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Considerado a menudo como el padre de la IA, Alan Turing desempeñó un papel fundamental en la historia de la IA. En su artículo “Computing Machinery and Intelligence“, Turing introdujo el concepto de una prueba para determinar la capacidad de una máquina para exhibir un comportamiento inteligente indistinguible del de un humano. Esto sentó las bases para futuros debates sobre la inteligencia artificial.
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Considerada el lugar de nacimiento de la IA, la Conferencia de Dartmouth reunió a visionarios como John McCarthy, Marvin Minsky, Claude Shannon y otros para explorar la posibilidad de crear máquinas con inteligencia similar a la humana. Fue en esta conferencia donde se acuñó el término “inteligencia artificial”, estableciendo la agenda para la investigación de la IA. Además, fue ahí donde se presentó el Logic Theorist de Newell y Simon, capaz de demostrar teoremas matemáticos. -
Durante este período, los investigadores se centraron en la IA simbólica y desarrollaron programas que operaban en base a reglas y símbolos. Un ejemplo de esto fue el General Problem Solver (GPS); un programa creado para resolver problemas generales.
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Desarrollado por Frank Rosenblatt, el Perceptrón fue una forma temprana de red neuronal capaz de reconocer patrones. Si bien sus limitaciones se destacaron más tarde, esta invención sentó las bases para futuros avances en el aprendizaje basado en redes neuronales.
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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. -
Esta era vio el surgimiento de sistemas expertos: programas de inteligencia artificial diseñados para emular la experiencia humana en campos específicos. Entre las aplicaciones pioneras se encuentra el MYCIN, un sistema experto para diagnosticar infecciones bacterianas.
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Entre estas fechas aproximadas, el mundo experimentó pausas en la financiación, investigación y desarrollo de la IA, a menudo denominadas inviernos de IA. Sin embargo, se produjeron algunos avances significativos, como un programa llamado TD-Gammon, que en 1992 aprendió a jugar al backgammon a un nivel ligeramente inferior al de los mejores jugadores de la época.
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Deep Blue de IBM, una computadora para jugar al ajedrez, derrotó al campeón mundial de ajedrez Garry Kasparov en una partida de seis juegos. Este evento mostró el potencial de la IA en la resolución de problemas complejos y marcó un hito importante en la capacidad de la IA para desafiar la inteligencia humana en dominios específicos. -
La introducción de AlexNet, una red neuronal de aprendizaje profundo con muchas capas, supuso un gran avance en el reconocimiento de imágenes. Podía reconocer imágenes de objetos como perros y automóviles a un nivel muy cercano al de los humanos. -
El lanzamiento del Generative Pre-trained Transformer 2 (o GPT-2) de la entonces poco conocida OpenAI lo que mostró el poder del procesamiento del lenguaje natural. Capaz de predecir el siguiente elemento de una secuencia, podía realizar tareas como resumir y traducir texto. "Nuestro modelo es capaz de generar respuestas a partir de una variedad de instrucciones (prompts) que resultan cercanas a la calidad humana
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El lanzamiento del GPT-3 de OpenAI en 2020 trajo un modelo capaz de producir texto que a menudo es indistinguible del escrito por humanos. El chatbot ChatGPT, lanzado a fines de 2022, se basó en este gran modelo de lenguaje y presentó la IA generativa propiamente dicha al todo el mundo.El lanzamiento de ChatGPT desencadenó una nueva fase de rápido desarrollo, y la IA generativa empezó rápidamente a transformar todos los aspectos de los negocios y de nuestras vidas.