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1945: Nacimiento de la informática moderna

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1945: Nacimiento de la informática moderna

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El concepto de una máquina de propósito general es introducido por Alan Turing, marcando el nacimiento de la informática moderna. Turing planteó la base teórica para el desarrollo de computadoras capaces de realizar cualquier tipo de cálculo o tarea.

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Alan Turing propone el Test de Turing como un criterio para medir la inteligencia de una máquina, fomentando así la idea de que las computadoras pueden imitar la inteligencia humana.

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1960: LISP - El primer lenguaje de programación funcional

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1960: LISP - El primer lenguaje de programación funcional

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John McCarthy crea LISP, el primer lenguaje de programación funcional, que se convertiría en una herramienta crucial en el desarrollo de la inteligencia artificial.

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1971: Intel 4004 - El primer microprocesador

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1971: Intel 4004 - El primer microprocesador

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Intel introduce el 4004, el primer microprocesador en un solo chip, allanando el camino para el desarrollo de computadoras personales.

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1980: Teoría de la complejidad computacional

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1980: Teoría de la complejidad computacional

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Se desarrolla la teoría de la complejidad computacional, que permite comparar la eficiencia de los algoritmos y clasificar problemas computacionales según su dificultad.

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1991: Python - Un lenguaje de programación de alto nivel

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1991: Python - Un lenguaje de programación de alto nivel

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Guido van Rossum desarrolla Python, un lenguaje de programación de alto nivel que destacaría por su simplicidad y legibilidad, haciéndolo accesible para principiantes y útil para el desarrollo rápido de aplicaciones.

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Amazon lanza AWS, marcando el inicio de la era de la computación en la nube. Esto permitió a las personas y empresas acceder a recursos de computación a gran escala sin necesidad de invertir en hardware.

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El término 'Big Data' comienza a utilizarse para describir conjuntos de datos tan grandes y complejos que requieren herramientas específicas de procesamiento de datos para poder ser analizados efectivamente.

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2012: Redes Neuronales Convolucionales en Deep Learning

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2012: Redes Neuronales Convolucionales en Deep Learning

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Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever y Geoffrey Hinton logran avances significativos en el campo de la visión computarizada utilizando redes neuronales convolucionales (CNN), lo que demuestra el potencial de las técnicas de Deep Learning.

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2021: La inteligencia artificial supera a los humanos en comprensión lectora

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2021: La inteligencia artificial supera a los humanos en comprensión lectora

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Por primera vez, sistemas de inteligencia artificial logran superar el desempeño de seres humanos en pruebas de comprensión lectora, destacando la evolución continua y el potencial del pensamiento computacional.