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Antigüedad: La idea de seres artificiales con inteligencia se remonta a la antigüedad, con mitos y leyendas sobre autómatas y máquinas pensantes. Sin embargo, los fundamentos teóricos modernos comenzaron a gestarse en el siglo XX.
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Alan Turing publicó "Números calculables", estableciendo las bases de la computación y el concepto de algoritmo, que es fundamental para la IA.
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Alan Turing publica el artículo "Computing Machinery and Intelligence", en el que plantea la pregunta "¿Pueden las máquinas pensar?" y propone el Test de Turing como criterio para medir la inteligencia de una máquina.
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John McCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester y Claude Shannon organizan la Conferencia de Dartmouth, donde se acuña el término "inteligencia artificial".
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Durante la Conferencia de Dartmouth, se formaliza la IA como un campo de estudio, marcando el nacimiento de la inteligencia artificial moderna.
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Frank Rosenblatt presenta el Perceptron, el primer modelo de red neuronal, capaz de aprender a partir de ejemplos.
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Joseph Weizenbaum desarrolla ELIZA, un programa de procesamiento de lenguaje natural que simula una conversación con un psicoterapeuta.
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Se desarrolla el General Problem Solver (GPS) por Allen Newell y Herbert A. Simon, un programa diseñado para resolver problemas mediante heurísticas.
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Se lanza SHRDLU, un programa que puede interactuar con el usuario en lenguaje natural y manipular objetos en un entorno virtual.
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Comienza el primer "invierno de la IA", un período de desilusión y reducción de financiamiento en la investigación de IA debido a expectativas no cumplidas.
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Se introduce el concepto de sistemas expertos, programas diseñados para resolver problemas en dominios específicos, como el diagnóstico médico.
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Se produce un resurgimiento de las redes neuronales con la reintroducción del algoritmo de backpropagation, que mejora el entrenamiento de redes neuronales multicapa.
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El supercomputador Deep Blue de IBM derrota al campeón mundial de ajedrez Garry Kasparov, un hito en la historia de la IA.
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Geoffrey Hinton y sus colegas popularizan el término aprendizaje profundo (deep learning), que utiliza redes neuronales profundas para el reconocimiento de patrones.
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IBM presenta Watson, un sistema de IA que gana el concurso de preguntas y respuestas Jeopardy!, demostrando su capacidad para procesar lenguaje natural.
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Un avance significativo en el reconocimiento de imágenes se logra con la red neuronal AlexNet, que gana la competencia ImageNet.
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AlphaGo, desarrollado por DeepMind, derrota al campeón mundial de Go, un juego considerado mucho más complejo que el ajedrez.
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La pandemia de COVID-19 impulsa el uso de IA en la salud, con aplicaciones en el diagnóstico y la gestión de datos.
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Se incrementa la adopción de soluciones de IA en diversas industrias, mejorando la eficiencia y la toma de decisiones.
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Se estima que la IA generará más de 300 mil millones de dólares anuales en negocios, reflejando su creciente impacto en la economía global.