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1. Nacimiento de la lógica computacional – 1936

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1. Nacimiento de la lógica computacional – 1936

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Fecha: 1936
Evento: Publicación del artículo de Alan Turing: "On Computable Numbers"
Importancia:
Turing definió el concepto de una máquina universal, la base teórica de las computadoras modernas. Esto sentó las bases para la programación y más adelante para la IA, al establecer qué problemas pueden resolverse de forma algorítmica.

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Fecha: 1950
Evento: Alan Turing diseña uno de los primeros algoritmos para jugar ajedrez
Importancia:
Aunque nunca se implementó en computadora (por limitaciones técnicas), este fue uno de los primeros intentos de simular el razonamiento humano mediante programación, prefigurando el desarrollo de la IA.

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3. Nacimiento oficial de la Inteligencia Artificial – 1956

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3. Nacimiento oficial de la Inteligencia Artificial – 1956

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Fecha: 1956
Evento: Conferencia de Dartmouth, organizada por John McCarthy
Importancia:
Se acuñó el término "Inteligencia Artificial". Fue el punto de partida oficial de la investigación en IA, donde se propuso que "todos los aspectos del aprendizaje o cualquier otra característica de la inteligencia pueden describirse con suficiente precisión para ser simulados por una máquina".

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4. Primer lenguaje de programación para IA: LISP – 1958

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4. Primer lenguaje de programación para IA: LISP – 1958

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Fecha: 1958
Evento: John McCarthy desarrolla LISP
Importancia:
LISP se convirtió en el lenguaje de referencia para proyectos de IA durante décadas, gracias a su flexibilidad y capacidad de manipular símbolos, clave en los sistemas expertos y programación lógica.

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Fecha: 1966
Evento: Joseph Weizenbaum crea ELIZA
Importancia:
ELIZA simulaba una conversación con un terapeuta. Aunque simple, mostró cómo las reglas programadas podían imitar la conversación humana. Es el precursor de los asistentes conversacionales modernos.

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Fecha: 1972
Evento: Se desarrolla el sistema experto MYCIN en Stanford
Importancia:
MYCIN diagnosticaba enfermedades infecciosas. Mostró que las máquinas podían usar bases de conocimiento y reglas lógicas para tomar decisiones similares a expertos humanos. Fundamental para la IA simbólica.

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7. Redescubrimiento del aprendizaje profundo – 1986

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7. Redescubrimiento del aprendizaje profundo – 1986

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Fecha: 1986
Evento: Rumelhart, Hinton y Williams publican el algoritmo de retropropagación
Importancia:
Este avance permitió entrenar redes neuronales profundas de forma eficiente, reactivando el interés en el aprendizaje automático, que había quedado relegado por el auge de los sistemas expertos.

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8. Máquina vence al campeón mundial de ajedrez – 1997

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8. Máquina vence al campeón mundial de ajedrez – 1997

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Fecha: 1997
Evento: Deep Blue derrota a Garry Kasparov
Importancia:
Este evento mostró el poder de la programación estratégica y el procesamiento masivo de datos en la toma de decisiones complejas. Fue una gran victoria simbólica para la IA.

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9. Nacimiento de los algoritmos de aprendizaje profundo modernos – 2012

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9. Nacimiento de los algoritmos de aprendizaje profundo modernos – 2012

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Fecha: 2012
Evento: AlexNet gana la competencia ImageNet
Importancia:
AlexNet, una red neuronal profunda, superó por mucho a otros sistemas en reconocimiento de imágenes. Esta victoria marcó el resurgimiento del deep learning y una nueva era para la IA moderna.

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10. IA generativa y lenguaje natural: GPT-3 y sucesores – 2020 en adelante

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10. IA generativa y lenguaje natural: GPT-3 y sucesores – 2020 en adelante

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Fecha: 2020
Evento: OpenAI lanza GPT-3
Importancia:
GPT-3 y sus sucesores (como GPT-4) demostraron la capacidad de modelos de lenguaje entrenados en grandes cantidades de texto para generar texto coherente, programar, traducir y razonar. Es el punto culminante (hasta ahora) en la convergencia entre programación e inteligencia artificial.