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La publicación del artículo "A Logical Calculus of Ideas Immanent in Nervous Activity" de Warren McCullough y Walter Pitts. En ese trabajo, los científicos presentaron el primer modelo matemático para la creación de una red neuronal.

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Se crea el primer ordenador de red neuronal (SNARC) por dos alumnos de Harvard: Marvin Minsky y Dean Edmonds.

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Web of Stories - Life Stories of Remarkable People

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Marvin Minsky - Learning machine theories after SNARC (138/151)

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Alan Turing publicó el Test de Turing, que todavía se utiliza hoy para valorar las IA: un ordenador era capaz de "pensar" si sus resultados eran tan convincentes que una persona que interactuara con él no pudiese distinguir sus respuestas de las de un ser humano real.

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The Turing test: Can a computer pass for a human? - Alex Gendler

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Arthur Samuel creó un software capaz de aprender a jugar al ajedrez de forma autónoma, "Checkers", se cree que es el primer programa de auto-aprendizaje del mundo utilizando la técnica de refuerzo (TDLeaf)

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El término inteligencia artificial fue utilizado por primera vez en la conferencia "Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence" de John McCarthy.

El Proyecto de Investigación de Verano de Dartmouth sobre Inteligencia Artificial fue un evento fundamental para la inteligencia artificial como campo.

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Arthur Samuel acuñó el término Machine Learning mientras trabajaba en IBM. Por su parte, John McCarthy y Marvin Minsky fundaron el MIT Artificial Intelligence Project.

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What is Machine Learning and how do businesses leverage it today? How does Machine Learning differ from Artificial Intelligence (AI) and Deep Learning, or are they all the same?
In this lightboard video, Luv Aggarwal with IBM Cloud, answers these questions and many more as he visually explains what Machine Learning is, how it compares to AI and Deep Learning, as well as why and how an enterprise would use a Machine Learning solution

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John McCarthy también creó el "AI Lab" en la Universidad de Stanford.

Durante ese período, el enfoque principal de la IA era la construcción de sistemas simbólicos y sistemas de razonamiento lógico. Los expertos se centraban en construir modelos formales de conocimiento humano y en desarrollar sistemas capaces de razonamiento.

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El informe estadounidense ALPAC puso de manifiesto la falta de avances en la investigación de la traducción automática destinada a traducir simultáneamente la lengua rusa en el contexto de la Guerra Fría. Muchos proyectos financiados por el gobierno estadounidense fueron cancelados.

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El gobierno británico publicó su informe "Lighthill" en el que destacaba las decepciones de la investigación en IA. Una vez más, los proyectos de investigación fueron reducidos por los recortes presupuestarios

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R1 (XCON): era un sistema de producción basado en reglas escrito en OPS5 por John P. McDermott de CMU en 1978 para asistir a los pedidos de los sistemas de computadores VAX de DEC (Digital Equipment Corporation) seleccionando los componentes del sistema de acuerdo a los requerimientos del cliente. El desarrollo de XCON siguió a dos fracasos de escribir un sistema experto para esta tarea en FORTRAN y BASIC

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Primer invierno de la IA: a finales de la década de 1970 y principios de 1980, las expectativas respecto a la Inteligencia Artificial eran altas. Pero los avances no cumplieron con las promesas, exageradas por la ciencia-ficción. Como resultado, hubo una disminución significativa en la financiación y en el interés por la investigación y el desarrollo de la Inteligencia Artificial.

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Japón y Estados Unidos hicieron grandes inversiones en la investigación de la IA. Las empresas se gastaron más de mil millones de dólares al año en sistemas expertos y el sector no paraba de crecer. Desgraciadamente, el mercado de las máquinas “Lisp” se desplomó en 1987 al surgir alternativas más baratas. Este fue el "segundo invierno de la IA"

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The AI Winter: A Cautionary Tale of Overhyped Expectations #technology #ai #computer #deeplearning

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La historia de la IA estuvo marcada por un acontecimiento importante. La IA Deep Blue de IBM triunfó sobre el campeón mundial de ajedrez Gary Kasparov. Por primera vez, el hombre fue derrotado por la máquina.

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Una IA supera el test de Turing: en 2014 un bot computacional llamado Eugene Goostman fue capar de engañar a 30 de los 150 jueces a los que se sometió durante el test de Turing haciéndoles creer que estaban hablando con un niño ucraniano de 13 años.

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Los avances tecnológicos permitieron el resurgimiento de la inteligencia artificial, Google hizo grandes avances en el reconocimiento de voz y lanzó esa función en sus aplicaciones para smartphones.

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Andrew Ng alimentó una red neuronal con 10 millones de vídeos de YouTube como serie de datos de entrenamiento. Gracias al Deep Learning, esta red neuronal aprendió a reconocer un gato sin que se le enseñara lo que es un gato. Este fue el inicio de una nueva era para Deep Learning.

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El triunfo del sistema AlphaGo de Google DeepMind sobre Lee Sedol, el campeón de Go. La inteligencia artificial también conquistó el campo de los videojuegos, especialmente con DeepMind AlphaStar en Starcraft u OpenAI Five en Dota 2.

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OpenAI vs DeepMind, who is winning the battle? | Open AI frente a DeepMind

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La IA resuelve un problema científico de medio siglo: En noviembre de 2020 la segunda versión del programa de aprendizaje automático AlphaFold de DeepMind, conseguía resolver la estructura tridimensional de virtualmente cualquier proteína, un problema científico de enorme complejidad que llevaba medio siglo esperando resolución.

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DeepMind's AI Solves Protein Folding in Major Scientific Breakthrough

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ChatGPT: la compañía OpenAI lanzaba al público su chatbot ChatGPT.

ChatGPT y sus competidores son actualmente la cara más visible de la IA, junto con las Redes Generativas Antagónicas (GAN), dedicadas sobre todo a la creación artística, y las aplicaciones de creación de deepfakes, se discute si han superado el test de Turing, algo en lo que no hay acuerdo entre los expertos.

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ChatGPT pasa una rigurosa prueba de Turing: Los investigadores evaluaron los rasgos de personalidad de los bots usando una prueba de personalidad común, llamada OCEAN Big-5, ChatGPT versión 4 probó dentro de rangos normales para los cinco rasgos, pero demostro solo ser tan agradable como el tercio inferior de los encuestados humanos. El bot pasó la prueba de Turing, pero no se ganó muchos amigos.