Evolución de los Enfoques en la Inteligencia Artificial by Dafne Tapia Cruz

Precursores y Fundamentos (Siglo XVII - 1940)

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Esta etapa establece las bases teóricas y conceptuales que harían posible el desarrollo de la IA moderna.

1763 - Razonamiento Probabilístico (Base teórica).

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1913 - Autómatas y Máquinas de Juego (Simulación de procesos cognitivos).

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1943 - Conexionismo (Modelo neuronal artificial) / Base para el Aprendizaje.

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(1950 - 1970) El Nacimiento de la IA

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Este período está marcado por el nombramiento formal de la disciplina y el surgimiento de los primeros enfoques basados en la lógica simbólica y la búsqueda heurística.

1950 - IA Fuerte/Débil (Cuestionamiento filosófico) / Prueba de Inteligencia (Test de Turing).

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1956 - IA como Disciplina / Enfoque Simbólico/Lógico (Propuesta inicial).

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1959 - Razonamiento como Búsqueda (Búsqueda heurística) / Conexionismo Temprano.

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1965 - Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN).

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(1970 - 1990) El Invierno de la IA y los Sistemas Expertos.

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El optimismo inicial se reduce debido a las limitaciones de las computadoras para manejar la "explosión combinatoria" y la falta de datos y poder de cómputo. Surge una aplicación más pragmática: los Sistemas Expertos.

Mediados '70 - Crítica a la IA (Limitaciones de Búsqueda).

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'70Se populariza el término "Invierno de la IA" debido al escepticismo sobre la capacidad de los programas para escalar.

1970 - 1980 Sistemas Basados en Conocimiento (Reglas explícitas) / Ingeniería del Conocimiento.

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1986 - Conexionismo (Resurgimiento) / Aprendizaje Automático (Machine Learning).

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(1990 - 2010) El Renacimiento y la Era del Aprendizaje Automático.

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Impulsado por el aumento de la capacidad de cómputo y la disponibilidad de datos, el enfoque se desplaza de la lógica simbólica a la estadística y el aprendizaje a partir de datos.

Década de 1990 - Aprendizaje Automático (Estadística y datos).

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1997 - IA de Juego (Aplicación práctica).

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2006 - Aprendizaje Profundo (Deep Learning) (Inicio teórico).

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(2010 - Presente) La Explosión del Aprendizaje Profundo y la IA Contemporánea).

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La computación en la nube, el poder de las GPUs (unidades de procesamiento gráfico) y el Big Data permiten que el Deep Learning domine el campo, llevando a avances masivos en diversas áreas.

2012 - Aprendizaje Profundo (Deep Learning) (Validación) / Redes Neuronales Convolucionales (CNN).

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2016 - Aprendizaje por Refuerzo / Redes Neuronales Profundas.

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2017 - Arquitectura Transformer (Base para modelos a gran escala).

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2020s - IA Generativa / Grandes Modelos de Lenguaje (LLMs) / IA con Memoria Limitada (Según clasificación de Google Cloud).

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