-
Origen de la IA
Warren McCulloch y Walter Pitts proponen un modelo de neurona artificial, el cual sentó las bases para las redes neuronales. -
Nacimiento del concepto de IA
1956: Se celebra la Conferencia de Dartmouth, organizada por John McCarthy, quien acuñó el término "inteligencia artificial". Esta conferencia se considera el punto de partida oficial del campo de la IA. 1957: Frank Rosenblatt desarrolla el Perceptrón, un algoritmo simple para redes neuronales. 1959: Arthur Samuel desarrolla un programa para jugar al ajedrez y acuña el término "aprendizaje automático" (machine learning). -
Primeros desarrollos
1966: Se desarrolla ELIZA, uno de los primeros programas de procesamiento de lenguaje natural, diseñado para simular una conversación humana. 1969: Marvin Minsky y Seymour Papert publican Perceptrons, criticando las limitaciones de las redes neuronales, lo que llevó a una pausa en la investigación en este campo. -
Estancamiento en la IA
Durante esta década, la IA experimenta un período de "invierno", donde el financiamiento y el entusiasmo disminuyen debido a las limitaciones tecnológicas y los resultados insatisfactorios. -
Renacimiento de la IA
1980: Se introduce el concepto de sistemas expertos, que son programas diseñados para emular la toma de decisiones humanas en áreas específicas. 1986: Se revive el interés en las redes neuronales con la técnica de retropropagación (backpropagation), gracias a Geoffrey Hinton y otros investigadores. -
Expansión de la IA
Deep Blue, un sistema de IBM, derrota al campeón mundial de ajedrez Garry Kasparov. Este evento marca un hito importante en la capacidad de la IA para superar a los humanos en tareas específicas. -
Big Data y Machine Learning
2006: Geoffrey Hinton populariza el término "aprendizaje profundo" (deep learning), lo que revitaliza la investigación en redes neuronales profundas. 2009: Google comienza a desarrollar su tecnología de vehículos autónomos, impulsando avances en IA aplicada a la robótica y el reconocimiento visual. -
IA en la vida cotidiana
2011: IBM Watson gana el concurso de Jeopardy! superando a los mejores jugadores humanos, demostrando la capacidad de la IA en el procesamiento del lenguaje natural.
2012: Un equipo de Google, dirigido por Andrew Ng, utiliza redes neuronales profundas para que el sistema reconozca gatos en videos de YouTube sin supervisión humana. Este es un avance importante en el aprendizaje profundo. -
IA en la vida cotidiana
2014: Se lanza el asistente de voz Amazon Alexa, marcando la popularización de la IA en dispositivos de consumo masivo.
2016: AlphaGo de DeepMind derrota al campeón mundial de Go, un juego extremadamente complejo, lo que demuestra la capacidad de la IA para aprender y resolver problemas muy complejos. -
IA en todas partes
2020: GPT-3, desarrollado por OpenAI, se convierte en uno de los modelos de lenguaje más avanzados, capaz de generar texto con una coherencia sin precedentes. 2022: Se lanza ChatGPT, una IA conversacional avanzada basada en el modelo GPT-3, marcando un hito en la capacidad de las IA para interactuar con los humanos de manera fluida y natural. 2023: OpenAI lanza GPT-4, un modelo aún más potente, que lleva las capacidades de procesamiento del lenguaje a un nuevo nivel. -
IA hasta el día de hoy
En el paso del tiempo la IA ha sido producto de grandes trabajos para mejorar la calidad tecnologica del mundo.