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Uno de los primeros ejemplos de aprendizaje automático fue un ratón robótico capaz de recorrer un laberinto "aprendiendo" mientras lo hacía. Desarrollado por Claude Shannon, un matemático e investigador estadounidense, Teseo era un pequeño dispositivo de madera con bigotes metálicos en la nariz y un imán en su cuerpo. -
En la conferencia de Dartmouth de 1956 se pone el término "inteligencia artificial" y se empiezan a desarrollar sistemas basados en lógica y símbolos para imitar el razonamiento humano. Se crean los primeros programas y algoritmos de investigación en IA. -
El Elemento Lineal Adaptativo, o ADALINE, era una red neuronal artificial simple, o de una sola capa, desarrollada por Bernard Widrow, profesor de la Universidad de Standford en Estados Unidos, y su entonces alumno Ted Hoff. Un sistema adaptativo para el reconocimiento de patrones, sentó las bases para futuros avances en las redes neuronales y el aprendizaje automático. -
Las grandes expectativas puestas en la IA no se cumplieron, lo que llevó a una desilusión generalizada y a una reducción de la financiación. Aunque el progreso fue lento, se exploró el uso de sistemas expertos especializados en dominios específicos. -
La mayor potencia informática y la disponibilidad de datos permiten el desarrollo del Machine Learning. Las máquinas comienzan a aprender patrones a partir de grandes cantidades de datos, en lugar de depender exclusivamente de reglas fijas. -
Deep Blue de IBM fue más allá que TD-Gammon y todas las demás máquinas que habían existido hasta entonces: se convirtió en el primer sistema informático en derrotar a un campeón del mundo de ajedrez en una partida de torneo estándar. -
Las redes neuronales profundas (Deep Learning) y el gran uso de datos (Big Data) impulsan avances como el reconocimiento de imágenes. Se populariza el uso de modelos avanzados para tareas como la visión artificial y el procesamiento del lenguaje natural.
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Surge la IA generativa, capaz de crear contenido original como textos, imágenes, música y código.
La IA se integra en la vida cotidiana a través de asistentes virtuales, vehículos autónomos y otras aplicaciones.