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W'irren McCulloch y Walter Pitts propusieron un
modelo constituido por neuronas artificiales, en el
que cada una de ellas se caracterizaba por estar
«activada>> o <<desactivada>>, también sugirieron
Que redes adecuadamente definidas podrían aprender. -
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Donald Hebb propuso y demostró una sencilla
regla de actualización para modificar las
Intencidades de las conexiones entre neuronas. -
Alan Turing presento una vision de la IA en su articulo
Computing Machinery and Intelligence. Ahí, introdujo
Ia prueba de Turing, Aprendizaje automatico, los
Algoritmos genéricos y el aprendizaje por refuerzo -
Dos estudiantes graduados en el Departamento de
Matematicas de Princeton, Marvin Minsky y Dean Edmonds,
construyeron el primer computador a partir de una red
Neuronal El SNAKC -
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John McCarthy, Marvin Minsky, Claude Shannon
y Nathaniel Rochcster organizaron un taller para
aumentar el interes de los investigadores Americanos
en la teoria de automatas, redes neuronales y la inteligencia.
Del taller surgio el consenso de adoptar el nuevo nombre
propuesto por McCarthy para este campo: <Inteligencia Artificial> -
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John McCarty definió el lenguaje de programación Lisp, que se convertiría en el lenguaje de programación dominante en la IA.
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Herbert Gelernter construyó el demostrador de teoremas de geometría (DTG ), el cual era capaz de probar teoremas que muchos estudiantes de matemáticas podían encontrar muy complejos de resolver
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Frank Rosenblatt demostró el famoso teorema del perceptrón, con lo que mostró que su algoritmo de aprendizaje podría ajustar las intensidades de las conexiones de un perceptrón para que se ajustara a los datos de entrada, siempre y cuando existiera una correspondencia.
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El programa SAINT de James Slagle fue capaz, de resolver problemas de integración de calculo en forma cerrada, habituales
en los primeros cursos de licenciatura. -
Bernie Widrow hace una aportación en el trabajo de Hebb a la cual le llama adalines
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El programa ANALOGY de ToM Evans resolvía problemas de analogía geométrica que se aplicaban en las pruebas de medición
de inteligencia -
DENDRAL fue diseñado en Standford por Ed Feigenbaum , Bruce Buchanan y Joshua Lederberg es un programa de análisis químico que permite enumerar todas las estructuras posibles de las moléculas mediante un proceso de búsqueda de generación y prueba jerárquica que se divide en tres partes funcionales: Plan, generación y prueba.
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Bryson y Ho se menciona por primera vez el algoritmo de aprendizaje por retroalimentación
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Minsky y Papert en su libro Perceptrons se demostró que si bien era posible lograr que los perceptrones aprendieran cualquier cosa que pudiesen representar, su capacidad de representación era muy limitada.
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La incapacidad para manejar la explosión combinatoria fue una de las principales criticas que se hicieron de la IA en el informe de Lighthill, informe en el que se basó la decisión del gobierno británico para retirar la ayuda a las investigaciones sobre IA, excepto a dos escuelas.
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Newell y Simon formulan la famosa hipótesis del sistema
de símbolos físicos, que afirma que <<un sistema de
símbolos físicos tiene los medios suficientes y necesarios
Para generar una acción inteligente>>. -
MYCIN es otro sistema experto desarrollado en 1976 por Edgar Shortliffe, Feigenbaum, Buchanan y al igual que DENDRAL fue escrito en lenguaje lisp. Este programa utilizaba 450 reglas aproximadamente y verificaba las infecciones sanguíneas.
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Schank y otros compañeros de trabajo y como Abelson, Wilensky, Schank y Riesbeck y Dyer se enfocaron en la comprensión del lenguaje natural.
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John Floplield utiliza técnica de la mecánica estadística
Para analizar las propiedades de almacenamiento y optimización de redes -
McDermott se creó el primer sistema experto comercial llamado R1 el cual utilizaba la elaboración de pedidos informáticos, 4 años más tarde R1 representó un ahorro de aproximadamente 40 millones de dólares al año y en 1988 la inteligencia artificial distribuía más de 40 sistemas expertos.
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Rumelhart y McClelland aplican los algoritmos a diversos problemas de aprendizaje en los campos de la informática y psicología
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La Inteligencia Artificial forma parte del ámbito de los métodos científicos(Cohen)
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El comité consultivo declaro << no se ha logrado obtener ninguna traducción de textos científicos generales ni se prevé obtener ninguna en un futuro inmediato». Se canceló todo el patrocinio del gobierno estadounidense que se había asignado a los proyectos académicos sobre la traducción.
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La aparición de probabilistic reasoning in intelligent systems de judea pearl hizo que se aceptara de nuevo la probabilidad y la teoría de la decisión como parte de la IA
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McAllester indica que la IA se fundo en parte en el marco de la rebelión en contra de las limitaciones de campos existentes como la teoría de control o estadística
