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Alan Turing y el Test de Turing
Alan Turing publica su influyente artículo "Computing Machinery and Intelligence". Propone el "Test de Turing" como una forma de evaluar si una máquina puede exhibir un comportamiento inteligente similar al humano. La idea es que, si un humano no puede distinguir entre la máquina y un humano durante una conversación, la máquina se puede considerar "inteligente". -
Conferencia de Dartmouth
En esta conferencia, organizada por John McCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester y Claude Shannon, se establece formalmente el campo de la IA. Se presenta la visión de que "cada aspecto del aprendizaje o cualquier otra característica de la inteligencia puede, en principio, ser tan precisamente descrito que una máquina puede ser creada para simularlo". -
ELIZA
Desarrollada por Joseph Weizenbaum en el MIT, ELIZA es un programa que simula una conversación con un terapeuta. Utiliza un enfoque basado en patrones de lenguaje para dar respuestas coherentes, aunque su comprensión real del contexto es limitada. Esto abre el camino para futuros chatbots y sistemas de conversación. -
SHRDLU
Terry Winograd presenta SHRDLU, un sistema que entiende órdenes en un entorno de bloques. Este sistema puede realizar tareas complejas basadas en instrucciones en lenguaje natural, demostrando una comprensión contextual y un modelo de representación del mundo. -
Sistemas Expertos
Los sistemas expertos, como MYCIN (desarrollado para diagnóstico médico), utilizan reglas y bases de conocimiento para resolver problemas específicos en dominios como la medicina y la ingeniería. Este enfoque muestra que la IA puede ser útil en aplicaciones prácticas. -
Invierno de la IA
Durante este período, hay un estancamiento en el desarrollo de la IA. Las expectativas desmedidas y la falta de resultados concretos llevan a recortes en la financiación y el interés en la investigación de IA disminuye. Muchas empresas que habían invertido en tecnologías de IA se retiran. -
Deep Blue vence a Garry Kasparov
IBM presenta Deep Blue, un sistema de ajedrez que derrota al campeón mundial Garry Kasparov en una serie de partidas. Este evento es visto como un hito significativo en la capacidad de las máquinas para realizar tareas complejas que requieren habilidades cognitivas. -
Revolución del Aprendizaje Automático
La disponibilidad de grandes volúmenes de datos y mejoras en la potencia computacional permiten un renacimiento en el aprendizaje automático. Nuevos algoritmos, como los de redes neuronales, comienzan a mostrar resultados prometedores en reconocimiento de patrones y clasificación. -
Watson gana en Jeopardy!
Watson, el sistema de IBM, compite y gana contra campeones humanos en el popular juego de trivia "Jeopardy!". Utiliza técnicas avanzadas de procesamiento de lenguaje natural y análisis de datos para responder preguntas formuladas en lenguaje natural, demostrando su capacidad para comprender y generar lenguaje. -
Redes Neuronales Profundas
Un modelo de red neuronal profunda desarrollado por Geoffrey Hinton y su equipo gana la competencia ImageNet, mejorando significativamente en tareas de clasificación de imágenes. Este avance valida el uso de redes neuronales profundas y marca el inicio de la era del "deep learning". -
AlphaGo
AlphaGo, un programa de IA de DeepMind, derrota al campeón mundial de Go, Lee Sedol, en un match histórico. Go es considerado un juego más complejo que el ajedrez, debido a su vasto número de combinaciones posibles. -
IA Generativa y Modelos de Lenguaje
Con el lanzamiento de modelos como GPT-3 por OpenAI, la IA generativa ha permitido la creación de texto, imágenes y otros contenidos de manera sorprendente. Estos modelos son capaces de generar texto coherente y creativo a partir de un conjunto de datos masivo.