Historia Inteligencia Artificial

  • Primer trabajo de la IA

    Primer trabajo de la IA

    Conocimientos sobre la fisiología básica y funcionamiento de las neuronas en el cerebro, el análisis formal de la lógica
  • Donald  Hebb

    Donald Hebb

    Sencilla regla de actualización para modificar las intensidades de las conexiones entre neuronas Hebbiano o de Hebb
  • Alan Turing, Primera Visión De IA

    Alan Turing, Primera Visión De IA

    Introdujo la prueba de Turing, el aprendizaje automático, los algoritmos genéricos y el aprendizaje por refuerzo.
  • Primer Computador

    Primer Computador

    Dos estudiantes graduados en el Departamento de Matemáticas de Princeton, Marvin Minsky y Dean Edmonds, construyeron el primer computador a partir de una red neuronal
  • Arthur Samuel

    Arthur Samuel

    escribió una serie de programas para el juego de las damas que eventualmente aprendieron a jugar hasta alcanzar un nivel equivalente y se presento en televisión en 1956.
  • Propuesta del taller de Dartmollth

    Propuesta del taller de Dartmollth

    Fue necesario para que la IA se convirtiera en un campo separado
  • Organización de un Taller

    Organización de un Taller

    Inventaron un programa de computación capaz de pensar de lilanera no nullAérica, con lo que ha quedado resuelto el venerable problema de la dualidad nocnte-cuerpo. Poco después del término del taller, el programa ya era capaz de mostrar gran parte de los teoremas
  • John McCarthy

    John McCarthy

    En el Laboratorio de IA del MIT Memo Número l , McCarthy definió el lenguaje de alto nivel Lisp, que se convertiría en el lenguaje de programación dominante en la IA
  • Nathaniel Rochester  primeros programas de IA

    Nathaniel Rochester primeros programas de IA

    construyó el demostrador de teoremas de geometría el cual era capaz de probar teoremas que muchos estudiantes de matemáticas podían encontrar muy complejos de resolver.
  • Creación del laboratorio IA en Stanford

    Creación del laboratorio IA en Stanford

    Su plan para construir la versión más reciente del Generador de Consejos con ayuda de la lógica sufrió un considerable impulso gracias al descubrimiento de J. A. Robinson del método de resolución
  • El programa SAINT de James Slagle

    El programa SAINT de James Slagle

    Fue capaz de resolver problemas de integración de cálculo en forma cerrada, habituales en los primeros cursos de licenciatura
  • El trabajo de Winograd y Cowan

    El trabajo de Winograd y Cowan

    Mostró cómo un gran numero de elementos podría representar un concepto individual de forma colectiva, lo cual llevaba consigo un aumento proporcional en robustez y paralelismo
  • El programa ANALOGY

    El programa ANALOGY

    Resolvía problemas de analogía geométrica que se aplicaban en las pruebas de medición de inteligencia
  • El programa DENDRAL

    El programa DENDRAL

    constituye uno de los primeros ejemplos de este enfoque se debió a ser el primer sistema de conocimiento intenso que tuvo éxito: su base de conocimiento estaba formada por grandes cantidades de reglas de propósito particular
  • SRGP

    SRGP

    fue el primer programa que incorporó el enfoque de pensar como un ser humano. El éxito del SRGP y de los programas que le siguieron, como los modelos de cognición. llevaron a Newell y Simón
  • Japoneses en la IA

    Japoneses en la IA

    un plan de diez años para construir computadores inteligentes en los que pudiese ejecutarse Prolog. Como respuesta Estados Unidos constituyó la Microelectronics and Computer Technology Corporation (MCC),
  • John Hopfield

    John Hopfield

    Utilizaron técnicas de la mecánica estadística para analizar las propiedades de almacenamiento y optimización de las redes, tratando colecciones de nodos como colecciones de átomos
  • El primer sistema experto

    El primer sistema experto

    El programa se utilizaba en la elaboración de pedidos de nuevos sistemas informaticos
  • Probabilistic Reasoning in Intelligent Systems

    Probabilistic Reasoning in Intelligent Systems

    hizo que se aceptara de nuevo la probabilidad y la teoría de la decisión como parte de la IA, como consecuencia del resurgimiento del interés despertado y gracias especialmente al artículo In Defense of Probability de Peter Cheeseman
  • The Synbolic Species

    The Synbolic Species

    Terrence Deacon sugiere que esta es la caracteristicas que define a los humanos, pero los conexionistas ardientes se preguntan si la manipulación de los símbolos desempeña algún papel justificable en determinados modelos de cognición

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