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Desarrolló varias máquinas lógicas dedicadas a la producción de conocimiento por medios lógicos; Llull describió sus máquinas como entidades mecánicas que podían combinar verdades básicas e innegables mediante simples operaciones lógicas, producidas por la máquina mediante significados mecánicos, de manera que se produjera todo el conocimiento posible.

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HA Simon: "las máquinas serán capaces, dentro de veinte años, de hacer cualquier trabajo que un hombre pueda hacer".

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Los primeros programas de IA se desarrollan, como el Lógica Theorist y el General Problem Solver de Allen Newell y Herbert A. Simon, que demuestran que las máquinas pueden realizar razonamientos lógicos.

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Fue un filósofo y matemático francés, postuló la idea de máquinas que imitaran el comportamiento humano. Aunque sus máquinas, tal como las concibió, eran entidades mecánicas sin alma, sus pensamientos encendieron la idea de crear máquinas capaces de acciones complejas similares a las de los seres humanos.

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Warren McCulloch y Walter Pitts publican el artículo “A Logical Calculus of the Ideas Immanent in Nervous Activity”, que introduce el modelo de red neuronal artificial, basado en la forma en que se cree que funcionan las neuronas en el cerebro.

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Alan Turing publica el influyente artículo “Computing Machinery and Intelligence”, donde propone el “Test de Turing” como una forma de evaluar si una máquina puede exhibir inteligencia indistinguible de la de un ser humano.

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Christopher Strachey, escribe un programa para jugar al damas en la computadora Ferranti Mark I en la Universidad de Manchester, uno de los primeros ejemplos de software de IA.

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Allen Newell y (futuro premio Nobel) Herbert A. Simon crearon el "teórico lógico" (con la ayuda de JC Shaw). El programa eventualmente probaría 38 de los primeros 52 teoremas en Principia Mathematica de Russell y Whitehead, y encontraría pruebas nuevas y más elegantes para algunos. Simon dijo que habían "resuelto el venerable problema mente/cuerpo, explicando cómo un sistema compuesto de materia puede tener las propiedades de la mente".

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La conferencia de Dartmouth, organizada por John McCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester y Claude Shannon, marca el nacimiento formal del campo de la IA. McCarthy acuña el término “inteligencia artificial” durante esta conferencia.

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Considerada como la primera programadora del mundo, trabajó junto a Charles Babbage, quien conceptualizó la Máquina Analítica, un dispositivo computacional mecánico de uso general. La profunda percepción de Lovelace fue su reconocimiento de la capacidad de la máquina para representar entidades distintas a cantidades, lo cual es una piedra angular del concepto moderno de IA.

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Las contribuciones de Alan Turing sentaron gran parte de las bases para la inteligencia artificial. Su Test de Turing, propuesto en 1950, es un método para determinar si una máquina muestra inteligencia similar a la humana. Las ideas de Turing sobre la inteligencia de máquina fueron revolucionarias y allanaron el camino para el desarrollo de la IA como un campo distintivo.

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ELIZA, un programa de procesamiento de lenguaje natural desarrollado por Joseph Weizenbaum en el MIT, demuestra la capacidad inicial de los ordenadores para realizar conversaciones simples con los humanos mediante técnicas de procesamiento de lenguaje.

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Marvin Minsky: "Dentro de una generación... el problema de crear 'inteligencia artificial' se resolverá sustancialmente".

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En Japón, la Universidad de Waseda inició el proyecto WABOT en 1967, y en 1972 completó el WABOT-1, el primer robot humanoide o android "inteligente" a gran escala del mundo. Su sistema de control de extremidades le permitía caminar con las extremidades inferiores y agarrar y transportar objetos con las manos, utilizando sensores táctiles. Su sistema de visión le permitía medir distancias y direcciones a objetos utilizando receptores externos, ojos y oídos artificiales. Y su sistema de conversación le permitía comunicarse con una persona en japonés, con una boca artificial.

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Minsky y Papert construyeron un brazo robótico que podía apilar bloques, dando vida al mundo de los bloques. El logro supremo del programa micro-mundo fue SHRDLU de Terry Winograd. Podía comunicarse en oraciones ordinarias en inglés, planificar operaciones y ejecutarlas.

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Frank Rosenblatt desarrolla el perceptrón, uno de los primeros algoritmos de aprendizaje automático que simula una red neuronal simple y puede clasificar datos en dos categorías.

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Marvin Minsky (en la revista Life): "Dentro de tres a ocho años tendremos una máquina con la inteligencia general de un ser humano promedio".

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Se hacen importantes contribuciones a la teoría de la búsqueda en inteligencia artificial. Se desarrollan algoritmos de búsqueda más avanzados para resolver problemas complejos, como el algoritmo de búsqueda A* (propuesto por Peter Hart, Nils Nilsson, y Bertram Raphael en 1968, pero perfeccionado en los años 70).

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Se desarrollan los primeros sistemas expertos, programas diseñados para emular el conocimiento y las habilidades de un experto en un área específica. Ejemplos notables incluyen MYCIN, un sistema para el diagnóstico médico.

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HA Simon y Allen Newell: "Dentro de diez años, una computadora digital será el campeón mundial de ajedrez" y "Dentro de diez años, una computadora digital descubrirá y demostrará un importante nuevo teorema matemático".

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La IA estuvo sujeta a críticas y reveses financieros. Los investigadores de IA no supieron apreciar la dificultad de los problemas a los que se enfrentaban. Su tremendo optimismo había elevado las expectativas hasta niveles imposibles, y cuando los resultados prometidos no se materializaron, la financiación de la IA desapareció.

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Durante la década de 1970, la IA enfrentó un declive en el entusiasmo y la financiación, a menudo llamado el primer "invierno de la IA". Esto se debió a una combinación de expectativas no cumplidas, limitaciones tecnológicas y falta de resultados prácticos.

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LISP, un lenguaje de programación desarrollado en la década de 1950, se convierte en el estándar para la investigación en IA, especialmente en el campo de la representación del conocimiento y el procesamiento de listas. PROLOG, desarrollado en 1972 por Alain Colmerauer y Philippe Roussel

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Los sistemas expertos se convierten en una tendencia dominante en la IA. Empresas como XCON (también conocido como R1) de Digital Equipment Corporation se utilizan para la configuración de pedidos, demostrando la viabilidad comercial de los sistemas expertos.

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Se realizan conferencias importantes, como el International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI), que se celebra cada dos años. Las ediciones relevantes en estos años son en 1981 y 1983.

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El desarrollo de la integración a muy gran escala (VLSI) de metal-óxido-semiconductor (MOS), en forma de tecnología MOS complementaria (CMOS), permitió el desarrollo de la tecnología práctica de redes neuronales artificiales (ANN) en la década de 1980

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Esta decada vio el nacimiento de Cyc, el primer intento de atacar directamente el problema del conocimiento del sentido común, mediante la creación de una base de datos masiva que contendría todos los hechos mundanos que conoce la persona promedio. Douglas Lenat, quien inició y dirigió el proyecto, argumentó que no hay atajos: la única forma en que las máquinas conocen el significado de los conceptos humanos es enseñándolos, un concepto a la vez, a mano.

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El Ministerio de Industria y Comercio Internacional de Japón reservó 850 millones de dólares para el proyecto de la computadora de quinta generación. Sus objetivos eran escribir programas y construir máquinas que pudieran mantener conversaciones, traducir idiomas, interpretar imágenes y razonar como seres humanos. Para disgusto de los desaliñados, eligieron Prolog como el lenguaje informático principal para el proyecto.

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El físico John Hopfield pudo demostrar que una forma de red neuronal (ahora llamada "red de Hopfield") podía aprender y procesar información de una manera completamente nueva. Casi al mismo tiempo, Geoffrey Hinton y David Rumelhart popularizaron un método para entrenar redes neuronales llamado "backpropagation", también conocido como el modo inverso de diferenciación automática publicado por Seppo Linnainmaa (1970) y aplicado a redes neuronales por Paul Werbos.

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El libro "Artificial Intelligence: A General Survey" es publicado, resumiendo el estado del arte en IA.

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PROLOG es desarrollado por Alain Colmerauer y Philippe Roussel en Université d’Aix-Marseille.

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El Reino Unido inició el proyecto Alvey de 350 millones de libras esterlinas. Un consorcio de empresas estadounidenses formó Microelectronics and Computer Technology Corporation (o "MCC") para financiar proyectos a gran escala en inteligencia artificial y tecnología de la información. DARPA también respondió, fundando la Iniciativa de Computación Estratégica y triplicando su inversión en IA

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El artículo seminal sobre el algoritmo de retropropagación, "Learning representations by back-propagating errors", es publicado por Geoffrey Hinton, Yoshua Bengio, y Yann LeCun en la revista Nature.

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El nuevo campo fue unificado e inspirado por la aparición de Parallel Distributed Processing en 1986, una colección de artículos en dos volúmenes editada por Rumelhart y el psicólogo James McClelland.

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Las promesas de la IA no se materializaron como se esperaba, y las limitaciones de los sistemas de IA, como la falta de capacidad de procesamiento y la escasez de datos, llevaron a una disminución en la financiación y el interés en la investigación.

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Los programas de juego de ajedrez HiTech y Deep Thought derrotaron a los maestros de ajedrez. Ambos fueron desarrollados por la Universidad Carnegie Mellon; El desarrollo de Deep Thought allanó el camino para Deep Blue.

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El término "invierno de la IA" fue acuñado por investigadores que habían sobrevivido a los recortes de financiación de 1974 cuando se preocuparon de que el entusiasmo por los sistemas expertos se hubiera descontrolado y que la decepción sin duda les siguiera. Sus temores estaban bien fundados: a fines de la década de 1980 y principios de la de 1990, AI sufrió una serie de reveses financieros.

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El primer indicio de un cambio en el clima fue el colapso repentino del mercado de hardware de inteligencia artificial especializado en 1987.

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En un artículo de 1990, "Los elefantes no juegan al ajedrez", el investigador de robótica Rodney Brooks apuntó directamente a la hipótesis del sistema de símbolos físicos, argumentando que los símbolos no siempre son necesarios ya que "el mundo es su propio mejor modelo. Siempre está exactamente arriba". hasta la fecha. Siempre tiene todos los detalles que hay que saber. El truco es sentirlo apropiadamente y con la suficiente frecuencia". En las décadas de 1980 y 1990, muchos científicos cognitivos también rechazaron el modelo de procesamiento de símbolos de la mente y argumentaron que el cuerpo era esencial para el razonamiento, una teoría llamada tesis de la mente encarnada.

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Más de 300 empresas de IA cerraron, quebraron o fueron adquiridas a fines de 1993, poniendo fin de manera efectiva a la primera ola comercial de IA. En 1994, HP Newquist declaró en The Brain Makers que "El futuro inmediato de la inteligencia artificial, en su forma comercial, parece depender en parte del éxito continuo de las redes neuronales".

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El campo de la IA, que ahora tiene más de medio siglo, finalmente logró algunos de sus objetivos más antiguos. Comenzó a usarse con éxito en toda la industria de la tecnología, aunque algo entre bastidores. Parte del éxito se debió al aumento de la potencia de las computadoras y parte se logró centrándose en problemas aislados específicos y persiguiéndolos con los más altos estándares de responsabilidad científica. Aun así, la reputación de la IA, al menos en el mundo de los negocios, era menos que prístina.Dentro del campo hubo poco acuerdo sobre las razones por las que la IA no cumplió el sueño de la inteligencia a nivel humano que había capturado la imaginación del mundo en la década de 1960. Juntos, todos estos factores ayudaron a fragmentar la IA en subcampos competitivos centrados en problemas o enfoques particulares, a veces incluso bajo nuevos nombres que disfrazaban el pedigrí empañado de "inteligencia artificial". AI fue más cautelosa y más exitosa que nunca.

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Estos éxitos no se debieron a algún nuevo paradigma revolucionario, sino principalmente a la tediosa aplicación de la habilidad de la ingeniería y al tremendo aumento en la velocidad y la capacidad de la computadora en los años 90. De hecho, la computadora de Deep Blue era 10 millones de veces más rápida que la Ferranti Mark 1 que Christopher Strachey enseñó a jugar al ajedrez en 1951.

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El 11 de mayo de 1997, Deep Blue se convirtió en el primer sistema informático de juego de ajedrez en vencer al actual campeón mundial de ajedrez, Garry Kasparov. La supercomputadora era una versión especializada de un marco producido por IBM y era capaz de procesar el doble de movimientos por segundo que durante el primer partido (que Deep Blue había perdido), según se informa, 200.000.000 de movimientos por segundo. El evento fue transmitido en vivo por internet y recibió más de 74 millones de visitas.

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IBM lanza Watson, un sistema de procesamiento de lenguaje natural que luego se destacará en el programa de televisión "Jeopardy!". Aunque el desarrollo inicial de Watson comienza en los años 2000, su fama se consolida más adelante.

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¡Robot lanza el Roomba, un robot aspirador que utiliza técnicas básicas de IA para navegar y limpiar de manera autónoma. Este es uno de los primeros ejemplos de robots de consumo que incorporan IA en su diseño.

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En 2005, un robot de Stanford ganó el Gran Desafío de DARPA al conducir de forma autónoma durante 131 millas a lo largo de un sendero del desierto no ensayado.

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Geoffrey Hinton, Yoshua Bengio y Yann LeCun popularizan el concepto de "aprendizaje profundo" (deep learning) con el desarrollo de nuevas técnicas y algoritmos.

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Un equipo de CMU ganó el Desafío Urbano de DARPA al navegar de forma autónoma 55 millas en un entorno urbano respetando los peligros del tráfico y todas las leyes de tránsito.

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Amazon lanza su sistema de recomendaciones basado en IA, que utiliza técnicas de filtrado colaborativo para personalizar las recomendaciones de productos para los usuarios, marcando un avance importante en el comercio electrónico.

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Siri Inc. se funda como una empresa independiente por Dag Kittlaus, Adam Cheyer, y Tom Gruber. La empresa desarrolla una aplicación móvil llamada Siri, que utiliza tecnologías de procesamiento de lenguaje natural para proporcionar respuestas a preguntas, realizar tareas y gestionar información.

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Siri Inc. lanza la aplicación Siri para iOS en febrero de 2010. La aplicación es un asistente virtual que utiliza el procesamiento de lenguaje natural para interactuar con los usuarios, realizar búsquedas en la web y gestionar tareas.

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DeepMind es fundada por Demis Hassabis, Shane Legg, y Mustafa Suleyman. La empresa se centra en el desarrollo de algoritmos de aprendizaje profundo y aprendizaje por refuerzo, y jugará un papel importante en los avances futuros en IA.

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Google adquiere DeepMind, una startup de IA con un enfoque en el aprendizaje profundo y el aprendizaje por refuerzo. Esta adquisición sienta las bases para futuros desarrollos en IA y aprendizaje automático.

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Apple adquiere Siri Inc. en abril de 2010. La adquisición es parte de la estrategia de Apple para incorporar tecnología avanzada de asistentes virtuales en sus productos.

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En febrero de 2011, en Jeopardy! quiz show show match, el sistema de respuesta a preguntas de IBM, Watson, derrotó a los dos mayores Jeopardy! campeones, Brad Rutter y Ken Jennings, por un margen significativo.

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AlexNet, una red neuronal convolucional desarrollada por Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever y Geoffrey Hinton, gana el concurso ImageNet en septiembre de 2012, marcando un avance significativo en la visión por computadora.

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Google lanza Google Now, un asistente virtual que utiliza técnicas avanzadas de procesamiento de lenguaje natural (PLN) y aprendizaje automático para proporcionar respuestas contextuales y personalizadas.

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Ian Goodfellow y sus colegas introducen Modelos Generativos Adversariales (GANs), que se publican en un artículo de junio de 2014. Los GANs permiten la generación de datos sintéticos realistas, como imágenes, a partir de ruido aleatorio.

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OpenAI es fundada por Elon Musk, Sam Altman, Greg Brockman, Ilya Sutskever, John Schulman, y Wojciech Zaremba. La organización tiene como objetivo desarrollar IA de manera segura y accesible.

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AlphaGo de DeepMind vence al campeón mundial de Go, Lee Sedol, en una serie de partidas, demostrando la capacidad de la IA para manejar juegos complejos con estrategias avanzadas.

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Google presenta TensorFlow, un marco de código abierto para el aprendizaje automático, que se convierte en una de las herramientas más utilizadas para el desarrollo de modelos de IA.

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Google presenta BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) en octubre de 2018, mejorando significativamente la comprensión del lenguaje natural.

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OpenAI publica GPT-2, un modelo de lenguaje generativo que mejora la generación de texto y la comprensión del contexto. La publicación inicial se realiza en febrero de 2019.

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OpenAI lanza GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) en junio de 2020, demostrando capacidades avanzadas en generación de texto y comprensión del lenguaje.

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2020s - Presente: Continúan los avances en áreas como la inteligencia artificial generativa, el aprendizaje por refuerzo, la ética de la IA, y la integración de la IA en aplicaciones cotidianas como asistentes virtuales, sistemas de recomendación, y herramientas de productividad.

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DeepMind presenta AlphaFold 2, un sistema que resuelve el problema de predicción de la estructura de proteínas con alta precisión, un avance importante para la biología y la medicina.

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DALL-E 2 de OpenAI, una evolución del modelo DALL-E, se presenta como una herramienta avanzada para la generación de imágenes a partir de descripciones textuales, mostrando mejoras significativas en la calidad y coherencia de las imágenes generadas.

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ChatGPT, basado en GPT-3 y desarrollado por OpenAI, se hace ampliamente conocido por su capacidad para mantener conversaciones coherentes y realizar tareas de procesamiento de lenguaje natural.

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GPT-4, el modelo sucesor de GPT-3, es lanzado en marzo de 2023, y ofrece mejoras en la comprensión contextual, la generación de texto, y el manejo de tareas complejas.

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Bard, el asistente de conversación de Google, basado en la tecnología de LaMDA (Language Model for Dialogue Applications), se presenta como una herramienta avanzada para la generación y el diálogo en lenguaje natural.