Historia de la Inteligencia Artificial. Autor: Marcelo Salazar Avila

  • 1842, De números a poesía

    1842, De números a poesía
    La matemática Ada Lovelace fue la primera en ver el potencial de las computadoras mas allá de simples matemáticas.
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    Antecedentes

  • 1943, Las neuronas se vuelven artificiales

    1943, Las neuronas se vuelven artificiales
    El primer modelo matemático de la neurona fue propuesto por Warren McCulloch y Walter Pitts.
  • 1950, El test de Turing

    1950, El test de Turing
    Alan Turing propone un test para saber si una máquina exhibe un comportamiento inteligente.
  • 1950, Primer programa capaz de jugar ajedrez

    1950, Primer programa capaz de jugar ajedrez
    Claude Shannon publicó en marzo de 1950 un artículo sobre cómo programar a una computadora para jugar ajedrez. Esto sentó las bases para hacer a una computadora capaz de jugar contra un ser humano.
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    Inicio y desarrollo de la IA

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    Primera generación: IAs artesanales

  • 1955, Primer programa de IA

    1955, Primer programa de IA
    Herbert Simon, Allen Newell y J.C. Shaw, desarrollan el primer lenguaje de programación orientado a la resolución de problemas, el IPL-11. Un año más tarde desarrollan el LogicTheorist, el cual era capaz de demostrar teoremas matemáticos.
  • 1956, Nace la ''Inteligencia Arificial''

    1956, Nace la ''Inteligencia Arificial''
    El término “inteligencia artificial” es acuñado en una conferencia en la Universidad de Dartmouth organizada por
    John McCarthy.
  • 1959, Rosenblatt, introduce el Perceptrón

    1959, Rosenblatt, introduce el Perceptrón
    Rosenblatt, introduce el Perceptrón. A finales de los 50 y comienzos de la década del 60, Robert K. Lindsay, desarrolla “Sad Sam”, un programa para la lectura de oraciones en inglés y la inferencia de conclusiones a partir de su interpretación.
  • 1964, Eliza

    1964, Eliza
    Joseph Weizenbaum, científico informático de MIT, desarrolló ELIZA, el primer chatbot que podía conversar funcionalmente en inglés con una persona.
  • 1969, El problema del XOR

    1969, El problema del XOR
    Marvin Minsky y Seymour Papert exploran en un libro las fortalezas y limitaciones de los perceptrones, la más importante siendo la incapacidad de implementar la función
    lógica XOR.
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    Invierno para la IA

    Muchos comienzos en falso y callejones sin salida dejan a la investigación en IA sin fondos y con poco interés.
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    Segundo impulso de Ia IA

  • 1981, Japón impulsa proyectos de IA

    El país nipón invierte en una nueva generación de ordenadores que utilicen técnicas de inteligencia artificial. Buscan crear máquinas que sean capaces de aprender y traducir automáticamente de un idioma a otro.
  • 1986, Entrenamiento de neuronas multicapa.

    1986, Entrenamiento de neuronas multicapa.
    En un artículo muy influyente, Rumelhart, Hinton, y Williams, popularizan el algoritmo de retropropagación para entrenar redes neuronales multicapa.
  • 1986, Redes Neuronales Recurrentes

    1986, Redes Neuronales Recurrentes
    Michael Jordan (científico informático) introduce una arquitectura para el aprendizaje supervisado en secuencias de datos.
  • 1987, Definicion de un agente inteligente

    Martin Fischles y Oscar Firschein identifican y definen muchas más características de los sistemas inteligentes además de la capacidad de comunicarse. Abre nuevas vías de investigación para la inteligencia artificial.
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    Segundo invierno IA

    El interés y la financiación de la investigación en inteligencia artificial nuevamente disminuyen.
  • 1997, Deep Blue

    1997, Deep Blue
    Deep Blue, una computadora que juega al ajedrez derrota al campeón mundial, Garry Kasparov.
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    Segunda Generación: Aprendizaje estadístico

  • 2002, Roomba

    2002, Roomba
    El primer robot de éxito comercial para el hogar: una aspiradora autónoma llamada Roomba.
  • 2009, Creación de ImageNet

    2009, Creación de ImageNet
    Fei-Fei Li lanzó ImageNet, una base de datos gratuita de 14 millones de imágenes. Los investigadores de IA comenzaron a usar ImageNet para entrenar redes neuronales para catalogar fotos e identificar
    objetos.
  • 2011, Wattson gana Jeopardi

    2011, Wattson gana Jeopardi
    IBM, Desarrolló una supercomputadora llamada Watson, la cual ganó una ronda de tres juegos seguidos de Jeopardy, venciendo a sus dos máximos campeones, y ganando un premio de 1 millón de dólares que IBM luego donó a obras de caridad, nuevos avances en el procesamiento del lenguaje natural.
  • 2012, Visión sobrehumana

    2012, Visión sobrehumana
    Una red neuronal convolucional se utiliza para ganar el concurso de reconocimiento de imágenes sobre ImageNet, con un rendimiento sobrehumano por primera vez
  • 2014, Alexa

    2014, Alexa
    Amazon lanza Alexa, un asistente virtual inteligente con interfaz de voz.
  • 2014, Redes Generativas Adversarias

    2014, Redes Generativas Adversarias
    Ian Goodfellow introduce las redes generativas adversarias (GAN) que utilizan dos redes neuronales enfrentándose una
    contra la otra para generar nuevas instancias sintéticas de datos. Se utilizan ampliamente en la generación de imágenes, video y voz.
  • 2015, Aprendizaje profundo al alcance de todos

    2015, Aprendizaje profundo al alcance de todos
    Se lanzan dos librerías de código abierto TensorFlow y PyTorch, que rápidamente se popularizan como el software
    por defecto para desarrollar proyectos de aprendizaje automático.
  • 2017, AlphaGo

    2017, AlphaGo
    La IA de Google, AlphaGo, vence al campeón mundial Ke Jie en el complejo juego de mesa de Go.
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    Tercera generacón: modelos generativos

  • 2018, BERT

    2018, BERT
    Google desarrolló BERT, la primera “representación de lenguaje bidireccional y sin supervisión” que se puede
    utilizar en una variedad de tareas de lenguaje natural, como responder preguntas.
  • 2022, ChatGPT

    2022, ChatGPT
    Es lanzada a la web un chatbot que usa inteligencia artificial (IA) para responder preguntas o generar textos a pedido de usuarios.