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El matemático y filósofo Gottfried Leibniz publica Dissertatio de arte combinatoria, siguiendo a Ramón Llull al proponer un alfabeto del pensamiento humano y argumentando que todas las ideas no son sino combinaciones de un número relativamente pequeño de conceptos simples.
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Jonathan Swift publica Gulliver's Travels, que incluye una descripción de "The Engine" : "un proyecto para mejorar el conocimiento especulativo mediante operaciones prácticas y mecánicas". Mediante el uso de este, "la persona más ignorante a un cargo razonable, y con un poco de trabajo corporal, puede escribir Libros en Filosofía, Poesía, Política, Derecho, Matemáticas y Teología, con la menor ayuda del Genio o el estudio."
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Thomas Bayes desarrolla un marco para razonar sobre la probabilidad de eventos. La inferencia Bayesiana se convertirá en un enfoque líder en el aprendizaje automático.
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George Boole sostiene que el razonamiento lógico podría ser realizado sistemáticamente de la misma manera que resolver un sistema de ecuaciones.
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En una exposición eléctrica en el recién terminado Madison Square Garden, Nikola Tesla hace una demostración del primer barco controlado por radio del mundo. El barco estaba equipado con, como Tesla describió, "una mente prestada".
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El ingeniero español Leonardo Torres y Quevedo demuestra la primera máquina de ajedrez, capaz de rey y torre contra rey sin intervención humana.
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El escritor checo Karel Čapek introduce la palabra "robot" en su obra R.U.R. (Robots universales de Rossum). La palabra "robot" viene de la palabra "robota" (trabajo).
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Houdina Radio Control libera un coche sin conductor controlado por radio, viajando por las calles de la ciudad de Nueva York.
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La película de ciencia ficción Metropolis se estrena. Cuenta con un robot doble de una campesina, María, que desencadena el caos en Berlín de 2026-fue el primer robot representado en la película, inspirando el aspecto Art Deco de C-3PO en Star Wars.
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Warren S. McCulloch y Walter Pitts publican “A Logical Calculus of the Ideas Immanent in Nervous Activity” en el Boletín de Biofísica Matemática. Este articulo influyente, en el que se discutieron redes de neuronas artificiales idealizadas y simplificadas y cómo podrían desempeñar funciones lógicas simples, se convertirá en la inspiración de las "redes neuronales" basadas en computadoras (y más tarde el "aprendizaje profundo") y su descripción popular como "imitando el cerebro".
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Edmund Berkeley publica Giant Brains: Or Machines That Think en la que escribe: "Recientemente han nacido una gran cantidad de máquinas gigantes extrañas que pueden manejar la información con gran velocidad y habilidad ... Son similares a lo que sería un cerebro si se hiciera de hardware y cables en vez de carne y nervios ... Una máquina puede manejar información; puede calcular, concluir y elegir; puede realizar operaciones razonables con información. Una máquina, por lo tanto, puede pensar."
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Donald Hebb publica Organización del Comportamiento: Una Teoría Neuropsicológica en la que propone una teoría sobre el aprendizaje basada en conjeturas con respecto a las redes neuronales y la capacidad de las sinapsis para fortalecerse o debilitarse con el tiempo.
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Alan Turing publica "Computing Machinery and Intelligence" en la que propone "el juego de imitación" que más tarde se conocerá como el "Test de Turing".
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Marvin Minsky y Dean Edmunds construyen SNARC (Calculadora de Refuerzo Neural Analógico Estructural), la primera red neuronal artificial, utilizando 3000 tubos de vacío para simular una red de 40 neuronas.
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Arthur Samuel desarrolla el primer programa informático de control de fichas y el primer programa informático para aprender por su cuenta.
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El término "inteligencia artificial" se acuña en una propuesta para un "estudio de inteligencia artificial de 2 meses, 10 hombres" presentado por John McCarthy (Dartmouth College), Marvin Minsky (Universidad de Harvard), Nathaniel Rochester (IBM) y Claude Shannon (Bell Telephone Laboratories). El taller, que tuvo lugar un año después, en julio y agosto de 1956, se considera generalmente como la fecha de nacimiento oficial del nuevo campo.
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Frank Rosenblatt desarrolla el Perceptron, una red neuronal artificial temprana que permite el reconocimiento de patrones basado en una red de aprendizaje de computadoras de dos capas. El New York Times informó que Perceptron era "el embrión de un ordenador electrónico que la Marina espera pueda caminar, hablar, ver, escribir, reproducirse y ser consciente de su existencia". El neoyorquino lo llamó una "máquina notable ... capaz de lo que equivale a pensamiento".
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John McCarthy desarrolla el lenguaje de programación Lisp, que se convierte en el lenguaje de programación más popular utilizado en la investigación de inteligencia artificial.
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Arthur Samuel acuña el término "aprendizaje de máquina", informando sobre la programación de una computadora "para que aprenda a jugar un mejor juego de damas del que puede ser jugado por la persona que escribió el programa".
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Oliver Selfridge publica "Pandemonium: Un paradigma para el aprendizaje" en las Actas del Simposio sobre Mecanización de los Procesos del Pensamiento, en el que describe un modelo para un proceso mediante el cual las computadoras podrían reconocer patrones que no se han especificado de antemano.
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The first industrial robot, Unimate, starts working on an assembly line in a General Motors plant in New Jersey.
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El programa SAINT de James Slagle fue capaz de resolver problemas de integración de cálculo.
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Joseph Weizenbaum desarrolla ELIZA, un programa interactivo que lleva a cabo un diálogo en inglés sobre cualquier tema. Weizenbaum, que quería demostrar la superficialidad de la comunicación entre el hombre y la máquina, se sorprendió por el número de personas que atribuían sentimientos humanos al programa informático.
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Shakey el robot es el primer robot móvil de propósito general que puede razonar sobre sus propias acciones. En un artículo de la revista Life de 1970 sobre esta "primera persona electrónica", se cita a Marvin Minsky diciendo con "certidumbre": "Dentro de tres a ocho años tendremos una máquina con la inteligencia general de un ser humano promedio".
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Daniel Bobrow completa su tesis doctoral del MIT titulado "Entrada de lenguaje natural para un sistema de resolución de problemas de computadora" y desarrolla STUDENT, un programa de computación de comprensión de lenguaje natural.
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ANALOGY, creado por Tom Evans, resolvía problemas de analogía geométrica que se aplicaban en las pruebas de medición de inteligencia
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La película 2001: La odisea en el espacio se lanza, ofreciendo a Hal, una computadora sensible.
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Arthur Bryson y Yu-Chi Ho describen la retropropagación como un método dinámico de optimización de sistemas multietapa. Un algoritmo de aprendizaje para las redes neuronales artificiales de múltiples capas, ha contribuido significativamente al éxito del aprendizaje profundo en los años 2000 y 2010, una vez que el poder de la computación ha avanzado suficientemente para acomodar la formación de grandes redes.
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El primer robot antropomórfico, el WABOT-1, se construye en la Universidad de Waseda en Japón. Consistía en un sistema de control de miembros, un sistema de visión y un sistema de conversación.
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MYCIN, un sistema experto temprano para identificar bacterias que causan infecciones severas y recomendar antibióticos, se desarrolla en la Universidad de Stanford.
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Newell y Simon formulan la famosa hipótesis del sistema de símbolos físicos, que afirma que un sistema de símbolos físicos tiene los medios suficientes y necesarios para generar una acción inteligente.
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El informático Raj Reddy publica “Speech Recognition by Machine: A Review” en las Actas del IEEE, resumiendo los primeros trabajos sobre Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP).
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El programa XCON (eXpert CONfigurer), un sistema experto basado en reglas que ayuda a ordenar los ordenadores VAX de DEC al seleccionar automáticamente los componentes según los requerimientos del cliente, se desarrolla en Carnegie Mellon University.
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El Stanford Cart atraviesa con éxito una sala llena de sillas sin intervención humana en unas cinco horas, convirtiéndose en uno de los primeros ejemplos de un vehículo autónomo.
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WATBOT-2 se construye en la universidad de Waseda en Japón, un robot del humanoide músico capaz de comunicarse con una persona, de leer una partitura musical y tocar tonas de dificultad media en un órgano electrónico.
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El primer auto sin conductor, una camioneta Mercedes-Benz equipada con cámaras y sensores, construida en la Universidad Bundeswehr de Munich bajo la dirección de Ernst Dickmanns, conduce hasta 55 mph en calles vacías.
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Martin Fischles y Oscar Firschein describieron los atributos de agente inteligente
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Su cita del Premio Turing 2011 dice: "Judea Pearl creó la base representacional y computacional para el procesamiento de la información bajo incertidumbre. Se le atribuye la invención de redes bayesianas, un formalismo matemático para definir modelos complejos de probabilidad. Este trabajo no sólo revolucionó el campo de la inteligencia artificial sino que también se convirtió en una herramienta importante para muchas otras ramas de la ingeniería y las ciencias naturales ".
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Rollo Carpenter desarrolla el chat-bot Jabberwacky para "simular el chat humano natural de una manera interesante, divertida y humorística". Es un intento temprano de crear inteligencia artificial a través de la interacción humana.
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Yann LeCun y otros investigadores de AT & T Bell Labs aplican con éxito un algoritmo de retropropagación a una red neuronal multicapa, reconociendo códigos postales manuscritos. Dadas las limitaciones de hardware en el momento, tomó alrededor de 3 días (todavía una mejora significativa sobre esfuerzos anteriores) para entrenar la red.
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Rodney Brooks publica "Elephants Don't Play Chess", proponiendo un nuevo enfoque a los sistemas inteligentes de la IA, específicamente robots, desde la base y sobre la base de la interacción física con el medio ambiente: "El mundo es su propio mejor modelo ... El truco es sentirlo apropiadamente y a menudo suficiente. "
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Richard Wallace desarrolla el chatbot A.L.I.C.E (Entidad informática de Internet Lingüística Artificial), inspirado en el programa ELIZA de Joseph Weizenbaum, pero con la adición de la recopilación de datos de muestra de lenguaje natural en una escala sin precedentes, habilitada por el advenimiento de la Web.
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Sepp Hochreiter y Jürgen Schmidhuber proponen Memoria de Corto Plazo (LSTM), un tipo de red neuronal recurrente que se utiliza hoy en reconocimiento de escritura y reconocimiento de voz.
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Deep Blue se convierte en el primer programa de juego de ajedrez para derrotar a un campeón mundial de ajedrez.
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Dave Hampton y Caleb Chung crean Furby, el primer robot doméstico o de mascota.
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Yann LeCun, Yoshua Bengio y otros publican artículos sobre la aplicación de redes neuronales para el reconocimiento de escritura a mano y sobre la optimización de la retropropagación.
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El robot ASIMO de Honda, un robot humanoide artificialmente inteligente, es capaz de caminar tan rápido como un humano, entregando bandejas a clientes en un entorno de restaurante.
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Cynthia Breazeal desarrolla Kismet en el MIT, un robot que podría reconocer y simular emociones.
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El primer DARPA Grand Challenge, un concurso de premios para vehículos autónomos, se celebra en el desierto de Mojave. Ninguno de los vehículos autónomos terminó la ruta de 150 millas.
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Oren Etzioni, Michele Banko y Michael Cafarella acuñan el término "lectura mecánica", definiéndolo como una "comprensión autónoma del texto", inherentemente sin supervisión.
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Fei Fei Li y sus colegas de la Universidad de Princeton comienzan a montar ImageNet, una gran base de datos de imágenes etiquetadas diseñadas para ayudar en la investigación de software de reconocimiento de objetos visuales.
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Geoffrey Hinton publica "Learning Multiple Layers of Representation", resumiendo las ideas que han llevado a "redes neuronales multicapa que contienen conexiones de arriba hacia abajo y entrenándolas para generar datos sensoriales en lugar de clasificarlos", es decir, los nuevos enfoques de aprendizaje profundo.
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Google comienza a desarrollar, en secreto, un coche sin conductor. En 2014, se convirtió en el primero en pasar, en Nevada, una prueba de autosuficiencia del estado de los Estados Unidos.
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Los científicos informáticos del Laboratorio de Información Inteligente de la Universidad Northwestern desarrollan Stats Monkey, un programa que escribe historias de noticias deportivas sin intervención humana.
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Watson es el nombre de un sistema de inteligencia artificial desarrollado por IBM, capaz de responder preguntas realizadas en lenguaje natural (en lenguaje humano). Se hizo famoso en 2011 cuando se enfrentó, en el concurso televisivo de la NBC, Jeopardy, a los dos máximos ganadores de las ediciones previas. Dos cerebros humanos contra uno electrónico.
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Una red neuronal convolucional gana la competencia alemana de Reconocimiento de Señales de Tráfico con un 99,46% de precisión (frente a los humanos al 99,22%).
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Los investigadores del IDSIA en Suiza informan de una tasa de error de 0,27% en el reconocimiento de escritura a mano usando redes neuronales convolucionales, una mejora significativa sobre la tasa de error de 0,35% - 0,40% en años anteriores.
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Dean y Andrew Ng informan sobre un experimento en el que mostraron una red neuronal muy grande con 10 millones de imágenes sin etiquetar tomadas al azar de videos de YouTube, y "para nuestra diversión, una de nuestras neuronas artificiales aprendieron a reconocer fotos de ... gatos"
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Eugene Goostman ha sido el primero que ha logrado superar el Test de Turing. Increíblemente Eugene, una computadora creada en Rusia por Vladimir Veselov y Eugene Demchenko, logró convencer al 33% de los interlocutores de que estaban conversando con un niño de 13 años de edad.
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Un superordenador desarrollado por Google consigue derrotar al campeón mundial del juego del Go en la primera manga de un torneo para determinar si es mejor el hombre o la máquina.
