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El modelo ganador del ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC) de 2012 fue AlexNet, desarrollado por Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever y Geoffrey Hinton.

El nuevo enfoque que AlexNet utilizó, que transformó el campo de la visión por computadora, fue el uso de Redes Neuronales Convolucionales (CNN) Profundas (Deep Learning).

Puntos Clave del Avance

AlexNet fue la primera red profunda que demostró un rendimiento masivo en una tarea de visión a gran escala.

Logró una tasa de error top-5 del 15.3%, superando por un margen de más del 10% a los métodos tradicionales que dominaban hasta ese momento.

El éxito fue posible gracias a varias innovaciones clave que hicieron viable el entrenamiento de redes profundas con millones de parámetros:

Uso de GPU para acelerar drásticamente los cálculos.

Adopción de la función de activación ReLU para acelerar el entrenamiento.

Uso de la técnica Dropout para prevenir el sobreajuste (overfitting).

La victoria de AlexNet en 2012 legitimó el Deep Learning y desencadenó la actual revolución de la Inteligencia Artificial.

Fuentes de Información

Krizhevsky, A., Sutskever, I., & Hinton, G. E. (2012). ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks. Advances in Neural Information Processing Systems (NIPS) 25.

Resultados oficiales del ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge 2012 (ILSVRC2012).

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Creado por Alan Turing en 1950 para evaluar la capacidad de una computadora para replicar un pensamiento similar al de un humano
Consiste en que un humano escriba por texto a otro humano y a una computadora sin saber quien es quien
Fuente: wikipedia

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En 1950, Alan Turing publicó un trabajo llamado “Computing machinery and intelligence” donde busca responder a la pregunta “¿son las máquinas capaces de pensar?”. Debido a la complejidad del tema, lo transforma en un problema diferente: el juego de la imitación [1].

El propósito del juego para el interrogador era discernir quién era la mujer a través de preguntas y respuestas escritas, mientras que para el hombre era fingir ser una mujer y hacer al interrogador equivocarse en su elección. Turing tomó este juego y ajustó las reglas para que, en lugar de un hombre y una mujer, fueran un humano y una máquina; mientras que el interrogador debía discernir al humano de la máquina. [1]

https://www.ciiia.mx/noticiasciiia/la-prueba-de-turing 

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la victoria de Deep Blue cambio la percepción pública de la IA de ser vista como algo del futuro ahora era una realidad capaz de desafiar logros humanos considerados inalcanzables

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En 1997 la computadora IBM vencio al actual campeon de ajedrez Kasparov el marcador termino 3.5 a 2.5 a favor de la computadora IBM

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aprendi como funciona una ia mas a fondo, ademas apredni que tiene que aprender de millones de textos e informacion 

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Las personas John McCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester, Claude Shannan, Allen Newell, Herbert Simon, Oliver Selfridge. se reunieron para llamar/denominar oficialmente a la Inteligencia Artificial. Es importante porque es el inicio de la era de la IA.
http://jmc.stanford.edu/articles/dartmouth/dartmouth.pdf

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1. Investiga el acontecimiento seleccionado (año, autor y definición) asegúrate de respetar la regla de las 3 coincidencias (aparece mínimo en 3 fuentes confiables).

2. Crea una publicación en el punto correspondiente de la línea del tiempo.

3. Escribe un resumen claro sobre el evento y explica por qué es importante para la evolución de la IA. Tu tarjeta debe incluir un enlace o referencia corta

4. Adjunta una imagen o video representativo (Usa el generador de imágenes IA).

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Usa a Gemini de manera crítica: "Dame esta información con una fuente confiable para verificarla"

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El modelo de neuronas de Frank Rosenblatt, llamado perceptrón, tenía una limitación muy simple:

Solo podía resolver problemas donde los datos se podían separar con una sola línea recta.

Imagínate que tienes puntos en un gráfico. El perceptrón solo podía clasificar los puntos si podías trazar una línea para poner todos los puntos de un grupo a un lado y todos los del otro grupo al otro.

El problema más famoso que no pudo resolver es el XOR. Con este problema, los puntos están en forma de "X" en el gráfico, y es imposible separarlos con una sola línea recta.

Esto hizo que se dejara de usar por mucho tiempo. La solución fue crear redes neuronales más complejas con varias capas, que son las que usamos hoy en día.

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Un Transformer(2017) es un modelo de IA basado en atención, más rápido y preciso que los anteriores.Marcó un antes y un después porque hizo posible los grandes modelos modernos como GPT y BERT.

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La publicación de la retropropagación en 1986 por Rumelhart, Hinton y Williams fue un hito que revitalizó el campo de las redes neuronales. Demostró una forma efectiva de entrenar redes multicapa, sentando las bases para el "deep learning" y marcando el camino para los avances actuales en inteligencia artificial.

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El algoritmo de retropropagación es un método clave para entrenar redes neuronales: los datos avanzan para una predicción, luego el error se "retropropaga" para ajustar los parámetros de la red y reducir futuros errores. Fue popularizado el 9 de octubre de 1986 por David Rumelhart, Geoffrey Hinton y Ronald Williams en un artículo en Nature.