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Alan Turing en su trabajo Acerca de los números computables, introduce el concepto de la máquina de Turing y, junto a Alonzo Church demostraron ambos que es imposible escribir tal algoritmo.

Es fundamental porque⁢ estableció ​los principios teóricos de la computación y demostró que una máquina simple ‍podía realizar cualquier cálculo que pudiera ser​ descrito algorítmicamente, lo que es la base de la informática moderna.

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Logic Theorist es un programa informático escrito en 1956 por Allen Newell, Herbert A. Simon y Cliff Shaw. Fue el primer programa diseñado deliberadamente para realizar razonamiento automatizado y se le ha descrito como el «primer programa de inteligencia artificial». Logic Theorist demostró 38 de los primeros 52 teoremas del capítulo dos de los Principia Mathematica de Whitehead y Bertrand Russell, y encontró demostraciones nuevas y más breves para algunos de ellos.

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ELIZA es un programa informático desarrollado por el profesor del MIT Joseph Weizenbaum en la década de 1960. Llamado así por el personaje de Eliza Doolittle en la obra Pigmalión, de George Bernard Shaw, ELIZA fue diseñado para simular una conversación con un ser humano. Fue uno de los primeros ejemplos de inteligencia artificial y su desarrollo inauguró la era de la conversación por ordenador.

ELIZA utilizaba un conjunto de reglas y patrones para reconocer e interpretar las palabras tecleadas por los usuarios y generar respuestas. Para ello, descomponía las palabras y frases introducidas por el usuario y buscaba patrones en ellas. Si se reconocía un patrón, ELIZA respondía con respuestas preprogramadas. El programa estaba diseñado para imitar las respuestas de un psicoterapeuta y podía manejar conversaciones sencillas.

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SHRDLU es un programa de computadora para la comprensión del lenguaje natural. Fue desarrollado por Terry Winograd en el MIT entre los años 1968 y 1970. Fue implementado con los lenguajes de programación Micro Planner y LISP para una máquina DECC PDP-6 con terminal gráfico DEC. Posteriormente en la Universidad de Utah le fue añadido un mundo en 3D donde se representaba gráficamente los objetos conocidos por el programa.

El nombre SHRDLU no significa nada en concreto, sino que está derivado de ETATOIN SHRDLU, que es el alineamiento de las letras en una máquina linotipia, en orden descendente respecto la frecuencia de uso en inglés.

SHRDLU permite al usuario interactuar mediante frases simples de inglés. El usuario debe instruir a SHRDLU como mover los objetos de su entorno.

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El programa R1 (luego llamado XCON, por e X pert CON figurer) 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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Deep Blue era una supercomputadora diseñada por IBM específicamente con el propósito de jugar al ajedrez. La computadora se distinguió en 1997 al vencer a Garry Kasparov, uno de los mejores jugadores de ajedrez del mundo. Aunque Deep Blue se retiró después de este partido, el partido sentó las bases para computadoras y programas de ajedrez cada vez más sofisticados, y muchos jugadores de ajedrez ahora utilizan software de ajedrez como una herramienta de aprendizaje y práctica para mantener sus juegos nítidos.

Hsu comenzó a desarrollar una computadora a la que llamó Chiptest, y luego llevó la idea a IBM cuando se unió a la empresa en 1989. Al principio, la computadora resultante se denominó en código Deep Thought , y los bromistas de IBM propusieron más tarde «Deep Blue», una combinación de «Deep Thought» y «Big Blue», el apodo de IBM.

Esta supercomputadora fue diseñada específicamente con el propósito de jugar al ajedrez, y los desarrolladores adoptaron un enfoque basado en hardware, en lugar de centrarse en software como el que se usa en los programas de ajedrez modernos. Como otras supercomputadoras, Deep Blue era increíblemente poderoso para su época, con 1.4 toneladas de hardware para respaldar un programa de ajedrez escrito en C y capaz de calcular hasta 200 millones de posiciones potenciales por segundo. Deep Blue podría ver hasta 40 movimientos, o pliegues como se les conoce en el mundo del ajedrez, más adelante.

La computadora extrajo su estrategia de un extenso registro de partidas de ajedrez jugadas por Maestros y Grandes Maestros. Usando los registros de estos juegos, Deep Blue podría considerar una amplia gama de posibles movimientos, tácticas y estrategias que potencialmente le permitirían responder dinámicamente a los movimientos realizados por un oponente. Deep Blue también mejoró su juego al jugar varias partidas con Chess Masters, y los programadores aprendieron de los errores de la computadora.

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La investigación de IBM en IA se remonta a la década de 1950 e incluye hitos importantes como la supercomputadora Deep Blue que derrotó al gran maestro de ajedrez Garry Kasparov. En 2011, IBM Watson derrotó a Brad Rutter y Ken Jennings en Jeopardy! Desafío. Para encontrar y comprender las pistas en las preguntas, Watson comparó las posibles respuestas clasificando su confianza en su precisión y respondió, todo en menos de tres segundos.

Watson despertó la curiosidad en torno a las "máquinas pensantes" y abrió las posibilidades de aplicación de la IA a la empresa. Clientes de sectores que van desde los servicios financieros hasta el comercio minorista pusieron a Watson a trabajar para desbloquear nuevos conocimientos, impulsar la productividad y ofrecer mejores experiencias al cliente. Ahora, gracias a los avances en las tecnologías básicas de Watson, IBM ha desarrollado la plataforma de IA y datos de nueva generación y un conjunto de asistentes de IA con watsonx.

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AlphaGo es un programa informático de inteligencia artificial desarrollado por Google DeepMind para jugar al juego de mesa Go. En octubre de 2015 se convirtió en la primera máquina de Go en ganar a un jugador profesional sin emplear piedras de handicap en un tablero de 19x19.

Se enfrentó contra el jugador chino Fan Hui 2p en una serie de 5 partidas oficiales, las cuales AlphaGo ganó, seguidas por unas partidas informales que acabaron 3-2 a favor de la inteligencia artificial. En marzo de 2016, se enfrentó a uno de los mejores jugadores, Lee Sedol 9p. El 9 de marzo de 2016, AlphaGo ganó la primera partida de este enfrentamiento. Hasta marzo del 2016, AlphaGo estaba clasificado como número dos del mundo en el ranking no oficial de Rémi Coulom, con un elo de 3611 hasta julio del 2016.​ En reconocimiento por vencer a Lee Sedol, AlphaGo fue galardonado con un honorario 9-dan por la Asociación de Baduk.

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GPT-3 es un nuevo modelo de inteligencia artificial que permite generar lenguaje escrito. Gracias a este algoritmo, el usuario solo tiene que comenzar a escribir un párrafo y el propio sistema se encarga de completar el resto de la forma más coherente posible. Su gran potencial es una muestra de las posibilidades que existen para llegar a una inteligencia artificial general, capaz de aprender tareas intelectuales como las personas.

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OpenAI describe este modelo como la opción ideal para aquellos que usan chatGPT en tareas diarias. A diferencia de modelos de ChatGPT como GPT-4.5, este es de lenguaje multimodal, lo que significa que admite prácticamente cualquier capacidad, incluyendo búsquedas en línea, análisis de datos, generación de imágenes, etc. GPT-4o, además, tiene una función de voz, por lo que puede ser útil para preguntas rápidas.

GPT-4o también es uno de los modelos más rápidos que tiene OpenAI; con una respuesta similar a la de un humano. Además, ofrece información actualizada y en tiempo real. Es, por tanto, un modelo perfecto para tareas de generación de ideas, resumir texto, pedirle que escriba borradores de correos electrónicos, preguntas sobre información de la actualidad, etc.

Cuándo usar GPT-4.5

Según la compañía, GPT-4.5 ideal para tareas creativas por varios motivos. A diferencia de otros modelos de ChatGPT, este ofrece comunicación clara, y se ha entrenado enfocándose en la creatividad. Puede ser útil para pedirle que escriba por nosotros publicaciones para redes sociales, para que redacte una descripción de un producto, escriba una carta de disculpas, etc.

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Esta inteligencia artificial es muy similar a los modelos que crean imágenes a partir de texto, y que a la vez se basa en parte de la tecnología de modelos de lenguaje como GPT. Este sistema es capaz de entender lo que le pides con un lenguaje natural, ya que ha sido entrenada para entender la manera en las que solemos hablar y cómo nos expresamos para pedir o preguntar algo.

Después de entender lo que le has pedido en un prompt, Sora podrá generar vídeos en los que se vea en movimiento lo que le has pedido, lo que supone un enorme paso más con respecto a simplemente crear imágenes.

Esto lo ha conseguido porque es un modelo entrenado con una enorme biblioteca de vídeos, de forma que sabe reconocer movimientos, descripciones y cualquier cosa que le pidas, y será capaz de recrearlos en vídeo. Sabrá a lo que te refieres cuando le hables de tipos de personas, de vestimenta, de accesorios o de efectos visuales.