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2011-Watson en Jeopardy!  Watson de IBM gana el concurso de preguntas y respuestas Jeopardy!

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2011-Watson en Jeopardy!  Watson de IBM gana el concurso de preguntas y respuestas Jeopardy!

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1.- IBM vuelve a sorprender cuando su sistema Watson supera a los campeones de Jeopardy! , demostrando la habilidad de la IA para procesar y entender el lenguaje natural en un formato competitivo.

un gran logro en procesamiento de lenguaje natural (PLN) y búsqueda de información en tiempo real.

2.- En 2011, Apple lanzó Siri integrado en el iPhone 4S, lo que popularizó la IA en asistentes virtuales.

Esto acercó la IA conversacional al usuario común y marcó el inicio de la era de asistentes inteligentes en smartphones.

3.- Crecimiento del aprendizaje automático en la industria

Comenzaron a generalizarse aplicaciones de IA en publicidad digital, motores de recomendación y análisis de grandes volúmenes de datos (Big Data).

Empresas como Google, Facebook y Amazon aceleraron la inversión en IA para personalizar experiencias.

4.-Impulso al Machine Learning en la academia

En 2011, se intensificaron los cursos abiertos de IA y machine learning, como el famoso curso de Andrew Ng y Peter Norvig en Stanford, que luego daría origen a Coursera.

Esto democratizó el acceso al conocimiento de IA a nivel global.

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Geoffrey Hinton, Ilya Sutskever y Alex Krizhevsky presentaron una arquitectura CNN profunda que ganó el Desafío de reconocimiento visual a gran escala de ImageNet y desencadenó la explosión de la investigación e implementación del aprendizaje profundo .

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2013-Consolidación de Deep Lear Ning en visión por computadora Redes neuronales

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2013-Consolidación de Deep Lear Ning en visión por computadora Redes neuronales

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Consolidación de Deep Learning en visión por computadora

Redes neuronales convolucionales (CNN) dominaron la competencia ImageNet, reduciendo drásticamente el error en reconocimiento de imágenes.

Esto disparó el interés académico e industrial por el deep learning.

Uso generalizado de GPU para entrenar IA

El entrenamiento de redes neuronales profundas con GPU se volvió estándar.

Permitió entrenar modelos más grandes y más rápidos que nunca.

Redes neuronales convolucionales (CNN) dominaron la competencia ImageNet, reduciendo drásticamente el error en reconocimiento de imágenes.

Esto disparó el interés académico e industrial por el deep learning.

Uso generalizado de GPU para entrenar IA

El entrenamiento de redes neuronales profundas con GPU se volvió estándar.

Permitió entrenar modelos más grandes y más rápidos que nunca.

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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.

Google presentó el proyecto de aprendizaje automático a gran escala Sibyl para recomendaciones predictivas de usuarios.

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Elon Musk y Stephen Hawking

Stephen Hawking advirtió que la IA avanzada podría ser un riesgo existencial si no se controla.

Elon Musk firmó junto con científicos la carta abierta del Future of Life Institute, pidiendo investigación responsable.

Musk impulsó la creación de OpenAI (2015), con la misión de desarrollar IA de forma segura y beneficiosa para la humanidad.

2.- AlphaGo (DeepMind, Google) → primera IA en vencer a un jugador profesional de Go.

3.-Visión por computadora → CNNs superaron al humano en tareas de clasificación de imágenes (ImageNet).

4.-Lenguaje Natural → modelos seq2seq impulsaron la traducción automática y el diálogo.

5.-Robótica → robots más ágiles y autónomos (ej. Boston Dynamics).

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AlphaGo versus Lee Sedol, también conocido como DeepMind Challenge Match, Un programa informático de Go desarrollado por DeepMind, jugado en Seúl, Corea del Sur, en marzo de 2016. AlphaGo ganó dicho torneo.

Google lanza TPUs como hardware dedicado para aprendizaje automático con TensorFlow

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AlphaGo dejó de depender del conocimiento humano.

La IA alcanzó un nivel superior al humano en un juego considerado imposible de dominar por máquina.

Fue un punto de inflexión en Deep Learning y aprendizaje por refuerzo, inspirando aplicaciones en ciencia, medicina y optimización de sistemas complejos.

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En 2018, OpenAI presentó GPT-1, un modelo de lenguaje pionero con 117 millones de parámetros, entrenado en un conjunto de datos compuesto por alrededor de 8 millones de páginas web.

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Transformers y NLP avanzados

Google publicó BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers).

BERT revolucionó el procesamiento de lenguaje natural (PLN) al comprender mejor el contexto de las palabras en frases completas.

Permitió mejoras enormes en traducción automática, búsqueda en internet y asistentes virtuales.

IA generativa y GANs

Las GANs se volvieron más sofisticadas, capaces de generar imágenes, videos y voces hiperrealistas.

Se popularizaron los deepfakes, generando debates sobre ética y desinformación.

Robótica y vehículos autónomos

Se realizaron pruebas avanzadas de coches autónomos y robots colaborativos usando IA para toma de decisiones en tiempo real.

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Generative Pre-trained Transformer 3 (Transformador generativo preentrenado), conocida por sus siglas (GPT-3), es un modelo de lenguaje autorregresivo que emplea aprendizaje profundo para producir textos que simulan la redacción humana.

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Principales avances en IA en 2021

1. DALL·E de OpenAI

OpenAI presentó DALL·E, un sistema multimodal capaz de generar imágenes a partir de descripciones textuales. Este avance demostró las capacidades de la IA para crear representaciones visuales originales y manipulables, ampliando las fronteras de la creatividad asistida por máquina. Venturebeat

2. GPT-3 y su integración en aplicaciones

El modelo de lenguaje GPT-3 continuó su expansión, integrándose en diversas aplicaciones para tareas como redacción, traducción y asistencia virtual. Su capacidad para generar texto coherente y contextualizado marcó un avance significativo en el procesamiento del lenguaje natural.

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El lanzamiento de ChatGPT fue en noviembre de 2022 y ha destacado por sus respuestas detalladas y expresivas

En cuatro días ya había superado el millón de usuarios.

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Gemini: El nuevo modelo multimodal de DeepMind

Google DeepMind presentó Gemini, una serie de modelos de IA que incluyen Gemini Ultra, Gemini Pro y Gemini Nano.

Estos modelos son capaces de procesar texto, imágenes, audio y video, superando en múltiples tareas a modelos anteriores como GPT-4.

Gemini se integró en productos como Bard y se diseñó para aplicaciones en dispositivos

Revolución en la robótica con IA

El robot humanoide Figure 01 aprendió tareas observando a humanos, como preparar café y servir alimentos, utilizando modelos de OpenAI para procesamiento de lenguaje y redes neuronales para control motor .

Estos avances marcaron un progreso significativo en la interacción entre humanos y máquinas

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Deep Learning Super Sampling (DLSS 4.0): Nvidia presentó esta versión junto con la serie GeForce RTX 50. Basada en un modelo vision-transformer, permite generar múltiples frames a partir de uno solo, con mejoras de rendimiento de hasta 800 % y optimización de memoria

AlphaFold 3: Lanzado el 8 de mayo de 2024 por Google DeepMind, este modelo va más allá de las proteínas individuales: predice estructuras de complejos de proteínas, con DNA, RNA, modificaciones post-translacionales y ligandos.

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https://www.juancmejia.com/transformacion-digital/cuando-se-creo-chatgpt-historia-y-evolucion-de-esta-inteligencia-artificial-gratuita/

https://www.techtarget.com/whatis/feature/History-and-evolution-of-machine-learning-A-timeline?utm_source=