-
Test de Turing
Alan Turing publica "Computing Machinery and Intelligence", donde propone el famoso "Test de Turing" para evaluar la inteligencia de las máquinas. -
Logic Theorist
El Logic Theorist es un complejo sistema de manejo de información creado por Allen Newell, Herbert A. Simon y Cliff Shaw en 1955. Este sistema es considerado una de las primeras muestras de un programa exhibiendo comportamientos inteligentes, al imitar el comportamiento del ser humano para solucionar problemas matemáticos. -
Término de IA
Se lleva a cabo la Conferencia de Dartmouth, considerada como el inicio oficial de la inteligencia artificial como campo de estudio. -
LISP
John McCarthy inventa el lenguaje de programación LISP (LISt Processing). LISP se convierte en un lenguaje importante para el desarrollo de la inteligencia artificial debido a su capacidad para manipular listas y símbolos, lo que resulta especialmente útil para la implementación de algoritmos de procesamiento simbólico y representación de conocimiento. -
Sistemas Expertos
A mediados de los años 60, aparecen los sistemas expertos, que predicen la probabilidad de una solución bajo un conjunto de condiciones. Por ejemplo, DENDRAL, iniciado en 1965 por Buchanan, Feigenbaum y Lederberg, el primer Sistema Experto, que asistía a una estructura química compleja euclidiana, MACSYMA, que asistía a ingenieros y científicos en la solución de ecuaciones de matemáticas complejas. -
ELIZA
En 1966, el informático Joseph Weizenbaum desarrolló el programa ELIZA, que es uno de los primeros ejemplos de un programa de procesamiento de lenguaje natural. ELIZA es un programa de simulación de conversación que imita la interacción entre un terapeuta y un paciente, específicamente un psicoterapeuta rogeriano. El programa utiliza patrones predefinidos para responder a las entradas del usuario y mantener una conversación que simula la terapia de Rogerian. -
Perceptrons: An Introduction to Computational Geometry
En 1969, los científicos de la computación Marvin Minsky y Seymour Papert publicaron el libro "Perceptrons: An Introduction to Computational Geometry". Este libro tuvo un impacto significativo en el desarrollo de la inteligencia artificial y en la percepción pública de su potencial. -
Invierno de la IA
A principios de los años 70, la inteligencia artificial estaba en problemas: millones habían sido invertidos en ambiciosos proyectos y había poco para mostrar.
El matemático James Lighthill dio en 1973 un reporte sobre el poco avance de la inteligencia artificial en Reino Unido.
Los fondos para la investigación fueron suprimidos y de esa manera comenzó lo que se conoció como el invierno de la inteligencia artificial. -
SHRDLU
En 1974, Terry Winograd, un destacado informático y experto en inteligencia artificial, desarrolló SHRDLU, un programa que demostró un nivel temprano de comprensión del lenguaje natural y manipulación de objetos en un entorno virtual. -
Maquina de inferencia
Los investigadores en inteligencia artificial Warren McCulloch y Walter Pitts presentaron la idea de una máquina de inferencia, una red neuronal que puede aprender a reconocer patrones. Esta idea sentó las bases de la inteligencia artificial basada en redes neuronales -
Fin del Invierno de la IA
A los pocos años la inteligencia artificial dejó de ser un sueño de la ciencia ficción para convertirse en una alternativa de negocios.
Volvieron los recursos. Se acabó el invierno.
Los nuevos sistemas comerciales fueron menos ambiciosos que sus precursores. En vez de tratar de crear un gran robot inteligente, esos "expertos en sistemas" se enfocaron en hacerlos cumplir tareas mucho más específicas. -
RNN
En 1987, Jeffrey Elman introdujo la red neuronal recurrente (RNN) de Elman, que marcó un hito en el procesamiento de secuencias en el campo de la inteligencia artificial. Aquí tienes más detalles sobre este acontecimiento: -
Avances en el aprendizaje automático y redes neuronales
Durante los años 2000, los avances en aprendizaje automático y redes neuronales revolucionaron la inteligencia artificial. Estas mejoras permitieron el entrenamiento de modelos complejos con grandes conjuntos de datos, desencadenando un resurgimiento en IA. Competiciones, como ImageNet, fomentaron la innovación. Grandes empresas invirtieron en IA, impulsando avances en visión por computadora, procesamiento de lenguaje natural y más. -
Aprendizaje profundo
Geoffrey Hinton y su equipo presentan el algoritmo de entrenamiento de redes neuronales profundas conocido como "aprendizaje profundo". -
Amazon Web Services (AWS)
Amazon lanza su servicio de cómputo en la nube, Amazon Web Services (AWS), que permite a los desarrolladores acceder y utilizar recursos de cómputo a gran escala para la IA. -
redes neuronales convolucionales (CNN)
Un equipo dirigido por Krizhevsky, Sutskever y Hinton desarrolló la red neuronal convolucional AlexNet, que ganó el Concurso ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge en 2012. AlexNet tenía varias capas convolucionales y de submuestreo, lo que permitía una representación jerárquica de las características visuales. -
Siri
Siri es una inteligencia artificial con funciones de asistente personal a veces con su propia personalidad para iOS, macOS, tvOS y watchOS. Esta aplicación utiliza procesamiento del lenguaje natural para responder preguntas, hacer recomendaciones y realizar acciones mediante la delegación de solicitudes hacia un conjunto de servicios web que ha ido aumentando con el tiempo -
Google Brain
Desarrollo de Google Brain, que logra entrenar redes neuronales profundas de gran escala. -
Proyecto Adam
Microsoft presenta el proyecto "Adam" para automatizar el desarrollo de sistemas de aprendizaje automático. -
Redes Generativas Adversarias (GAN)
Las Redes Generativas Adversarias (GAN) fueron propuestas por primera vez en 2014 por Ian Goodfellow y sus colegas en el artículo "Generative Adversarial Nets" publicado en la Conferencia de Avances en NeurIPS (anteriormente conocida como Conferencia de Avances en Redes Neuronales Artificiales y Sistemas de Procesamiento) en el año 2014. Esta publicación marcó el inicio de la popularización y el desarrollo de las GAN como una poderosa arquitectura en el campo de la inteligencia artificial. -
NLP
Se lograron aplicaciones exitosas de inteligencia artificial en el procesamiento del lenguaje natural (NLP) para mejorar los servicios de atención al cliente. -
Alexa
Amazon lanzó su asistente virtual Alexa, que utiliza inteligencia artificial para responder a las preguntas de los usuarios y realizar tareas como ordenar productos en línea o controlar los dispositivos inteligentes del hogar. Alexa fue uno de los primeros ejemplos de inteligencia artificial en el hogar -
Google Duplex
Google Duplex muestra la capacidad de una IA para realizar llamadas telefónicas de manera autónoma y realista, generando discusiones sobre ética y transparencia. -
Nauralink
Elon Musk presenta Neuralink, una empresa que busca desarrollar interfaces cerebro-máquina para mejorar las capacidades humanas. -
GPT-3
OpenAI lanza GPT-3, uno de los modelos de lenguaje más avanzados y versátiles hasta la fecha.