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Warren McCulloch y Walter Pitts publican "A Logical Calculus of the Ideas Immanent in Nervous Activity". Introducen el primer modelo matemático de neuronas artificiales, que simula la actividad neuronal humana. Esto establece un fundamento teórico para las redes neuronales.
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Alan Turing publica "Computing Machinery and Intelligence", donde plantea el Test de Turing, sugiriendo que si una máquina puede engañar a un humano haciéndole creer que está hablando con otro humano, se puede considerar inteligente.
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Conferencia de Dartmouth, donde se formaliza el campo de la inteligencia artificial. Participan figuras clave como John McCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester y Claude Shannon. Se establece que la IA puede ser simulada a través de máquinas.
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Unimate, el primer robot industrial, se introduce en la línea de ensamblaje de General Motors, demostrando el uso de IA en manufactura y robótica industrial.
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Marvin Minsky y Seymour Papert publican "Perceptrons", un análisis crítico de las redes neuronales que limita la investigación en el campo durante varios años, debido a la percepción de que estas redes eran insuficientes para resolver problemas complejos.
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SHRDLU, un programa que puede entender y manipular bloques en un entorno virtual, muestra habilidades de razonamiento y comprensión del lenguaje natural, pero también destaca las limitaciones de la IA de la época.
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La "crisis de la IA" ocurre cuando se produce un desengaño general sobre las capacidades de la IA. Se producen recortes de financiación, y el interés en el campo disminuye significativamente.
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Surge el auge de los sistemas expertos, que utilizan bases de conocimiento para tomar decisiones en áreas específicas, como la medicina y la ingeniería. Ejemplo: MYCIN, que diagnostica infecciones bacterianas.
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Geoffrey Hinton y sus colegas redescubren la retropropagación, un algoritmo que permite el entrenamiento efectivo de redes neuronales multicapa, revitalizando el campo del aprendizaje automático.
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Deep Blue, de IBM, derrota a Garry Kasparov, campeón mundial de ajedrez. Este evento simboliza un avance significativo en el uso de algoritmos de búsqueda y evaluación en juegos complejos, mostrando el potencial de la IA en el análisis de grandes cantidades de datos.
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Geoffrey Hinton lanza el término "aprendizaje profundo". Las redes neuronales profundas comienzan a demostrar su eficacia en tareas como reconocimiento de imágenes y voz.
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IBM Watson gana Jeopardy!, superando a los mejores concursantes humanos. Este triunfo resalta el avance en procesamiento de lenguaje natural y comprensión contextual, lo que se aplica a áreas como atención al cliente y análisis de datos.
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Amazon lanza Alexa, un asistente virtual basado en IA que permite a los usuarios interactuar con dispositivos inteligentes a través de comandos de voz, impulsando la adopción de la IA en el hogar.
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La pandemia de COVID-19 acelera la adopción de IA en la salud, con aplicaciones que incluyen diagnóstico asistido por IA, rastreo de contactos y desarrollo de tratamientos y vacunas.