Historia de la IA

By danielamolanoooo
  • Periodos y eventos de la IA

    Periodos y eventos de la IA

    1. Precursores (antes de 1950) Eventos clave:
    Máquina de Turing (1936) – Alan Turing plantea la idea de una máquina universal. Test de Turing (1950) – Propone un criterio para evaluar inteligencia en máquinas. Cibernética y lógica matemática – Norbert Wiener, Claude Shannon, entre otros, sientan las bases.
  • Nacimiento de la ia

    Nacimiento de la ia

    1. Nacimiento de la IA (1956-1970) Evento clave:
    Conferencia de Dartmouth (1956) – Nace formalmente la IA como disciplina. Participan John McCarthy, Marvin Minsky, Allen Newell, y Herbert Simon. Características: Se crean los primeros programas que resuelven problemas lógicos (como Logic Theorist). Optimismo sobre el rápido progreso de las máquinas inteligentes.
  • Primer invierno con ia

    Primer invierno con ia

    Primer Invierno de la IA (1970-1980)
    Causas: Fracaso en cumplir promesas ambiciosas. Limitaciones de hardware. Financiación recortada por parte de gobiernos (EE.UU. y Reino Unido).
  • Renacimiento de los sistemas expertos

    Renacimiento de los sistemas expertos

    Renacimiento con los Sistemas Expertos (1980-1987)
    Eventos clave: Desarrollo de sistemas expertos como MYCIN o XCON. Éxito comercial en industrias como medicina y negocios. Características: Uso de reglas "si-entonces". Aumento de inversión y entusiasmo.
  • Auge del Aprendizaje Automático

    Auge del Aprendizaje Automático

    Auge del Aprendizaje Automático (1993-2010)
    Eventos clave: Éxito de algoritmos de machine learning (ML). Deep Blue vence a Kasparov (1997) – Ajedrez. Crecimiento de datos (Big Data) e internet. Características: Técnicas estadísticas y redes neuronales resurgen. Aparece el soporte vectorial, árboles de decisión, y aprendizaje bayesiano.
  • Era del Deep Learning

    Era del Deep Learning

    Era del Deep Learning (2012-presente)
    Eventos clave: AlexNet gana ImageNet (2012) – revolución del deep learning. AlphaGo vence a Lee Sedol (2016) – Juego de Go. GPT-3 (2020) y GPT-4 (2023) – Modelos de lenguaje masivos. ChatGPT (2022) – Popularización de IA generativa. Características: Redes neuronales profundas. Aprendizaje por refuerzo, transformers, visión por computador, IA generativa. Uso masivo en asistentes, medicina, arte, finanzas, etc.
  • Futuro de la ia

    Futuro de la ia

    Futuro y tendencias emergentes
    Posibles eventos: IA general (AGI). Regulación internacional (como la AI Act de la UE). Fusión con robótica avanzada, neurociencia e interfaces cerebro-máquina. Cuestiones éticas, sesgos, y sostenibilidad.