Google presentó el proyecto de aprendizaje automático a gran escala Sibyl para recomendaciones predictivas de usuarios.

Google lanza TPUs como hardware dedicado para aprendizaje automático con TensorFlow

En cuatro días ya había superado el millón de usuarios.

Deep Learning Super Sampling (DLSS 4.0): Nvidia presentó esta versión junto con la serie GeForce RTX 50. Basada en un modelo vision-transformer, permite generar múltiples frames a partir de uno solo, con mejoras de rendimiento de hasta 800 % y optimización de memoria

AlphaFold 3: Lanzado el 8 de mayo de 2024 por Google DeepMind, este modelo va más allá de las proteínas individuales: predice estructuras de complejos de proteínas, con DNA, RNA, modificaciones post-translacionales y ligandos.

un gran logro en procesamiento de lenguaje natural (PLN) y búsqueda de información en tiempo real.

2.- En 2011, Apple lanzó Siri integrado en el iPhone 4S, lo que popularizó la IA en asistentes virtuales.

Esto acercó la IA conversacional al usuario común y marcó el inicio de la era de asistentes inteligentes en smartphones.

3.- Crecimiento del aprendizaje automático en la industria

Comenzaron a generalizarse aplicaciones de IA en publicidad digital, motores de recomendación y análisis de grandes volúmenes de datos (Big Data).

• Empresas como Google, Facebook y Amazon aceleraron la inversión en IA para personalizar experiencias.

4.-Impulso al Machine Learning en la academia

• En 2011, se intensificaron los cursos abiertos de IA y machine learning, como el famoso curso de Andrew Ng y Peter Norvig en Stanford, que luego daría origen a Coursera.

• Esto democratizó el acceso al conocimiento de IA a nivel global.

https://www.techtarget.com/whatis/feature/History-and-evolution-of-machine-learning-A-timeline?utm_source=

• Stephen Hawking advirtió que la IA avanzada podría ser un riesgo existencial si no se controla.

• Elon Musk firmó junto con científicos la carta abierta del Future of Life Institute, pidiendo investigación responsable.

• Musk impulsó la creación de OpenAI (2015), con la misión de desarrollar IA de forma segura y beneficiosa para la humanidad.

  2.- AlphaGo (DeepMind, Google) → primera IA en vencer a un jugador profesional de Go.

  3.-Visión por computadora → CNNs superaron al humano en tareas de clasificación de imágenes (ImageNet).

  4.-Lenguaje Natural → modelos seq2seq impulsaron la traducción automática y el diálogo.

  5.-Robótica → robots más ágiles y autónomos (ej. Boston Dynamics).

1. DALL·E de OpenAI

   • OpenAI presentó DALL·E, un sistema multimodal capaz de generar imágenes a partir de descripciones textuales. Este avance demostró las capacidades de la IA para crear representaciones visuales originales y manipulables, ampliando las fronteras de la creatividad asistida por máquina. Venturebeat

2. GPT-3 y su integración en aplicaciones

   • El modelo de lenguaje GPT-3 continuó su expansión, integrándose en diversas aplicaciones para tareas como redacción, traducción y asistencia virtual. Su capacidad para generar texto coherente y contextualizado marcó un avance significativo en el procesamiento del lenguaje natural.