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1943: Neuronas artificiales de McCulloch y Pitts

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1943: Neuronas artificiales de McCulloch y Pitts

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En 1943, Warren McCulloch y Walter Pitts publicaron un modelo matemático de neuronas artificiales. Este hito es considerado el nacimiento teórico de la inteligencia artificial, al describir cómo se pueden simular procesos cerebrales mediante redes lógicas.

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Alan Turing publicó su famoso artículo donde plantea la pregunta '¿Pueden las máquinas pensar?'. Propuso el 'Test de Turing' como criterio para establecer si una máquina puede mostrar inteligencia comparable a la humana.

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1956: Conferencia de Dartmouth y nacimiento de la IA

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1956: Conferencia de Dartmouth y nacimiento de la IA

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En la conferencia de Dartmouth, John McCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester y Claude Shannon establecieron el término 'Inteligencia Artificial'. Este evento marca el inicio formal de la disciplina.

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Joseph Weizenbaum desarrolló Eliza, el primer programa capaz de simular una conversación humana, imitando a un psicoterapeuta. Fue un hito en la interacción hombre-máquina.

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Prolog, desarrollado por Alain Colmerauer y Robert Kowalski, marcó el auge de la IA basada en lógica y fue clave para la inteligencia artificial en Europa.

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Se popularizan los sistemas expertos, programas capaces de simular el razonamiento de un especialista humano en áreas concretas, revolucionando sectores como la medicina y la industria.

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La supercomputadora Deep Blue de IBM derrotó al campeón mundial de ajedrez Garry Kasparov, demostrando el poder de la IA en el procesamiento masivo de información y estrategia.

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2002: Primeros robots domésticos inteligentes

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2002: Primeros robots domésticos inteligentes

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Aparecen los primeros robots domésticos como Roomba, que usan algoritmos sencillos de IA para limpiar de forma autónoma, mostrando la utilidad cotidiana de la IA.

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2012: Deep Learning y el auge de las redes neuronales

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2012: Deep Learning y el auge de las redes neuronales

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La red neuronal AlexNet revoluciona la visión por computadora al ganar el concurso ImageNet. El deep learning se convierte en la principal línea de investigación en IA por su capacidad de aprendizaje.

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Modelos como ChatGPT demuestran la capacidad de las IA generativas para comprender y generar texto de manera sofisticada, cambiando la educación, las empresas y la vida cotidiana.

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Se espera que la IA siga avanzando en áreas como medicina personalizada, energías renovables y apoyo al aprendizaje, consolidando su papel como herramienta esencial para afrontar los retos del siglo XXI.