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Warren McCulloch y Walter Pitts proponen el modelo matemático de una red neuronal artificial. -
Alan Turing plantea un criterio para medir si una máquina puede “pensar” como un humano. -
Conferencia de Dartmouth: se establece la IA como campo científico formal. -
Rosenblatt desarrolla el primer modelo de red neuronal capaz de aprender. -
Weizenbaum crea un programa que simula una conversación con un psicólogo. -
Programa que entiende y responde en lenguaje natural dentro de un mundo virtual de bloques. -
En Reino Unido se critica la IA por falta de resultados, inicia el primer invierno de la IA. -
Aplicaciones como MYCIN muestran que la IA puede resolver problemas médicos y técnicos. -
Rumelhart y Hinton perfeccionan el algoritmo de retropropagación para entrenar redes neuronales. -
Fracasan las máquinas LISP y comienza el segundo invierno de la IA. -
IBM crea la supercomputadora que derrota al campeón mundial de ajedrez. -
Una red neuronal gana por gran margen el concurso ImageNet, marcando el inicio del Deep Learning moderno. -
Goodfellow introduce las redes generativas antagónicas, capaces de crear imágenes realistas. -
DeepMind desarrolla una IA que supera al mejor jugador de Go, un hito en el aprendizaje profundo. -
OpenAI lanza un modelo capaz de generar texto coherente a gran escala. -
IA capaz de crear imágenes a partir de descripciones en lenguaje natural. -
La IA generativa llega al público masivo con modelos conversacionales e imágenes realistas -
Surgen sistemas como GPT-4 y Gemini, capaces de trabajar con texto, imágenes, audio y video.