondos gubernamentales y privados. -
Deep Blue vence a Gary Kasparov
La supercomputadora de IBM, Deep Blue, derrota al campeón mundial de ajedrez, Gary Kasparov, en un enfrentamiento histórico, mostrando el potencial de la IA en la resolución de problemas complejos. -
Avances en reconocimiento de voz por Google
Google lanza mejoras significativas en el reconocimiento de voz, integrando esta tecnología en sus aplicaciones móviles y demostrando las capacidades de la IA en el procesamiento del lenguaje natural. -
Deep Learning y la red neuronal de Andrew Ng
Andrew Ng, en Google, alimenta una red neuronal con 10 millones de videos de YouTube, enseñándole a identificar un gato sin ninguna información previa sobre lo que es un gato. Este es un hito importante para el Deep Learning y la IA en general. -
AlphaGo derrota a Lee Sedol
El sistema AlphaGo de Google DeepMind vence a Lee Sedol, un campeón mundial del juego de mesa Go, en un enfrentamiento histórico que demuestra las impresionantes capacidades de la IA en juegos de estrategia complejos. -
AlphaZero revoluciona el ajedrez
AlphaZero, otra creación de DeepMind, aprende a jugar ajedrez, Go y Shogi a partir de cero, superando incluso a su predecesor, AlphaGo, en rendimiento sin ser programado con estrategias humanas. -
OpenAI Five en Dota 2
El equipo de IA OpenAI Five juega y vence a jugadores profesionales de Dota 2, un videojuego altamente complejo en tiempo real, marcando un avance significativo en el rendimiento de la IA en entornos con múltiples variables y alta incertidumbre. -
GPT-3 de OpenAI
El modelo de lenguaje GPT-3 (Generative Pretrained Transformer 3) de OpenAI se lanza, logrando generar texto de una calidad sorprendente en una variedad de contextos, mostrando avances significativos en el procesamiento del lenguaje natural (PLN). -
Avances en IA multimodal
Modelos como CLIP (Contrastive Language-Image Pre-Training) y DALL-E de OpenAI combinan visión computacional y procesamiento de lenguaje natural, permitiendo a las máquinas generar imágenes a partir de descripciones textuales. -
GPT-4 y otras IA generativas
Se lanza GPT-4, que mejora aún más la capacidad de los modelos de lenguaje para entender, generar y analizar textos en lenguaje natural. También, la IA generativa sigue evolucionando, con aplicaciones cada vez más amplias en arte, música, código y más. -
IA General y aplicaciones avanzadas
Los avances en IA se centran cada vez más en lograr una "inteligencia artificial general" (AGI), que pueda realizar cualquier tarea cognitiva humana de manera autónoma. Se espera que esta etapa marque un cambio radical en la sociedad, la economía y la tecnología.