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Warren McCulloch y Walter Pitts desarrollan el primer modelo matemático de una red neuronal artificial, sentando las bases para las redes neuronales.
1950s -
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Alan Turing propone el Test de Turing para evaluar la inteligencia de las máquinas. -
Se celebra la Conferencia de Dartmouth, donde se acuña el término "inteligencia artificial" y se formaliza el campo académico. -
Se crea ELIZA, un chatbot desarrollado por Joseph Weizenbaum, que simula una conversación con un psicoterapeuta. -
Marvin Minsky y Seymour Papert publicaron el libro "Perceptrons", que introduce el concepto de aprendizaje automático. -
Shakey, el primer robot móvil controlado por IA, es desarrollado en el Stanford Research Institute. -
Surge el auge de los sistemas expertos, que son programas diseñados para resolver problemas complejos en áreas específicas usando una base de conocimientos.
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Deep Blue, la supercomputadora de IBM, derrota al campeón mundial de ajedrez Garry Kasparov. -
Roomba, el robot aspiradora con IA, es lanzado al mercado. -
Geoffrey Hinton y otros proponen métodos de aprendizaje profundo, lo que mejora significativamente el rendimiento en tareas como el reconocimiento de voz e imagen.
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IBM Watson gana el concurso Jeopardy!, demostrando su habilidad para comprender y procesar lenguaje natural. -
AlexNet, una red neuronal profunda, gana la competencia ImageNet, revolucionando el campo del reconocimiento de imágenes.
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AlphaGo de DeepMind vence a jugadores profesionales en el juego de Go, una tarea mucho más compleja que el ajedrez.
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GPT-3, el modelo de lenguaje de OpenAI, se lanza, estableciendo nuevos estándares en procesamiento de lenguaje natural. -
AlphaFold, de DeepMind, resuelve el problema de la predicción de estructuras de proteínas. -
DALL·E 2, de OpenAI, crea imágenes a partir de descripciones textuales. -
ChatGPT (basado en GPT-4) se populariza, convirtiéndose en una herramienta ampliamente utilizada en múltiples aplicaciones. -
GPT-5 (hipotético): Se espera que GPT-5 sea lanzado con mejoras significativas en razonamiento lógico y capacidades multimodales, lo que permitirá una mayor integración con diversas aplicaciones, como educación personalizada, diagnóstico médico y asistencia en la toma de decisiones complejas.
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Se prevé que los modelos de IA explicativa (XAI) sean ampliamente adoptados, permitiendo que las decisiones de las máquinas sean más transparentes y comprensibles, especialmente en sectores como la salud, la justicia y la finanza, donde la interpretación de resultados es crucial.