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Platón da las primeras explicaciones teóricas sobre el cerebro y el pensamiento, seguido por Aristóteles.

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Herón construye un autómata hidráulico, marcando uno de los primeros intentos de automatización.

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Alan Turing estudia el cerebro como un modelo para la computación.

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Warren McCulloch y Walter Pitts presentan una teoría sobre cómo funcionan las neuronas, modelando una red neuronal con circuitos eléctricos.

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Donald Hebb publica "La organización del comportamiento", estableciendo los principios del aprendizaje en las redes neuronales.

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Karl Lashley descubre que la información no se almacena centralmente en el cerebro, sino de forma distribuida.

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Congreso de Dartmouth marca el nacimiento de la Inteligencia Artificial.

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Frank Rosenblatt desarrolla el Perceptrón, la primera red neuronal, pero con limitaciones en la clasificación no lineal.

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Bernard Widrow y Marcial Hoff crean el modelo Adaline para eliminar ecos en líneas telefónicas.

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Stephen Grossberg desarrolla redes neuronales para tareas como el reconocimiento continuo de habla.

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Marvin Minsky y Seymour Papert critican las limitaciones del Perceptrón, frenando el desarrollo de las redes neuronales hasta 1982.

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Paul Werbos introduce el algoritmo de retropropagación (backpropagation).

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Stephen Grossberg propone la Teoría de Resonancia Adaptada (TRA), que simula habilidades cerebrales como la memoria.

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Kunihiko Fukushima desarrolla un modelo neuronal para el reconocimiento de patrones visuales.

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John Hopfield revive el interés en las redes neuronales con su trabajo sobre "Computación neuronal de decisiones".

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David Rumelhart y Geoffrey Hinton redescubren el algoritmo de retropropagación, lo que marca un renacimiento en la investigación sobre redes neuronales.