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HISTORIA DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

  • Orígenes de la IA

    Orígenes de la IA
    1943: Warren McCulloch y Walter Pitts publican un artículo sobre neuronas artificiales, proponiendo un modelo matemático del cerebro humano.
  • Nacimiento de la IA

    Nacimiento de la IA
    1957: Frank Rosenblatt desarrolla el "Perceptrón", un tipo de red neuronal que aprende a través de un algoritmo de aprendizaje supervisado.
  • Primeros Programas de IA

    Primeros Programas de IA
    1961: El primer robot industrial, Unimate, es introducido en la planta de General Motors. 1966: Joseph Weizenbaum desarrolla ELIZA, uno de los primeros programas de procesamiento de lenguaje natural.
  • Period: to

    Invierno de la IA

    Se experimenta un "Invierno de la IA", un periodo de desilusión e inversión reducida debido a las expectativas no cumplidas.
  • Regreso de las Redes Neuronales

    Regreso de las Redes Neuronales
    1980: La IA resurge con la popularidad de los "sistemas expertos", que son programas diseñados para replicar el conocimiento de expertos humanos. 1986: David Rumelhart, Geoffrey Hinton y Ronald J. Williams popularizan el algoritmo de retropropagación, un avance clave en el entrenamiento de redes neuronales profundas.
  • Auge del Big Data y Aprendizaje Profundo

    Auge del Big Data y Aprendizaje Profundo
    2006: Geoffrey Hinton y sus colegas presentan "aprendizaje profundo" (deep learning) con redes neuronales de múltiples capas, demostrando mejoras significativas en tareas como el reconocimiento de imágenes.
  • IA en el Mundo Real

    IA en el Mundo Real
    2012: Una red neuronal profunda de Google (Google Brain) aprende a reconocer gatos sin supervisión explícita en videos de YouTube, mostrando el poder del aprendizaje no supervisado. 2016: AlphaGo de DeepMind derrota al campeón mundial de Go, Lee Sedol, demostrando avances significativos en el aprendizaje por refuerzo.
  • IA Generativa y GPT-3

    IA Generativa y GPT-3
    2020: OpenAI lanza GPT-3, un modelo de lenguaje con 175 mil millones de parámetros, capaz de generar texto humano y realizar tareas variadas sin entrenamiento adicional. 2022: OpenAI lanza ChatGPT y DALL-E, sistemas avanzados de IA generativa que producen texto conversacional y arte digital. 2023: Modelos como GPT-4 mejoran la capacidad de generar lenguaje y se aplican a una variedad más amplia de dominios, marcando un avance significativo en la comprensión de texto.