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Alan Turing propone el concepto de la 'máquina de Turing', un modelo teórico fundamental para la computación moderna. Es la base para comprender cómo las máquinas pueden realizar cálculos, abriendo el camino hacia la programación.

¿Para qué sirve una máquina de Turing?

Es una herramienta para estudiar qué problemas pueden resolverse mediante algoritmos.

Permite definir la noción de "computabilidad".

Ayuda a entender los límites de lo que una computadora puede hacer.

Se usa como base para muchas áreas de la teoría de la computación, como:

Decibilidad

Complejidad computacional

Autómatas y lenguajes formales

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Ada Lovelace es reconocida por sus aportes teóricos, pero es en 1945 cuando se implementa el primer programa ejecutable por computadora, gracias a los esfuerzos de John von Neumann y su equipo. Este hito marca el nacimiento de la programación.

Ada Lovelace escribió en 1842‑43 unas Notas al traducir un artículo de Menabrea sobre la máquina analítica de Charles Babbage; en esas Notas describe algoritmos para calcular números de Bernoulli, lo que se considera el primer “programa” teórico.

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1956: Taller de Dartmouth – Nacimiento de la IA

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1956: Taller de Dartmouth – Nacimiento de la IA

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En la conferencia de Dartmouth, John McCarthy y otros investigadores acuñan el término 'inteligencia artificial'. Este evento marca el inicio formal del campo de la IA.

En 1956 se celebró el “Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence” (propuesta en 1955 por John McCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester y Claude Shannon). Allí se acuña oficialmente el término Inteligencia Artificial como disciplina.

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John McCarthy desarrolla LISP, uno de los primeros lenguajes de programación orientados a la inteligencia artificial. Es ampliamente utilizado hasta la actualidad en el campo de la IA.

Lisp fue creado por John McCarthy en 1958. Se convirtió en uno de los lenguajes centrales para investigación en IA, especialmente para IA simbólica. (No encontré un artículo exacto en español en los resultados que revisé, pero se menciona en líneas históricas de IA generales)

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1969: Shakey, el primer robot inteligente

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1969: Shakey, el primer robot inteligente

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Shakey es el primer robot que puede percibir su entorno y tomar decisiones por sí mismo, usando algoritmos de IA. Un hito en la integración entre programación y robótica.

Shakey fue desarrollado entre 1966 y 1972 por SRI International. Fue el primer robot móvil con capacidad para razonar sobre acciones, planificar, percibir su entorno y combinar visión, planificación y acción física. Utilizaba el planificador STRIPS.

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El desarrollo de la red neuronal multicapa permite avances significativos en el aprendizaje automático, mejorando la capacidad de las máquinas para aprender de datos complejos.

En los años 50‑60 el perceptrón clásico de una sola capa fue desarrollado por Frank Rosenblatt. El perceptrón multicapa (multilayer perceptron, MLP) tardó más en demostrarteóricamente que podía aprender funciones no lineales (por ejemplo con retropropagación).

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La supercomputadora Deep Blue de IBM derrota al campeón mundial de ajedrez, Garry Kasparov. Este logro demuestra el potencial de la IA para resolver problemas complejos.

En 1997 IBM, con la computadora Deep Blue, derrotó al campeón mundial de ajedrez Garry Kasparov. Fue un hito pues demostró que máquinas podían superar humanos en tareas muy estratégicas, con gran espacio de búsqueda.

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Geoffrey Hinton y su equipo popularizan el uso de redes neuronales profundas (deep learning), permitiendo breakthroughs en reconocimiento de imágenes y voz.

Un punto clave fue cuando AlexNet en 2012 ganó el concurso ImageNet con una red neuronal profunda (CNN) entrenada usando GPU, lo que mostró que con grandes cantidades de datos, hardware y técnicas adecuadas, redes profundas superaban ampliamente métodos anteriores.

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2012: Victoria de una Red Neuronal en ImageNet

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2012: Victoria de una Red Neuronal en ImageNet

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En la competencia ImageNet, una red neuronal profunda llamada AlexNet supera por gran margen a los métodos anteriores en reconocimiento de imágenes. Este hito impulsa la investigación AlexNet, como se dijo, fue esa red en 2012. ImageNet es un conjunto grande de imágenes usado para tareas de clasificación. La victoria fue significativa porque redujo mucho los errores respecto a los métodos anteriores. También mostró la importancia de la GPU y del entrenamiento con datos masivos.

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La aparición de modelos como GPT-3 y ChatGPT lleva la IA generativa a un público masivo, revolucionando campos como el procesamiento del lenguaje natural y la creación de contenido automatizado.

Modelos recientes que generan texto, imágenes u otro contenido nuevo más allá de clasificar o responder preguntas simples. ChatGPT (OpenAI) es un ejemplo destacado de modelo de lenguaje generativo que produce texto coherente, mantiene conversaciones, etc. Surge de avances en modelos de Transformers, pre‑entrenamiento masivo, finetuning, etc.

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-https://en.wikipedia.org/wiki/Shakey_the_robot?utm_source=chatgpt.com

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-https://en.wikipedia.org/wiki/Alex_Krizhevsky?utm_source=chatgpt.com

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Contents related to the courses by professor David R. Mora Fonseca at Tecnológico de Costa Rica.