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La historia de la inteligencia artificial comenzó en 1943 con 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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1950: Alan Turing publica Computing Machinery and Intelligence. 

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1950: Alan Turing publica Computing Machinery and Intelligence. 

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En este artículo, Turing, famoso por descifrar el código ENIGMA de los nazis durante la Segunda Guerra Mundial, propone responder a la pregunta “¿pueden pensar las máquinas?” e introduce la prueba de Turing para determinar si un ordenador puede demostrar la misma inteligencia (o los resultados de la misma inteligencia) que una persona. El valor de la prueba de Turing se ha debatido desde entonces.

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Snarc, fue creado en 1950 por dos alumnos de Harvard: Marvin Minsky y Dean Edmonds.

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Este consiste en que un humano mantiene una conversación con una computadora y otra persona, pero sin saber quién de los dos conversadores es realmente una máquina.

El objetivo de este experimento es determinar si la inteligencia artificial puede imitar las respuestas humanas. Por ello, el humano hace preguntas tanto a la otra persona como al chatbot y si no puede identificar si alguno de los dos sujetos es o no una máquina, la computadora pasa con éxito.la prueba de Turing.

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1952: Software capaz de aprender a jugar al ajedrez

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1952: Software capaz de aprender a jugar al ajedrez

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En 1952, Arthur Samuel creó un software capaz de aprender a jugar al ajedrez de forma autónoma. El término inteligencia artificial fue utilizado por primera vez en la conferencia «Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence» de John McCarthy en 1956.

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Se consolidan las bases de la Inteligenci Artificial

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1956: John McCarthy acuña el término “inteligencia artificial” 

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1956: John McCarthy acuña el término “inteligencia artificial” 

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En la primera conferencia de IA de la historia en Dartmouth College. (McCarthy pasaría a ser el inventor del lenguaje Lisp). Posteriormente, ese mismo año, Allen Newell, J.C.Shaw y Herbert Simon crean Logic Theorist, el primer programa de software de IA en ejecutarse.

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Construye el Perceptrón Mark 1, el primer sistema basado en una red neuronal que “aprendía” a través de prueba y error.

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Shakey fue el primer robot móvil de propósito general capaz de tomar decisiones sobre sus propias acciones razonando sobre su entorno.

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Deep Learning: es una técnica de aprendizaje automático basada en el modelo de red neuronal, con el Deep Learning, hablamos de algoritmos que son capaces de imitar las acciones del cerebro humano mediante redes neuronales artificiales.

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Se generaliza el uso de las redes neuronales que utilizan un algoritmo de propagación inversa para entrenarse en aplicaciones de IA.

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El sistema Deep Blue de IBM vence al campeón mundial de ajedrez Garry Kasparov, en una partida de ajedrez (y revancha).

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El programa Artificial Linguistic Internet Computer Entity (A.L.I.C.E.) ganó el premio Loebner al Chatbot más humano en 2000, 2001 y 2004, y en 2007 el programa Ultra Hal Assistant ganó el premio.

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2008: Resurgimiento de la inteligencia artificial

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2008: Resurgimiento de la inteligencia artificial

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Diez años después, los avances tecnológicos permitieron el resurgimiento de la inteligencia artificial. En 2008, Google hizo grandes avances en el reconocimiento de voz y lanzó esa función en sus aplicaciones para smartphones.

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Utiliza un tipo especial de red neuronal profunda llamada red neuronal convolucional para identificar y categorizar imágenes con una tasa de precisión más elevada que el promedio humano.

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Fue fundada en 2015 por un grupo de investigadores en IA y empresarios, entre ellos Elon Musk, Sam Altman y Greg Brockman. Se trata de un modelo de lenguaje que ha sido entrenado con una gran cantidad de datos de texto para poder realizar una amplia variedad de tareas relacionadas con el lenguaje natural.

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El aprendizaje supervisado es una rama de Machine learning, un método de análisis de datos que utiliza algoritmos que aprenden iterativamente de los datos para permitir que los ordenadores encuentren información escondida sin tener que programar de manera explícita dónde buscar.

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Clasificación en el aprendizaje supervisado

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Clasificación en el aprendizaje supervisado

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Existen dos tipos principales de aprendizaje supervisado; clasificación y regresión. La clasificación es el lugar donde se entrena a un algoritmo para clasificar los datos de entrada en variables discretas. Durante el entrenamiento, los algoritmos reciben datos de entrada de entrenamiento con una etiqueta de 'clasificación'. Por ejemplo, los datos de entrenamiento pueden consistir en las últimas facturas de tarjetas de crédito de un conjunto de clientes, con la etiqueta de si realizaron una compra futura o no fue así. Cuando el saldo de la tarjeta de un nuevo cliente se presenta al algoritmo, este clasificará al cliente en el grupo de "comprará" o "no comprará".

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Algoritmos de Aprendizaje no Supervisados 

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Algoritmos de Aprendizaje no Supervisados 

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Infieren patrones de un conjunto de datos sin referencia a resultados conocidos o etiquetados. A diferencia del Aprendizaje Supervisado, los métodos de Aprendizaje no Supervisado no se pueden aplicar directamente a un problema de regresión o clasificación porque no tiene idea de cuáles pueden ser los valores de los datos de salida, lo que hace imposible que entrene el algoritmo de la forma en que lo haría normalmente. En cambio, el aprendizaje sin supervisión puede utilizarse para descubrir la estructura subyacente de los datos.

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Razones principales para usar Aprendizaje no Supervisado:

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Razones principales para usar Aprendizaje no Supervisado:

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El Aprendizaje no Supervisado encuentra todo tipo de patrones desconocidos en los datos.

Los métodos no supervisados te ayudan a encontrar características que pueden ser útiles para la categorización.

Es más fácil obtener datos no etiquetados que los datos etiquetados.

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¿Cómo funciona el Aprendizaje no Supervisado?

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¿Cómo funciona el Aprendizaje no Supervisado?

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Los algoritmos de Aprendizaje no Supervisado manejan datos sin entrenamiento previo, es una función que hace su trabajo con los datos a su disposición. En cierto modo, se deja a su suerte para que resuelva las cosas a su antojo.