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Teseo, el ratón robot: un pionero del aprendizaje automático, 1950.

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Teseo, el ratón robot: un pionero del aprendizaje automático, 1950.

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Teseo fue uno de los primeros dispositivos que demostró el concepto de aprendizaje automático. Diseñado por Claude Shannon, este ratón robótico podía recorrer un laberinto y aprender su camino mediante ensayo y error. Utilizaba relés telefónicos y electroimanes para registrar rutas, recordar soluciones exitosas y adaptarse a cambios. Su capacidad para "aprender" y "olvidar" marcó un hito temprano en el desarrollo de la inteligencia artificial.

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La Conferencia de Dartmouth: el nacimiento oficial de la inteligencia artificial, 1956

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La Conferencia de Dartmouth: el nacimiento oficial de la inteligencia artificial, 1956

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La Conferencia de Dartmouth marcó el inicio formal de la inteligencia artificial como disciplina científica. Celebrada en Dartmouth College, EE. UU., reunió a un grupo de investigadores, incluido Claude Shannon, propusieron que una máquina podía simular cualquier aspecto del aprendizaje o la inteligencia humana. En este evento se acuñó por primera vez el término "inteligencia artificial", y se trazaron las bases para décadas de investigación futura en el campo.

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El Perceptrón: la primera red neuronal artificial, 1958.

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El Perceptrón: la primera red neuronal artificial, 1958.

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Desarrollado por Frank Rosenblatt, el Perceptrón fue el primer modelo de red neuronal artificial, capaz de aprender y tomar decisiones simples, imitando el pensamiento humano.

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ADALINE: pionero en el reconocimiento de patrones, 1960.

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ADALINE: pionero en el reconocimiento de patrones, 1960.

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Desarrollado por Bernard Widrow y Ted Hoff, ADALINE fue una red neuronal simple que permitió avances clave en el reconocimiento de patrones y el aprendizaje automático.

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Los 'inviernos' de la IA: retrocesos temporales en el desarrollo, 1974–1980 y 1987–1994.

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Los 'inviernos' de la IA: retrocesos temporales en el desarrollo, 1974–1980 y 1987–1994.

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Durante estos periodos disminuyó el interés y la financiación en IA, aunque surgieron avances como TD-Gammon (1992), un programa que aprendió a jugar backgammon casi al nivel de expertos.

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 IBM's Deep Blue: La computadora que venció al campeón de ajedrez, 1997.

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 IBM's Deep Blue: La computadora que venció al campeón de ajedrez, 1997.

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Deep Blue de IBM se convirtió en el primer sistema informático en derrotar a un campeón mundial de ajedrez. Este hito demostró la capacidad de las supercomputadoras para realizar cálculos complejos y procesar datos masivos, abriendo el camino para avances en la inteligencia artificial y la computación de alto rendimiento.

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AlexNet: El Hito del Reconocimiento de Imágenes, 2012.

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AlexNet: El Hito del Reconocimiento de Imágenes, 2012.

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La red neuronal profunda AlexNet revolucionó el reconocimiento de imágenes, logrando una precisión casi humana para identificar objetos. Este avance sentó las bases para el desarrollo de la visión artificial, fundamental en campos como la robótica y los vehículos autónomos.

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GPT-2019.: La Promesa del Procesamiento del Lenguaje Natural,

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GPT-2019.: La Promesa del Procesamiento del Lenguaje Natural,

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Demostró el poder del procesamiento del lenguaje natural. Este modelo podía predecir y generar texto coherente, lo que le permitía realizar tareas como resumir y traducir, mostrando el potencial de la IA para manejar y crear lenguaje de forma fluida.

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GPT-3 y ChatGPT: La Era de la IA Generativa, 2020-2024.

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GPT-3 y ChatGPT: La Era de la IA Generativa, 2020-2024.

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La IA se aceleró con el lanzamiento de GPT-3, un modelo capaz de generar texto indistinguible del humano. Este avance culminó con ChatGPT a finales de 2022, que popularizó la IA generativa a nivel mundial. Esta fase ha impulsado el desarrollo de sistemas capaces de crear contenido de forma autónoma, transformando diversos sectores y, al mismo tiempo, generando un debate global sobre la ética y la regulación responsable de esta tecnología.

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El futuro de la IA, proyecciones a futuro.

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El futuro de la IA, proyecciones a futuro.

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Se espera que la IA evolucione para ser más interactiva, capaz de dar instrucciones y hacer nuevos descubrimientos científicos. Además, los modelos futuros podrán razonar y planificar, entendiendo el mundo físico de forma más profunda.

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https://es.weforum.org/stories/2024/10/una-breve-historia-de-la-ia-en-10-momentos-clave/

IA CONSULTADA:

- Chatgpt

- Gemini

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La década pasada ha sido testigo de una aceleración vertiginosa en las capacidades de la IA.

Iniciativas como la Alianza para la Gobernanza de la IA del Foro Económico Mundial trabajan para garantizar que la IA sea inclusiva, ética y sostenible a medida que impulsa el cambio en todos los sectores.

Estos son algunos de los momentos clave de progreso de la IA - y lo que podría venir después.

Desde las primeras computadoras digitales construidas en la década de 1940 hasta los múltiples usos de las herramientas de aprendizaje automático de hoy en día, la inteligencia artificial (IA) ha recorrido un largo camino en un espacio de tiempo relativamente corto.

Hasta hace pocos años, los avances eran lentos en comparación con los estándares actuales, con la potencia computacional de la IA duplicándose aproximadamente cada 20 meses. Avancemos hasta 2024, el avance es vertiginoso, duplicándose cada seis meses.

He aquí un breve vistazo a algunos de los avances más significativos a lo largo de los años - y a lo que podría venir después.

La última década ha visto una rápida aceleración de las capacidades de la IA. Image: Our World in Data

1950: Teseo, el ratón robot

Uno de los primeros ejemplos de aprendizaje automático fue un ratón robótico capaz de recorrer un laberinto "aprendiendo" mientras lo hacía. Desarrollado por Claude Shannon, un matemático e investigador estadounidense, Teseo era un pequeño dispositivo de madera con bigotes metálicos en la nariz y un imán en su cuerpo. Instalados bajo el laberinto, una serie de circuitos de relé telefónicos y un electroimán montado en un motor ayudaban a Teseo a orientarse, registrando salidas y paredes a medida que avanzaba. Como informa MIT Technology Review, Shannon dijo que la máquina era "capaz de resolver [por ensayo y error], recordar la solución y también olvidarla en caso de que la situación cambie y la solución ya no sea aplicable".

1956: Conferencia de Dartmouth

Conocida oficialmente como Proyecto de Investigación de Verano de Dartmouth sobre Inteligencia Artificial, esta conferencia celebrada en la universidad Dartmouth College de EE. UU. se considera ampliamente como el lugar de nacimiento de la IA como campo. Un pequeño equipo de científicos - entre los que se encontraba Claude Shannon - acuñó el término "inteligencia artificial" para el evento y estableció el camino para el pensamiento y la investigación futuros sobre la tecnología.

1958: Perceptron

Un paso significativo en el aprendizaje automático, Perceptrón se considera la primera red neuronal artificial, que es un programa que toma decisiones de forma similar al cerebro humano. Desarrollado por el psicólogo estadounidense Frank Rosenblatt, el modelo aprendió por sí mismo a distinguir entre tarjetas perforadas marcadas a la izquierda y a la derecha. Rosenblatt lo describió como "la primera máquina capaz de tener una idea original".

1960: ADALINE

1974-1980 & 1987-1994: 'Inviernos' de IA

Entre estas fechas aproximadas, el mundo experimentó pausas en la financiación, investigación y desarrollo de la IA, a menudo denominadas inviernos de IA. Sin embargo, se produjeron algunos avances significativos, como un programa llamado TD-Gammon, que en 1992 aprendió a jugar al backgammon a un nivel ligeramente inferior al de los mejores jugadores de la época.

1997: Deep Blue

Deep Blue de IBM fue más allá que TD-Gammon y todas las demás máquinas que habían existido hasta entonces: se convirtió en el primer sistema informático en derrotar a un campeón del mundo de ajedrez en una partida de torneo estándar. La tecnología subyacente de Deep Blue mejoró la capacidad de las supercomputadoras para realizar los cálculos complejos necesarios para llevar a cabo tareas como descubrir patrones en bases de datos.

2012: AlexNet

Aunque que muchas de las principales empresas tecnológicas están involucradas en la evolución de la IA, fue el lanzamiento del Generative Pre-trained Transformer 2 (o GPT-2) de la entonces poco conocida OpenAI lo que mostró el poder del procesamiento del lenguaje natural. Capaz de predecir el siguiente elemento de una secuencia, podía realizar tareas como resumir y traducir texto. "Nuestro modelo es capaz de generar respuestas a partir de una variedad de instrucciones (prompts) que resultan cercanas a la calidad humana y demuestran coherencia a lo largo de una página o más de texto", afirmó OpenAI en un blog en ese momento.

2020-2024: La evolución de la IA se acelera

El lanzamiento del GPT-3 de OpenAI en 2020 trajo un modelo capaz de producir texto que a menudo es indistinguible del escrito por humanos. El chatbot ChatGPT, lanzado a fines de 2022, se basó en este gran modelo de lenguaje y presentó la IA generativa propiamente dicha al todo el mundo.

El lanzamiento de ChatGPT desencadenó una nueva fase de rápido desarrollo, y la IA generativa empezó rápidamente a transformar todos los aspectos de los negocios y de nuestras vidas. Paralelamente, los problemas de sesgo y alucinación llevaron a llamados para que la IA generativa se implementara y se gobernara de manera responsable. Iniciativas como la Alianza para la Gobernanza de la IA del Foro Económico Mundial trabajan para garantizar que la IA sea inclusiva, ética y sostenible a medida que impulsa el cambio en todos los sectores.

El futuro de la IA

Pero además de garantizar que los beneficios de la IA lleguen a todos, ¿qué viene para esta tecnología?

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Una breve historia de la IA en 10 momentos clave

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La inteligencia artificial está desarrollándose a un ritmo vertiginoso. Aquí echamos un vistazo a cómo llegamos hasta aquí y qué podría venir después.