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Prueba de Turing
Alan Turing publica su famoso artículo "On Computable Numbers" en el que introduce la idea de una "máquina universal" que puede realizar cualquier cálculo. Su "Prueba de Turing" también plantea la cuestión de si las máquinas pueden pensar. -
Modelo matemático de una neurona artificial
Los investigadores Warren McCulloch y Walter Pitts proponen un modelo matemático de una neurona artificial, sentando las bases para las redes neuronales artificiales. Este hecho lo incluí porque conforma los principios de la IA, además conforma lo que conocemos como red neuronal una parte de ese sistema que es indispensable para la inteligencia artificial. -
Nace el término Inteligencia artificial
El término "inteligencia artificial" fue presentado por el informático John McCarthy en 1956 durante una conferencia en Dartmouth College. McCarthy y otros investigadores, incluidos Marvin Minsky, Nathaniel Rochester y Claude Shannon, sentaron las bases de la IA y la visión de crear máquinas capaces de simular el pensamiento humano. Lo incluí en esta linea de tiempo debido que este hecho fue el que derivo una rama más en la computación moderna y logro alcanzar nuevas posibilidades. -
Perceptrón, el primer ordenador fabricado específicamente para crear redes neuronales
El primer algoritmo que presentaba una red neuronal simple se llamó Perceptrón, creado por Frank Rosenblatt en 1958 basándos, centrándonos en la Biología, en el trabajo realizado previamente por Santiago Ramón y Cajal y Charles Scott Sherrintong (pioneros en el estudio del funcionamiento del cerebro humano). Esto lo agregue a esta línea del tiempo porque se me hizo interesante en la formación de la IA y en el concepto de Deep learning -
ELIZA da voz a las computadoras
ELIZA, desarrollada en el MIT por Joseph Weizenbaum. Fue el primer programa en incorporar el procesamiento del lenguaje natural humano que tiene como objetivo enseñar a los ordenadores a comunicarse con el ser humano usando nuestro lenguaje, en lugar de requerir una programación en código. Lo añadí en la línea del tiempo porque gracias a este evento en la mayoría de los dispositivos se les pudo integrar un asistente de comando de voz junto a otras herramientas para uso cotidiano actualmente. -
Algoritmo de retro propagación
El algoritmo de retropropagación revoluciona el entrenamiento de redes neuronales y revitaliza el interés en el aprendizaje profundo. -
Deep Blue
La supercomputadora Deep Blue, creada por IBM, vence al campeón del mundo de ajedrez Gary Kasparov. Lo agregue porque es algo sorprendente que le pueda ganar a un ser humano con mucha experiencia en un juego de gran concentración. -
Máquinas más inteligentes que los hombres
Raymond Kurzweil predijo que las máquinas alcanzarán un nivel de inteligencia humano en 2029 aplicando la Ley de Moore, además es posible que en el año 2045 ya puedan superar la inteligencia de nuestra civilización en un billón de veces. Lo añadí porque es algo que debemos entender que la IA avanza con el ser humano. -
Avances en Aprendizaje Profundo
Los avances en el aprendizaje profundo y las redes neuronales convolucionales llevaron a mejoras significativas en la visión por computadora, el procesamiento de lenguaje natural y otras áreas de la IA. Lo implemente como parte de esta línea porque avanza la parte más especifica del sistema de neuronas artificiales. -
Siri
Apple introdujo su asistente virtual Siri, basado en procesamiento de lenguaje natural, marcando el inicio de la era de los asistentes personales en dispositivos móviles. Lo agregue porque forma parte de la nueva era en el que la IA se vuelve un asistente para el ser humano. -
El verdadero poder del deep learning
Google desarrolla un superordenador que tiene la capacidad de aprender mediante la plataforma de YouTube para identificar a los gatos así como detectar partes del cuerpo humano. Lo agregue a la línea del tiempo porque las compañías siempre intentan alcanzar nuevos horizontes con respecto a las herramientas digitales. -
Se lanzo NELL
Se inventó NELL (Never-Ending Language Learning), un sistema de aprendizaje automático semántico, la IA seguía sin poder realizar de forma fiable tareas de procesamiento del lenguaje. -
Una IA supera el test de Turing
En 2014, un bot computacional llamado Eugene Goostman fue capar de engañar a 30 de 150 jueces a los que fueron puestos a prueba durante el test de Turing haciéndoles creer que estaban hablando con un niño ucraniano de 13 años. Lo añadí porque la IA tiene una capacidad similar al ser humano y el hecho de que 30 a 150 jueces hayan sido engañados por una maquina es algo admirable. -
La IA para elabora modelos expresivos
que aumentó el uso de modelos de aprendizaje autosupervisado junto con redes neuronales profundas. Hoy en día, estos modelos Transformer son el enfoque dominante para el procesamiento del lenguaje natural (PLN), incluidas aplicaciones como la traducción automática y la búsqueda web de Google. -
Google DeepMind y AlphaGo
El programa AlphaGo, desarrollado por DeepMind, venció al campeón mundial de Go, Lee Sedol, demostrando la capacidad de la IA para dominar juegos complejos con un alto nivel de intuición estratégica. Lo añadí poque forma parte de los avances de la compañía de Google en desarrollar un asistente que hasta puede llegar a ser un buen jugador. -
Transformer
Transformer aumentó el uso de modelos de aprendizaje auto supervisado junto con redes neuronales profundas. Hoy en día, estos modelos Transformer son el enfoque dominante para el procesamiento del lenguaje natural (PLN), incluidas aplicaciones como la traducción automática y la búsqueda web de Google. -
Lanzamiento de OpenIA y ChatGPT
OpenAI lanzó la serie de modelos GPT (Generative Pre-trained Transformer), como GPT-2 y GPT-3, que demostraron una capacidad impresionante para generar texto coherente y contextual. Lo añadí porque aquí comienza la práctica del uso de las inteligencias artificiales como una herramienta de apoyo o para disminuir el tiempo de carga de trabajo. -
La IA en asuntos de seguridad
El tema de la seguridad de los datos alcanzó su punto álgido. En línea con esto, una encuesta de McKinsey descubrió que, en 2018, el riesgo fue una de las funciones en las que la mayoría de los encuestados vieron valor en la IA. Además, el procesamiento de voz dio un gran salto en el desarrollo de BERT en 2018. -
OpenAI lanza GPT-3
un modelo de lenguaje basado en inteligencia artificial que mostró un rendimiento impresionante en tareas de generación de texto, traducción y mucho más, marcando un avance significativo en la comprensión del lenguaje natural por parte de las máquinas. Lo agregue porque ayuda en el aprendizaje de los bots en actualidad como una extensión. -
La inteligencia Artificial que cuida a pacientes aislados por covid-19
Hanson Robotics, sorprendió al mundo entero al revelar que su más grande creación, Sophia, tendría una nueva ‘hermana’. Su nombre, Grace. Un robot que emplea Inteligencia Artificial para asistir a pacientes aislados por covid-19. Su principal objetivo es el acercarse a los pacientes y tener ese cálido trato como si estuvieran frente a un humano. -
DALL-E 2: sueños en imágenes
OpenAI anunció el modelo de síntesis de imagen con deep learning DALL-E 2, capaz de generar imágenes a partir de peticiones realizadas a través de texto como si fuese magia. Entrenado con cientos de millones de imágenes sacadas de Internet, DALL-E 2 sabe cómo combinarlas gracias a una técnica llamada difusión latente. -
Google lanzá públicamente Bard
Google lanzó un chatbot de inteligencia artificial llamado Bard y aumenta el uso de la inteligencia artificial en su motor de búsqueda. También ha invertido 300 millones de dólares en la start-up de IA Anthropic, con la que pretende afianzarse en la vanguardia de la IA generativa tras el rápido auge de ChatGPT y los rumores de que Microsoft se prepara para revelar sus propios planes de IA. -
Microsoft presenta los motores de búsqueda Bing y Edge basados en IA
Microsoft anunció que pondría en marcha un chatbot inteligente para impulsar los resultados de su motor de búsqueda Bing. Esta IA sería capaz de resumir páginas web, comparar distintas fuentes de información, redactar correos electrónicos, etc.