by Erika Rodriguez Lopez 7 months ago
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La idea de crear máquinas inteligentes se remonta a muchos años atrás. En el SIGLOel filósofo René Descartes sugirió que los animales podían considerarse máquinas, estableciendo una conexión entre mente y cuerpo. Esta idea influyó en el pensamiento posterior sobre la creación de máquinas inteligentes.
En el siglo XIXel matemático Charles Babbage diseñó la Máquina Analítica, considerada precursora de los ordenadores modernos. Aunque no se construyó en vida, sus ideas fueron fundamentales para el desarrollo de la informática.
A principios del siglo XXel matemático Alan Turing propuso el concepto de "máquina universal" capaz de realizar cualquier cálculo descrito por un algoritmo. También formuló el famoso "Test de Turing", al que nos referiremos más adelante.
Durante la Segunda Guerra Mundial, Alan Turing y otros científicos trabajaron en proyectos de criptografía y desarrollaron máquinas como la Colossus, que ayudaban a descifrar los códigos enemigos. Estas máquinas fueron algunas de las primeras aplicaciones prácticas de la informática y desempeñaron un papel importante en el avance de la tecnología.
En los 1950s, John McCarthy acuñó el término "Inteligencia Artificial" y organizó la primera conferencia sobre el tema. Fue en esta época cuando se produjeron avances en áreas como el aprendizaje automático y los chatbots, como Eliza, que fue el primer programa de chat.
Desde entonces, la IA ha evolucionado rápidamente. Se han producido avances en áreas como el reconocimiento de patrones, la PNL, la visión por ordenador y la robótica. Desde los 1980s, la IA empezó a aplicarse en sectores comerciales, como las industrias química y farmacéutica.
En los últimos años, con el crecimiento de la potencia de cálculo y el desarrollo de algoritmos más avanzados, la IA está cada vez más presente en nuestras vidas. Hoy vemos asistentes virtuales como Siri, Alexa y Google Assistant, coches autónomos y sistemas de recomendación, entre otras muchas aplicaciones.
EN LA DÉCADA DE 1980, GEOFFREY HINTON Y COLEGAS REDESCUBRIERON Y POPULARIZARON EL MÉTODO DE RETROPROPAGACIÓN, LO QUE PERMITIÓ QUE LAS REDES NEURONALES DE MÚLTIPLES CAPAS APRENDIERAN A PARTIR DE DATOS
EN 1997, EL COMPUTADOR DEEP BLUE DE IBM DERROTÓ AL CAMPEÓN MUNDIAL DE AJEDREZ, GARRY KASPAROV
LOS SISTEMAS EXPERTOS UTILIZAN EL RAZONAMIENTO HUMANO EN DOMINIOS DE CONOCIMIENTO ESPECÍFICO, COMO EN EL CASO DE LOS SISTEMAS DE APOYO DE DIAGNÓSTICO MÉDICO
EL PERCEPTRÓN, PROPUESTO POR FRANK ROSENBLATT EN 1958, FUE REDESCUBIERTO Y POPULARIZADO EN LA DÉCADA DE 1980, PERMITIENDO UN RESURGIMIENTO EN LA INVESTIGACIÓN DEL APRENDIZAJE PROFUNDO
LA INVESTIGACIÓN EN REDES NEURONALES SE DETUVO EN LA DÉCADA DE 1960 DEBIDO A LA FALTA DE FINANCIAMIENTO Y UNA SOBREEXPECTACIÓN, ATRIBUIDA EN PARTE A UNA MALINTERPRETACIÓN DE SUS LIMITACIONES Y FORTALEZAS EN UN LIBRO DE MARVIN MINSKY Y SEYMOUR PAPERT
LA IA CONEXIONISTA SE BASA EN MODELAR LA BIOLOGÍA DEL CEREBRO, UTILIZANDO REDES NEURONALES BIOLÓGICAS
AMAZON LANZA ALEXA, UN ASISTENTE VIRTUAL INTELIGENTE CON INTERFAZ DE VOZ
LAS REDES NEURONALES CONVOLUCIONALES SE UTILIZAN PARA GANAR CONCURSOS DE RECONOCIMIENTO DE IMÁGENES, LOGRANDO UN RENDIMIENTO SOBREHUMANO
MICHAEL JORDAN INTRODUCE UNA ARQUITECTURA PARA EL APRENDIZAJE SUPERVISADO EN SECUENCIAS DE DATOS
IAN GOODFELLOW INTRODUCE LAS REDES GENERATIVAS ADVERSARIAS, QUE UTILIZAN DOS REDES NEURONALES ENFRENTÁNDOSE PARA GENERAR NUEVAS INSTANCIAS SINTÉTICAS DE DATOS
FEI-FEI LI LANZÓ IMAGENET, UNA BASE DE DATOS GRATUITA DE 14 MILLONES DE IMÁGENES UTILIZADA POR INVESTIGADORES DE IA PARA ENTRENAR REDES NEURONALES
SE LANZAN DOS LIBRERÍAS DE CÓDIGO ABIERTO, TENSORFLOW Y PYTORCH, QUE SE CONVIERTEN EN EL SOFTWARE POR DEFECTO PARA DESARROLLAR PROYECTOS DE APRENDIZAJE AUTOMÁTICO
EN 2002, SE LANZA ROOMBA, LA PRIMERA ASPIRADORA AUTÓNOMA PARA EL HOGAR
LA IA DE GOOGLE, ALPHAGO, VENCE AL CAMPEÓN MUNDIAL KE JIE EN EL COMPLEJO JUEGO DE MESA GO
ALAN TURING PROPUSO UN TEST PARA DETERMINAR SI UNA MÁQUINA EXHIBE COMPORTAMIENTO INTELIGENTE Y EL TÉRMINO "INTELIGENCIA ARTIFICIAL" FUE ACUÑADO EN UNA CONFERENCIA EN LA UNIVERSIDAD DE DARTMOUTH ORGANIZADA POR JOHN MCCARTHY
EL PRIMER ROBOT INDUSTRIAL, UNIMATE, FUE INVENTADO POR GEORGE DEVOL Y SE CONVIRTIÓ EN EL PRIMERO EN TRABAJAR EN UNA LÍNEA DE MONTAJE
ALLEN NEWELL, HERBERT SIMON Y CLIFF SHAW FUERON COAUTORES DE LOGIC THEORIST, EL PRIMER PROGRAMA INFORMÁTICO DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL
WARREN MCCULLOCH Y WALTER PITTS PROPUSIERON EL PRIMER MODELO MATEMÁTICO DE LA NEURONA
LA CIENCIA FICCIÓN Y LA PALABRA "ROBOT" DIERON ORIGEN AL CONCEPTO DE PERSONAS ARTIFICIALES
LA IA CONEXIONISTA SE BASA EN REDES NEURONALES Y EL APRENDIZAJE A TRAVÉS DE EJEMPLOS
LA IA SIMBÓLICA ES EXITOSA EN TAREAS DE RESOLUCIÓN DE PROBLEMAS, MIENTRAS QUE LA IA CONEXIONISTA ES MEJOR EN EL APRENDIZAJE A TRAVÉS DE EJEMPLOS
LA IA SIMBÓLICA SE BASA EN REPRESENTAR EL CONOCIMIENTO HUMANO DE FORMA EXPLÍCITA UTILIZANDO SÍMBOLOS Y REGLAS
ALAN NEWELL Y HERBERT SIMON PUBLICARON EL PRIMER PROGRAMA DE IA LLAMADO "LOGIC THEORY MACHINE"
JOHN MCCARTHY, MARVIN MINSKY, CLAUDE SHANNON Y NATHANIEL ROCHESTER FUERON LOS ORGANIZADORES DE LA CONFERENCIA
EXISTE LA IDEA DE QUE LA INTELIGENCIA HUMANA PUEDE SER REPLICADA O SIMULADA EN MÁQUINAS DIGITALES
ADA LOVELACE FUE LA PRIMERA EN VER EL POTENCIAL DE LAS COMPUTADORAS MÁS ALLÁ DE LAS MATEMÁTICAS
LA COMPLEJIDAD DE LOS ALGORITMOS DE APRENDIZAJE PROFUNDO DIFICULTA SU INTERPRETACIÓN Y COMPRENSIÓN POR PARTE DE LOS HUMANOS
LA FALTA DE DATOS REPRESENTATIVOS Y EL SESGO EN LOS RESULTADOS SON DESAFÍOS IMPORTANTES EN LA IA
A PESAR DE SUS AVANCES, LAS REDES NEURONALES REQUIEREN GRANDES RECURSOS COMPUTACIONALES Y CANTIDADES MASIVAS DE DATOS PARA SU ENTRENAMIENTO
