-
Inicio
«A Logical Calculus of Ideas Immanent in Nervous Activity» conocido como la neurona McCulloch-Pitts, Warren McCulloch y Walter Pitts proponen el primer modelo matemático de una neurona artificial. Sento las bases para el desarrollo de las redes neuronales artificiales y la computación neuronal. -
La Prueba de Turing
Alan Turing propone la «Prueba de Turing» para evaluar la inteligencia de las máquinas. Esta prueba plantea un método para determinar si una máquina puede exhibir un comportamiento inteligente equivalente al de un ser humano. -
El Perceptrón de Rosenblatt
Frank Rosenblatt desarrolla el Perceptrón, el primer modelo de red neuronal implementado en hardware. Este dispositivo podía aprender a clasificar patrones simples, marcando un hito importante en el desarrollo de las redes neuronales artificiales y el aprendizaje automático. -
ELIZA: El Primer Chatbot
Joseph Weizenbaum crea ELIZA, considerado el primer programa de chat o chatbot. ELIZA fue diseñada para simular una conversación con un psicoterapeuta rogeriano, utilizando técnicas de procesamiento de lenguaje natural simples pero efectivas. El programa funcionaba principalmente reconociendo palabras clave en las entradas del usuario y respondiendo con frases pregrabadas o reformulando las declaraciones del usuario como preguntas. -
El Stanford Cart: Pionero en Navegación Autónoma
El Stanford Cart se convierte en uno de los primeros robots móviles capaces de navegar de forma autónoma en entornos con obstáculos. Desarrollado en la Universidad de Stanford bajo la dirección de Hans Moravec, el Cart utilizaba una cámara de televisión montada en un riel deslizante para tomar múltiples imágenes desde diferentes ángulos. Estas imágenes se procesaban para crear un mapa 3D del entorno y planificar una ruta libre de obstáculos. -
Popularización del Algoritmo de Retropropagación
David Rumelhart, Geoffrey Hinton y Ronald Williams publican un influyente artículo sobre el algoritmo de retropropagación, que se convierte en un método fundamental para entrenar redes neuronales profundas. Aunque el concepto existía antes, este trabajo popularizó su uso y demostró su eficacia en una variedad de problemas de aprendizaje. -
Deep Blue vs. Kasparov
Deep Blue de IBM vence al campeón mundial de ajedrez Garry Kasparov. Este evento histórico marcó la primera vez que una computadora derrotó a un campeón mundial de ajedrez en un match a seis partidas bajo condiciones de torneo. Deep Blue, desarrollado por un equipo de ingenieros de IBM, utilizaba una combinación de hardware especializado y software sofisticado para evaluar millones de posiciones por segundo. -
Stanley Gana el DARPA Grand Challenge
Stanley, un vehículo autónomo desarrollado por la Universidad de Stanford, gana el DARPA Grand Challenge. Esta competición, organizada por la Agencia de Proyectos de Investigación Avanzados de Defensa de EE.UU. (DARPA), desafió a los equipos a crear vehículos autónomos capaces de navegar un curso de 212 km a través del desierto de Mojave sin intervención humana. -
Watson en Jeopardy!
Watson, un sistema de inteligencia artificial desarrollado por IBM, compitió contra los campeones humanos Ken Jennings y Brad Rutter en una serie de tres episodios. El sistema fue capaz de entender las preguntas formuladas en lenguaje natural, buscar en su vasta base de conocimientos, y formular respuestas coherentes y precisas. -
AlexNet Revoluciona la Visión por Computadora
AlexNet, una red neuronal convolucional profunda, gana la competición ImageNet por un margen significativo. Desarrollada por Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever y Geoffrey Hinton, AlexNet demostró la efectividad del aprendizaje profundo en tareas de visión por computadora. Su éxito en la clasificación de imágenes a gran escala. AlexNet utilizó GPUs para acelerar el entrenamiento de la red, lo que permitió trabajar con conjuntos de datos mucho más grandes y modelos más complejos. -
Introducción de las Redes Generativas Adversarias (GANs)
Ian Goodfellow y sus colegas introducen las Redes Generativas Adversarias (GANs). Este nuevo enfoque para el aprendizaje automático implica dos redes neuronales compitiendo entre sí, lo que permite la generación de datos sintéticos muy realistas. Las GANs han tenido un impacto significativo en áreas como la generación de imágenes y el aprendizaje no supervisado. -
AlphaGo vence a Lee Sedol
AlphaGo de DeepMind vence al campeón mundial de Go, Lee Sedol. Este evento marcó un hito significativo en la historia de la IA, ya que el Go se consideraba uno de los juegos más desafiantes para las computadoras debido a su complejidad y el número astronómico de posibles movimientos. -
BERT: Avance en la Comprensión del Lenguaje Natural
Google introduce BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), un modelo de procesamiento de lenguaje natural que mejora significativamente la comprensión del contexto en las búsquedas. BERT representa un importante avance en la capacidad de las máquinas para entender y procesar el lenguaje humano en su contexto completo. -
GPT-3: Un Salto en el Procesamiento del Lenguaje Natural
OpenAI lanza GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3), un modelo de lenguaje de gran escala con 175 mil millones de parámetros.El modelo demostró habilidades sorprendentes en áreas como la traducción, el resumen de textos, la respuesta a preguntas y hasta la generación de código de programación.