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Alan Turing propone la «Prueba de Turing» para evaluar la inteligencia de las máquinas. Esta prueba plantea un método para determinar si una máquina puede exhibir un comportamiento inteligente equivalente al de un ser humano.

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Se acuña el término «Inteligencia Artificial» en esta histórica conferencia. Organizada por John McCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester y Claude Shannon, la Conferencia de Dartmouth reunió a destacados investigadores para discutir la posibilidad de crear máquinas que pudieran simular aspectos de la inteligencia humana.

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Frank Rosenblatt desarrolla el Perceptrón, el primer modelo de red neuronal implementado en hardware. Este dispositivo podía aprender a clasificar patrones simples, marcando un hito importante en el desarrollo de las redes neuronales artificiales y el aprendizaje automático.

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Joseph Weizenbaum crea ELIZA, considerado el primer programa de chat o chatbot. ELIZA fue diseñada para simular una conversación con un psicoterapeuta, utilizando técnicas de procesamiento de lenguaje natural simples pero efectivas. Aunque no entendía realmente lo que decías, muchas personas se sorprendieron al sentir que estaban hablando con alguien que les comprendía.

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El Stanford Cart: Pionero en Navegación Autónoma

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El Stanford Cart: Pionero en Navegación Autónoma

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El Stanford Cart se convierte en uno de los primeros robots móviles capaces de navegar de forma autónoma en entornos con obstáculos. Desarrollado en la Universidad de Stanford, este carrito usaba una cámara para «ver» y evitar obstáculos, moviéndose lentamente pero de forma independiente, como un abuelo de los coches autónomos que conocemos hoy.

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Popularización del Algoritmo de Retropropagación

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Popularización del Algoritmo de Retropropagación

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David Rumelhart, Geoffrey Hinton y Ronald Williams publican un influyente artículo sobre el algoritmo de retropropagación, que se convierte en un método fundamental para entrenar redes neuronales profundas. Aunque el concepto existía antes, este trabajo popularizó su uso y demostró su eficacia en una variedad de problemas de aprendizaje.

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Deep Blue de IBM vence al campeón mundial de ajedrez Garry Kasparov. Este evento histórico marcó la primera vez que una computadora derrotó a un campeón mundial de ajedrez en un match a seis partidas bajo condiciones de torneo. La victoria de Deep Blue sobre Kasparov, considerado por muchos como el mejor jugador de ajedrez de todos los tiempos, fue un momento decisivo que demostró el potencial de la IA para superar a los humanos en tareas cognitivas complejas y específicas.

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Stanley, un vehículo autónomo desarrollado por la Universidad de Stanford, gana el DARPA Grand Challenge. Esta competición, organizada por la Agencia de Proyectos de Investigación Avanzados de Defensa de EE.UU. (DARPA), desafió a los equipos a crear vehículos autónomos capaces de navegar un curso de 212 km a través del desierto de Mojave sin intervención humana. La victoria de Stanley marcó un hito importante en el desarrollo de vehículos autónomos, demostrando la viabilidad de la tecnología de conducción autónoma en entornos complejos y no estructurados.

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Watson de IBM gana el concurso de preguntas y respuestas Jeopardy! Este logro demostró la capacidad de la IA para procesar y comprender el lenguaje natural en un contexto competitivo y en tiempo real. Watson, un sistema de inteligencia artificial desarrollado por IBM, compitió contra los campeones humanos Ken Jennings y Brad Rutter en una serie de tres episodios. El sistema fue capaz de entender las preguntas formuladas en lenguaje natural, buscar en su vasta base de conocimientos, y formular respuestas coherentes y precisas.

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AlexNet Revoluciona la Visión por Computadora

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AlexNet Revoluciona la Visión por Computadora

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AlexNet, una red neuronal convolucional profunda, gana la competición ImageNet por un margen significativo. Desarrollada por Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever y Geoffrey Hinton, AlexNet demostró la efectividad del aprendizaje profundo en tareas de visión por computadora. Su éxito en la clasificación de imágenes a gran escala marcó el inicio de la era moderna del aprendizaje profundo en la visión artificial.

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Introducción de las Redes Generativas Adversarias (GANs)

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Introducción de las Redes Generativas Adversarias (GANs)

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Ian Goodfellow y sus colegas introducen las Redes Generativas Adversarias (GANs). Este nuevo enfoque para el aprendizaje automático implica dos redes neuronales compitiendo entre sí, lo que permite la generación de datos sintéticos muy realistas. Las GANs han tenido un impacto significativo en áreas como la generación de imágenes y el aprendizaje no supervisado.

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AlphaGo de DeepMind vence al campeón mundial de Go, Lee Sedol. Este evento marcó un hito significativo en la historia de la IA, ya que el Go se consideraba uno de los juegos más desafiantes para las computadoras debido a su complejidad y el número astronómico de posibles movimientos. AlphaGo, desarrollado por DeepMind (una empresa de Google), utilizó una combinación de aprendizaje profundo y árboles de búsqueda Monte Carlo para lograr esta hazaña.

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BERT: Avance en la Comprensión del Lenguaje Natural

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BERT: Avance en la Comprensión del Lenguaje Natural

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Google introduce BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), un modelo de procesamiento de lenguaje natural que mejora significativamente la comprensión del contexto en las búsquedas. BERT representa un importante avance en la capacidad de las máquinas para entender y procesar el lenguaje humano en su contexto completo.

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GPT-3: Un Salto en el Procesamiento del Lenguaje Natural

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GPT-3: Un Salto en el Procesamiento del Lenguaje Natural

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OpenAI lanza GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3), un modelo de lenguaje de gran escala con 175 mil millones de parámetros. GPT-3 marcó un hito importante en el procesamiento del lenguaje natural debido a su capacidad para generar texto coherente y realizar una variedad de tareas lingüísticas sin necesidad de un fino ajuste específico para cada tarea. El modelo demostró habilidades sorprendentes en áreas como la traducción, el resumen de textos, la respuesta a preguntas y hasta la generación de código de programación.

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ChatGPT y otros modelos de IA generativa se han vuelto herramientas cotidianas, marcando una nueva era en la que los modelos de lenguaje de gran escala como GPT-4, Claude 3 y Gemini han transformado industrias enteras. Desde 2023 hasta 2025, hemos presenciado avances significativos en capacidades multimodales (texto, imagen, audio y video), razonamiento complejo y aplicaciones especializadas en campos como la medicina, la ciencia y la educación. La integración de estos modelos en herramientas de productividad, asistentes personales y sistemas empresariales ha democratizado el acceso a la IA, permitiendo a personas sin conocimientos técnicos aprovechar estas tecnologías.