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Alan Turing publicó "Computing Machinery and Intelligence", presentando la prueba de Turing y abriendo las puertas a lo que se conocería como IA.

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Marvin Minsky y Dean Edmonds desarrollaron la primera red neuronal artificial (ANN) llamada SNARC utilizando 3.000 tubos de vacío para simular una red de 40 neuronas.

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Arthur Samuel desarrolló Samuel Checkers-Playing Program, el primer programa del mundo para jugar juegos que aprendían por sí solos

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John McCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester y Claude Shannon acuñaron el término inteligencia artificial en una propuesta para un taller ampliamente reconocido como un evento fundador en el campo de la IA.

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Frank Rosenblatt desarrolló el perceptrón, una de las primeras redes neuronales artificiales que podía aprender de los datos y se convirtió en la base de las redes neuronales modernas.

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Arthur Samuel acuñó el término aprendizaje automático en un artículo fundamental que explicaba que la computadora podía programarse para superar a su programador.

Oliver Selfridge publicó "Pandemonium: un paradigma para el aprendizaje", una contribución histórica al aprendizaje automático que describió un modelo que podía mejorar de forma adaptativa para encontrar patrones en los eventos.

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Daniel Bobrow desarrolló STUDENT, uno de los primeros programas de procesamiento del lenguaje natural ( PLN ) diseñado para resolver problemas de álgebra, mientras era candidato a doctorado en el MIT.

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Edward Feigenbaum, Bruce G. Buchanan, Joshua Lederberg y Carl Djerassi desarrollaron el primer sistema experto, Dendral, que ayudó a los químicos orgánicos a identificar moléculas orgánicas desconocidas.

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Joseph Weizenbaum creó Eliza , uno de los programas informáticos más famosos de todos los tiempos, capaz de entablar conversaciones con humanos y hacerles creer que el software tenía emociones humanas.

El Instituto de Investigación de Stanford desarrolló Shakey, el primer robot inteligente móvil del mundo que combina IA, visión artificial, navegación y PNL. Es el precursor de los coches autónomos y los drones.

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Terry Winograd creó SHRDLU, la primera IA multimodal que podía manipular y razonar un mundo de bloques según las instrucciones de un usuario.

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Arthur Bryson y Yu-Chi Ho describieron un algoritmo de aprendizaje por retropropagación para permitir ANN multicapa, un avance respecto del perceptrón y una base para el aprendizaje profundo.

Marvin Minsky y Seymour Papert publicaron el libro Perceptrons , que describió las limitaciones de las redes neuronales simples y provocó que la investigación sobre redes neuronales decayera y la investigación sobre IA simbólica prosperara.

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James Lighthill publicó el informe “Inteligencia artificial: una encuesta general”, que provocó que el gobierno británico redujera significativamente el apoyo a la investigación en IA.

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Se comercializaron las máquinas Lisp de Symbolics, lo que marcó un renacimiento de la IA. Años después, el mercado de las máquinas Lisp se desplomó.

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Danny Hillis diseñó computadoras paralelas para IA y otras tareas computacionales, una arquitectura similar a las GPU modernas.

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Marvin Minsky y Roger Schank acuñaron el término "invierno de la IA" en una reunión de la Asociación para el Avance de la Inteligencia Artificial, advirtiendo a la comunidad empresarial que la exageración de la IA conduciría a la decepción y al colapso de la industria, lo que ocurrió tres años después.

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Judea Pearl introdujo el análisis causal de redes bayesianas, que proporciona técnicas estadísticas para representar la incertidumbre en las computadoras.

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Peter Brown et al. publicaron "Un enfoque estadístico para la traducción de idiomas", allanando el camino para uno de los métodos de traducción automática más estudiados.

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Yann LeCun, Yoshua Bengio y Patrick Haffner demostraron cómo se pueden utilizar las redes neuronales convolucionales (CNN) para reconocer caracteres escritos a mano, mostrando que las redes neuronales podrían aplicarse a problemas del mundo real.

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Sepp Hochreiter y Jürgen Schmidhuber propusieron la red neuronal recurrente de memoria a corto y largo plazo , que podría procesar secuencias enteras de datos como voz o vídeo.

Deep Blue de IBM derrotó a Garry Kasparov en una revancha histórica de ajedrez, la primera derrota de un campeón mundial reinante de ajedrez por una computadora en condiciones de torneo.

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Investigadores de la Universidad de Montreal publicaron "Un modelo de lenguaje probabilístico neuronal", que sugiere un método para modelar el lenguaje utilizando redes neuronales de propagación hacia adelante.

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Fei-Fei Li comenzó a trabajar en la base de datos visual ImageNet, presentada en 2009, que se convirtió en un catalizador para el auge de la IA y en la base de una competencia anual para algoritmos de reconocimiento de imágenes.

IBM Watson surgió con el objetivo inicial de vencer a un humano en el icónico concurso de preguntas Jeopardy! En 2011, el sistema informático de preguntas y respuestas derrotó al campeón humano de todos los tiempos del programa, Ken Jennings.

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Rajat Raina, Anand Madhavan y Andrew Ng publicaron "Aprendizaje profundo no supervisado a gran escala utilizando procesadores gráficos", presentando la idea de utilizar GPU para entrenar redes neuronales grandes.

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Jürgen Schmidhuber, Dan Claudiu Cireșan, Ueli Meier y Jonathan Masci desarrollaron la primera CNN que logró un rendimiento "sobrehumano" al ganar la competencia alemana de reconocimiento de señales de tráfico.

Apple lanzó Siri, un asistente personal activado por voz que puede generar respuestas y realizar acciones en respuesta a solicitudes de voz.

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Geoffrey Hinton, Ilya Sutskever y Alex Krizhevsky introdujeron una arquitectura CNN profunda que ganó el desafío ImageNet y desencadenó la explosión de la investigación e implementación del aprendizaje profundo .

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La Tianhe-2 de China duplicó la velocidad máxima de supercomputación del mundo con 33,86 petaflops, conservando el título del sistema más rápido del mundo por tercera vez consecutiva.

DeepMind introdujo el aprendizaje de refuerzo profundo, una CNN que aprendía en base a recompensas y aprendía a jugar mediante la repetición, superando los niveles de expertos humanos.

El investigador de Google Tomas Mikolov y sus colegas introdujeron Word2vec para identificar automáticamente las relaciones semánticas entre palabras.

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Ian Goodfellow y sus colegas inventaron las redes generativas antagónicas, una clase de marcos de aprendizaje automático utilizados para generar fotografías, transformar imágenes y crear deepfakes .

Diederik Kingma y Max Welling introdujeron autocodificadores variacionales para generar imágenes, vídeos y texto.

Facebook desarrolló el sistema de reconocimiento facial de aprendizaje profundo DeepFace, que identifica rostros humanos en imágenes digitales con una precisión casi humana.

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AlphaGo de DeepMind derrotó al mejor jugador de Go, Lee Sedol, en Seúl, Corea del Sur, lo que generó comparaciones con la partida de ajedrez de Kasparov con Deep Blue casi 20 años antes.

Uber inició un programa piloto de automóviles autónomos en Pittsburgh para un grupo selecto de usuarios.

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Investigadores de Stanford publicaron un trabajo sobre modelos de difusión en el artículo "Aprendizaje profundo no supervisado mediante termodinámica del no equilibrio". Esta técnica permite aplicar ingeniería inversa al proceso de añadir ruido a una imagen final.

Los investigadores de Google desarrollaron el concepto de transformadores en el artículo fundamental "Attention Is All You Need", que inspiró investigaciones posteriores sobre herramientas que pudieran analizar automáticamente texto no etiquetado en modelos de lenguaje grandes (LLM).

El físico británico Stephen Hawking advirtió: «A menos que aprendamos a prepararnos y evitar los riesgos potenciales, la IA podría ser el peor acontecimiento en la historia de nuestra civilización».

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Desarrollado por IBM, Airbus y el Centro Aeroespacial Alemán DLR, Cimon fue el primer robot enviado al espacio para ayudar a los astronautas.

OpenAI lanzó GPT (Transformador preentrenado generativo), allanando el camino para los LLM posteriores.

Groove X presentó un mini-robot doméstico llamado Lovot que podría detectar y afectar los cambios de humor en los humanos.

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Microsoft lanzó el modelo de lenguaje generativo Turing Natural Language Generation con 17 mil millones de parámetros.

El algoritmo de aprendizaje profundo de Google AI y Langone Medical Center superó a los radiólogos en la detección de posibles cánceres de pulmón.

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La Universidad de Oxford desarrolló una prueba de inteligencia artificial llamada Curial para identificar rápidamente el COVID-19 en pacientes de salas de emergencia.

Open AI lanzó el GPT-3 LLM que consta de 175 mil millones de parámetros para generar modelos de texto similares a los humanos.

Nvidia anunció la versión beta de su plataforma Omniverse para crear modelos 3D en el mundo físico.

El sistema AlphaFold de DeepMind ganó el concurso de plegamiento de proteínas Evaluación crítica de predicción de la estructura de proteínas.

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OpenAI presentó el sistema de IA multimodal Dall-E que puede generar imágenes a partir de indicaciones de texto.

La Universidad de California en San Diego creó un robot blando de cuatro patas que funcionaba con aire presurizado en lugar de dispositivos electrónicos.

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El ingeniero de software de Google, Blake Lemoine, fue despedido por revelar secretos de Lamda y afirmar que era sensible.

DeepMind presentó AlphaTensor "para descubrir algoritmos nuevos, eficientes y demostrablemente correctos ".

Intel afirmó que su detector de deepfakes en tiempo real FakeCatcher tenía una precisión del 96%.

OpenAI lanzó ChatGPT el 30 de noviembre para proporcionar una interfaz basada en chat a su LLM GPT-3.5, lo que indica la democratización de la IA para las masas.

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OpenAI anunció el LLM multimodal GPT-4, que procesa indicaciones de texto e imágenes. Microsoft integró ChatGPT en su motor de búsqueda Bing, y Google lanzó su chatbot GPT Bard.

Elon Musk, Steve Wozniak y miles de firmantes más pidieron una pausa de seis meses en el entrenamiento de "sistemas de IA más potentes que GPT-4".

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Las herramientas de IA generativa continuaron evolucionando rápidamente con arquitecturas de modelos mejoradas, mejoras en la eficiencia y mejores datos de entrenamiento. Las interfaces intuitivas impulsaron su adopción generalizada, incluso en medio de la preocupación constante por problemas como el sesgo, el consumo de energía y la pérdida de empleo.

El Parlamento Europeo adoptó la Ley de Inteligencia Artificial con disposiciones que se aplicarán a lo largo del tiempo, incluidos códigos de práctica, la prohibición de los sistemas de IA que plantean "riesgos inaceptables" y requisitos de transparencia para los sistemas de IA de propósito general.

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Se espera que el gasto corporativo en IA generativa supere el billón de dólares en los próximos años. Bloomberg predice que los productos de IA generativa podrían generar unos 280 000 millones de dólares en nuevos ingresos por software, impulsados ​​por asistentes especializados, nuevos productos de infraestructura y copilotos que aceleran la codificación.

Aprovechando el auge de GenAI, los continuos avances tecnológicos y la influencia de la inteligencia artificial se encuentran en las primeras etapas de sus aplicaciones en procesos de negocios, sistemas autónomos, manufactura, atención médica, servicios financieros, marketing, experiencia del cliente, entornos laborales, educación, agricultura, derecho, sistemas y gestión de TI, ciberseguridad y transporte terrestre, aéreo y espacial.