-
Warren McCulloch y Walter Pitts crearon el primer modelo matemático que representaba cómo las neuronas podrían funcionar en el cerebro, usando una red de nodos binarios. Fue la base para el desarrollo de redes neuronales artificiales, inspiradas en el funcionamiento biológico del cerebro.
-
En su famoso artículo “Computing Machinery and Intelligence”, Turing propone la pregunta: ¿Pueden las máquinas pensar? y plantea una prueba práctica para evaluar si una máquina puede imitar la inteligencia humana en una conversación. -
Dartmouth Conference:
John McCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester y Claude Shannon organizan el primer taller de IA. Aquí se acuña el término Artificial Intelligence. Se soñaba con máquinas capaces de aprender por sí mismas, razonar como humanos y resolver problemas complejos. -
-ELIZA (1966)
Creada por Joseph Weizenbaum en el MIT, fue uno de los primeros programas en procesar lenguaje natural. Simulaba a una psicoterapeuta, respondiendo a los usuarios con preguntas preprogramadas.
-Shakey (1969)
Desarrollado por Stanford Research Institute, fue el primer robot móvil que podía percibir su entorno y planificar acciones. Combinaba visión por computadora, planificación y movimiento. -
La alta expectativa inicial no se cumplió debido a limitaciones técnicas (poca memoria, procesadores lentos y datos insuficientes). Los gobiernos y empresas redujeron su financiación. Esta etapa de estancamiento se conoce como el AI Winter.
-
Sistemas expertos (ej. XCON de DEC)
Programas capaces de tomar decisiones específicas en campos como la medicina, la ingeniería o la gestión empresarial. Las empresas empezaron a ver beneficios prácticos en automatización y diagnóstico. Sin embargo, la dependencia de reglas rígidas hacía que fueran frágiles y difíciles de mantener. -
IBM presenta Deep Blue, una supercomputadora especializada en ajedrez que logra derrotar al campeón mundial. Fue un hito porque mostraba que una máquina podía superar a los humanos en un juego estratégico complejo, gracias a la potencia de cálculo y algoritmos de búsqueda.
-
Con la llegada de Internet y la explosión de datos, la IA encontró materia prima para entrenar mejores modelos. Aparecen avances en Machine Learning (aprendizaje automático), donde las máquinas no solo siguen reglas fijas, sino que aprenden de ejemplos. El desarrollo de GPU permitió entrenar redes neuronales profundas, lo que dio paso al renacimiento del deep learning.
-
AlexNet gana el concurso ImageNet con un margen enorme frente a otros competidores en reconocimiento de imágenes. Este logro, de Geoffrey Hinton y su equipo, marca el inicio de la era moderna de la IA: redes neuronales profundas capaces de resolver problemas de visión artificial y más.
-
El sistema AlphaGo, de Google DeepMind, vence al campeón mundial de Go, un juego considerado mucho más complejo que el ajedrez por sus infinitas combinaciones posibles. Demostró que la IA podía combinar deep learning con aprendizaje por refuerzo, abriendo el camino a sistemas más sofisticados.
-
Modelo de lenguaje de OpenAI con 175 mil millones de parámetros. Capaz de redactar, traducir, resumir y generar código con gran coherencia.
-
DALL·E, Stable Diffusion, MidJourney. Las personas pudieron crear imágenes artísticas o realistas a partir de texto, revolucionando el arte digital.
-
Democratiza la IA conversacional. Su interfaz simple permitió a millones de personas interactuar directamente con un modelo de lenguaje, mostrando su potencial en educación, creatividad y trabajo. -
Surgen sistemas que integran texto, voz, imágenes y video. No solo entienden lenguaje, sino que pueden describir imágenes, analizar audios y generar contenidos en varios formatos.
La IA pasa de ser una herramienta a un copiloto creativo y profesional en múltiples áreas.