Hitos ia 1

Hitos trascendentales de la Evolución de la Inteligencia Artificial

  • 300 BCE

    Filosofía Antiguo - Conceptos iniciales de IA

    Filosofía Antiguo - Conceptos iniciales de IA
    • Hito: El filósofo griego Aristóteles introduce la lógica formal, el fundamento de los razonamientos en la IA moderna. Su trabajo sobre los silogismos es precursor de las máquinas de razonamiento.
    • Impacto: La lógica aristotélica influiría más tarde en la IA simbólica.
  • 1100

    Edad Media - Máquinas pensantes

    Edad Media  - Máquinas pensantes
    • Hito: Ramón Llull propone el concepto de máquinas lógicas que puedan imitar el razonamiento humano.
    • Impacto: Primeras ideas sobre la máquina que puede simular el pensamiento humano.
  • Renacimiento - La máquina de calcular de Blaise Pascal

    Renacimiento - La máquina de calcular de Blaise Pascal
    • Hito: Pascal inventa la Pascalina, una de las primeras calculadoras mecánicas.
    • Impacto: Un avance significativo en el procesamiento de datos, predecesor de los ordenadores modernos.
  • Siglo XIX - Charles Babbage y la Máquina Analítica

    Siglo XIX - Charles Babbage y la Máquina Analítica
    • Hito: Charles Babbage diseña la máquina analítica, un precursor de la computadora moderna.
    • Impacto: Se sientan las bases para la creación de las primeras computadoras electrónicas y más tarde para la IA.
  • La prueba de Turing (Alan Turing)

    La prueba de Turing (Alan Turing)
    • Hito: Alan Turing propone la famosa Prueba de Turing para evaluar si una máquina puede mostrar inteligencia humana.
    • Impacto: El concepto de máquinas pensantes se hace más tangible y se considera un estándar para medir la inteligencia de las máquinas.
  • El nacimiento de la inteligencia artificial (Conferencia de Dartmouth)

    El nacimiento de la inteligencia artificial (Conferencia de Dartmouth)
    • Hito: John McCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester y Claude Shannon organizan la Conferencia de Dartmouth, donde se acuña el término inteligencia artificial.
    • Impacto: El inicio formal de la investigación en IA como disciplina académica.
  • La IA simbólica

    La IA simbólica
    • Hito: Se desarrolla la IA simbólica, que se basa en manipular símbolos y representaciones lógicas.
    • Impacto: Los primeros programas como ELIZA (un chatbot) y SHRDLU (un programa que manipulaba bloques en un entorno virtual) son ejemplos tempranos de IA.
  • Los "Inviernos de la IA" (Primesa crisis)

    Los "Inviernos de la IA" (Primesa crisis)
    • Hito: Durante esta época, las expectativas de la IA eran muy altas, pero los avances no cumplían con las expectativas. Esto lleva a la disminución de la financiación y el interés.
    • Impacto: Un estancamiento en la investigación de IA, conocido como los “inviernos de la IA”.
  • El renacimiento de las redes neuronales (Algoritmo de retropropagación))

    El renacimiento de las redes neuronales (Algoritmo de retropropagación))
    • Hito: Geoffrey Hinton, David Rumelhart y Ronald Williams desarrollan el algoritmo de retropropagación, un método para entrenar redes neuronales artificiales.
    • Impacto: Renace el interés en las redes neuronales como una forma potente de modelar la inteligencia.
  • Deep Blue vence a Garry Kasparov (IA en juegos)

    Deep Blue vence a Garry Kasparov (IA en juegos)
    • Hito: El supercomputador Deep Blue de IBM derrota al campeón mundial de ajedrez Garry Kasparov.
    • Impacto: Muestra el potencial de la IA para resolver problemas complejos en contextos de juego y competencia.
  • Robótica: Roomba, el robot aspirador

    Robótica: Roomba, el robot aspirador
    • Hito: La empresa iRobot lanza Roomba, el robot aspirador autónomo.
    • Impacto: Muestra cómo la IA puede integrarse en la vida cotidiana a través de dispositivos autónomos.
  • El concepto de "Aprendizaje profundo" (Deep Learning))

    El concepto de "Aprendizaje profundo" (Deep Learning))
    • Hito: Geoffrey Hinton y otros investigadores reviven las redes neuronales profundas, un avance clave para la IA moderna.
    • Impacto: El aprendizaje profundo se convierte en la base de muchas aplicaciones modernas de IA, desde el reconocimiento de voz hasta la visión por computadora.
  • Watson de IBM gana en Jeopardy!

    Watson de IBM gana en Jeopardy!
    • Hito: Watson, un sistema basado en IA desarrollado por IBM, derrota a campeones humanos en el concurso de televisión Jeopardy!.
    • Impacto: Demuestra la capacidad de la IA para procesar lenguaje natural y competir con humanos en tareas complejas.
  • Red Neuronal Profunda vence en el desafío ImageNet

    Red Neuronal Profunda vence en el desafío ImageNet
    • Hito: Un sistema de redes neuronales profundas (AlexNet) desarrollado por Geoffrey Hinton y su equipo gana el desafío ImageNet, superando las mejores soluciones anteriores.
    • Impacto: La IA comienza a sobresalir en tareas de visión por computadora, lo que marca un avance crucial en la industria de la IA.
  • GPT-3 y GPT-4 de OpenAI (Generación de lenguaje natural))

    GPT-3 y GPT-4 de OpenAI (Generación de lenguaje natural))
    • Hito: GPT-3 y luego GPT-4, sistemas avanzados de procesamiento de lenguaje natural desarrollados por OpenAI, muestran habilidades excepcionales para generar texto coherente y realizar tareas complejas.
    • Impacto: La IA se integra de manera más profunda en la comunicación humana, generando avances en atención al cliente, escritura, educación, y más.