La evolución de la inteligencia artificial ha pasado por varias etapas significativas. Inicialmente, entre 1950 y 1970, se establecieron los fundamentos con la formalización de algoritmos y la teoría de la computación.
Tipos de IA: Deep Learning, procesamiento del lenguaje natural, visión artificial
Expansión de la IA con deep learning, big data y la computación en la nube. Crecimiento de los modelos de lenguaje avanzados y visión artificial.
Etapa 3: IA Basada en el Aprendizaje (1990-2010)
Aplicación en educación: Plataformas de e-learning con personalización básica (Khan Academy, Coursera)
Ejemplos Generales: Algoritmos de recomendación, reconocimiento de voz
Tipos de IA: Machine Learning, redes neuronales básicas
Auge del aprendizaje automático gracias a la mayor capacidad de procesamiento y recopilación de datos. Se comienzan a entrenar modelos a partir de grandes volúmenes de información.
Etapa 2: IA Basada en el Conocimiento (1970-1990)
Aplicación en educación: Sistemas expertos para tutoría en matemáticas y ciencias
Desarrollo de sistemas expertos que emulan el razonamiento humano en áreas específicas mediante reglas y bases de conocimiento.
Etapa 1: Fundamentos de la IA temparana (1950-1970)
Aplicación en educación: Primeros intentos de sistemas tutoriales basados en reglas
Ejemplos Generales: Máquina de Turing, Test de Turing, primeros programas de ajedrez
Tipos de IA: IA simbólica, sistemas basados en reglas
Inicio de la IA con la formalización de algoritmos y la teoría de la computación. Se crean los primeros programas de resolución de problemas y aprendizaje automático.