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1943: Warren McCulloch y Walter Pitts han sido reconocidos como los autores del primer trabajo de IA

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1943: Warren McCulloch y Walter Pitts han sido reconocidos como los autores del primer trabajo de IA

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Propusieron un modelo constituido por neuronas artificiales.

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1949: Regla de aprendizaje Hebbiano o de Hebb

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1949: Regla de aprendizaje Hebbiano o de Hebb

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Donald Hebb propuso y demostró una sencilla regla de actualización para modificar las intensidades de las conexiones entre neuronas.

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Donald Hebb propone la regla de aprendizaje Hebb

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Turing introduce lo que sería una primera visión de lo que es una IA en su artículo Computing Machinery and Intelligence, el aprendizaje automático, los algoritmos genéricos y el aprendizaje por refuerzo.

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Dos estudiantes graduados en el Departamento de Matemáticas de Princeton, Marvin Minsky y Dean Edmonds, construyeron el primer computador a partir de una red neuronal

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Arthur Samuel escribió una serie de programas para el juego de las damas, el cual en un inicio llego a nivel amateur.

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1956: Nacimiento de la inteligencia artificial

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1956: Nacimiento de la inteligencia artificial

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Nace en Dartmouth College gracias a que campo. McCarthy convenció a Minsky, Claude Shannon

y Nathaniel Rochester para que le ayudaran a aumentar el interés de los investigadores

americanos en la teoría de autómatas, las redes neuronales y el estudio de la inteligen-

cia. y Crea el primera taller con este tema en mente

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McCarthy definió el lenguaje de alto nivel LISP, en el laboratorio de IA del MIT Memo Número 1.

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McCarthy publica un artículo titulado Programs with Common Sense, en el que describía el Generador de Consejos, un programa hipotético que podría considerarse como el primer sistema de IA completo.

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Herbert Gelernter construyó el demostrador de teoremas de geometría (DGT)

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McCarthy creó el Laboratorio de IA en Stanford.

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El programa SAINT de James Slagle fue capaz de resolver problemas de integración de cálculo en forma cerrada,

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Se publica el informe de Lighthill donde se mostraba la incapacidad para manejar la «explosión combinatoria» y fue una de las principales críticas que se hicieron a la IA (Lighthill, 1973),en este informe

se basó la decisión del gobierno británico para retirar la ayuda a las investigaciones sobre IA, excepto en dos universidades.

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El crecimiento generalizado de aplicaciones para solucionar problemas del mundo

real provocó el respectivo aumento en la demanda de esquemas de representación del

conocimiento que funcionaran. Se desarrolló una considerable cantidad de lenguajes de

representación y razonamiento diferentes.

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Newell y Simón (1976) formulan la famosa

hipótesis del sistema de símbolos fisicos que afirma que «un sistema de símbolos físicos tiene los medios suficientes y necesarios para generar una acción inteligente».

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El primer sistema experto comercial que tuvo éxito, R1, inició su actividad en Digital Equip ment Corporation (McDermott, 1982). El programa se utilizaba en la elaboración de pedi-

dos de nuevos sistemas informáticos.

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Schank y sus estudiantes diseñaron una serie de programas (Schank y Abelson, 1977; Wilensky, 1978; Schank y Riesbeck, 1981;Dyer, 1983) cuyo objetivo era la comprensión del lenguaje natural.

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los programas de diagnóstico médico basados en el análisis probabilis-

ta han llegado a alcanzar niveles similares a los de médicos expertos en algunas áreas

de la medicina. Heckerman

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La primera aspiradora robot producida en masa capaz de aprender a navegar por sí misma por los espacios que ha de limpiar.

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2004: DARPA Grand Challenge: Vehículos que piensan

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2004: DARPA Grand Challenge: Vehículos que piensan

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El primer vehículo autónomo recorre un trayecto de 131 millas en el desierto, demostrando el potencial de la IA en la industria automotriz.

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Una aplicación de Google que reconocía la voz.
Suena simple, pero es uno de los mayores descubrimientos en este campo. Más allá de que el reconocimiento de voz es una de las metas de la inteligencia artificial, tras décadas de investigación nunca se había llegado más allá del 80% de precisión.

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2011: Watson en Jeopardy: Compitiendo con la mente humana

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2011: Watson en Jeopardy: Compitiendo con la mente humana

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BM Watson, una supercomputadora con capacidades de IA, compite y gana contra campeones humanos en el programa de televisión Jeopardy, demostrando la capacidad de la IA para procesar y responder preguntas en lenguaje natural a una velocidad asombrosa.

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Un asistente virtual inteligente con interfaz de voz, en el iPhone 4S.

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Un asistente virtual inteligente con interfaz de voz capaz de comprar cosas. A veces sin mucho control por parte de quienes la usan.

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Consigue, según sus creadores, pasar el test de Turing, aunque es una afirmación más que discutida.

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2015: AlphaGo: Estrategia a nivel maestro

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2015: AlphaGo: Estrategia a nivel maestro

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Desarrollado por DeepMind, AlphaGo sorprende al mundo al vencer al campeón mundial de Go, un juego milenario conocido por su complejidad estratégica.

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Pierde los papeles y se pone a hacer comentarios incendiarios y racistas en redes sociales.

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2018: GPT-2: La nueva era de la generación de texto

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2018: GPT-2: La nueva era de la generación de texto

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OpenAI presenta GPT-2, un modelo generativo que puede escribir ensayos, responder preguntas y generar contenido que es prácticamente indistinguible del escrito por humanos.

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2020: DeepSpeed y T-NLG: Avances en generación de lenguaje

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2020: DeepSpeed y T-NLG: Avances en generación de lenguaje

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Microsoft presenta DeepSpeed, una biblioteca de optimización para deep learning, y T-NLG, un modelo de generación de lenguaje con 17 mil millones de parámetros, marcando un hito en la capacidad de las máquinas para generar texto.

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OpenAI lanza GPT-3, un modelo autoregresivo que produce texto, código y poesía con una calidad excepcionalmente similar a la humana. Con una capacidad diez veces mayor que T-NLG, GPT-3 se convierte en una referencia en el campo de la IA.

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2021: OpenAI Codex: Asistencia en programación

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2021: OpenAI Codex: Asistencia en programación

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OpenAI presenta Codex, una herramienta revolucionaria que asiste a los programadores generando código automáticamente. Basado en el modelo GPT-3, Codex se convierte en una herramienta esencial para desarrolladores de todo el mundo.

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2022: ChatGPT: Cambiando la forma en que comunicamos

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2022: ChatGPT: Cambiando la forma en que comunicamos

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OpenAI lanza ChatGPT, un chatbot de IA que se basa inicialmente en el modelo GPT-3.5. A pesar de sus elogios por su fluidez y base de conocimientos, también enfrenta críticas por ciertas respuestas incorrectas. Sin embargo, su lanzamiento desencadena un debate sobre el impacto de la IA en la sociedad

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2023: GPT-4 y Google Bard: La vanguardia de la IA

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2023: GPT-4 y Google Bard: La vanguardia de la IA

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OpenAI presenta GPT-4, una versión mejorada y multimodal que permite la entrada de imágenes además de texto. A pesar de sus avances, GPT-4 mantiene ciertos desafíos de su predecesor. En respuesta a ChatGPT, Google lanza Google Bard, basado en su modelo de lenguaje LaMDA, ofreciendo una nueva alternativa en el mundo de los chatbots.

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Para enero de 2023, ChatGPT alcanza más de 100 millones de usuarios, convirtiéndose en una de las aplicaciones de consumo de más rápido crecimiento. Su integración con GPT-4 amplía aún más sus capacidades y atractivo para el público general.

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OpenAI, con su modelo GPT-4, logra puntuaciones impresionantes en pruebas estandarizadas. En el SAT, una prueba ampliamente reconocida en Estados Unidos, GPT-4 obtiene una puntuación de 1410 (percentil 94). Además, en el LSAT, alcanza un percentil de 88 con una puntuación de 163, y en el Uniform Bar Exam, logra un percentil de 90 con una puntuación de 298. Estos logros demuestran la capacidad de GPT-4 para comprender y razonar a niveles comparables a los humanos en diversas áreas del conocimiento.