Oliver Selfridge publicó "Pandemonium: un paradigma para el aprendizaje", una contribución histórica al aprendizaje automático que describió un modelo que podía mejorar de forma adaptativa para encontrar patrones en los eventos.

El Instituto de Investigación de Stanford desarrolló Shakey, el primer robot inteligente móvil del mundo que combina IA, visión artificial, navegación y PNL. Es el precursor de los coches autónomos y los drones.

Marvin Minsky y Seymour Papert publicaron el libro Perceptrons , que describió las limitaciones de las redes neuronales simples y provocó que la investigación sobre redes neuronales decayera y la investigación sobre IA simbólica prosperara.

Deep Blue de IBM derrotó a Garry Kasparov en una revancha histórica de ajedrez, la primera derrota de un campeón mundial reinante de ajedrez por una computadora en condiciones de torneo.

IBM Watson surgió con el objetivo inicial de vencer a un humano en el icónico concurso de preguntas Jeopardy! En 2011, el sistema informático de preguntas y respuestas derrotó al campeón humano de todos los tiempos del programa, Ken Jennings.

Apple lanzó Siri, un asistente personal activado por voz que puede generar respuestas y realizar acciones en respuesta a solicitudes de voz.

DeepMind introdujo el aprendizaje de refuerzo profundo, una CNN que aprendía en base a recompensas y aprendía a jugar mediante la repetición, superando los niveles de expertos humanos.

El investigador de Google Tomas Mikolov y sus colegas introdujeron Word2vec para identificar automáticamente las relaciones semánticas entre palabras.

Diederik Kingma y Max Welling introdujeron autocodificadores variacionales para generar imágenes, vídeos y texto.

Facebook desarrolló el sistema de reconocimiento facial de aprendizaje profundo DeepFace, que identifica rostros humanos en imágenes digitales con una precisión casi humana.

Uber inició un programa piloto de automóviles autónomos en Pittsburgh para un grupo selecto de usuarios.

Los investigadores de Google desarrollaron el concepto de transformadores en el artículo fundamental "Attention Is All You Need", que inspiró investigaciones posteriores sobre herramientas que pudieran analizar automáticamente texto no etiquetado en modelos de lenguaje grandes (LLM).

El físico británico Stephen Hawking advirtió: «A menos que aprendamos a prepararnos y evitar los riesgos potenciales, la IA podría ser el peor acontecimiento en la historia de nuestra civilización».

OpenAI lanzó GPT (Transformador preentrenado generativo), allanando el camino para los LLM posteriores.

Groove X presentó un mini-robot doméstico llamado Lovot que podría detectar y afectar los cambios de humor en los humanos.

El algoritmo de aprendizaje profundo de Google AI y Langone Medical Center superó a los radiólogos en la detección de posibles cánceres de pulmón.

Open AI lanzó el GPT-3 LLM que consta de 175 mil millones de parámetros para generar modelos de texto similares a los humanos.

Nvidia anunció la versión beta de su plataforma Omniverse para crear modelos 3D en el mundo físico.

El sistema AlphaFold de DeepMind ganó el concurso de plegamiento de proteínas Evaluación crítica de predicción de la estructura de proteínas.

La Universidad de California en San Diego creó un robot blando de cuatro patas que funcionaba con aire presurizado en lugar de dispositivos electrónicos.

DeepMind presentó AlphaTensor "para descubrir algoritmos nuevos, eficientes y demostrablemente correctos ".

Intel afirmó que su detector de deepfakes en tiempo real FakeCatcher tenía una precisión del 96%.

OpenAI lanzó ChatGPT el 30 de noviembre para proporcionar una interfaz basada en chat a su LLM GPT-3.5, lo que indica la democratización de la IA para las masas.

Elon Musk, Steve Wozniak y miles de firmantes más pidieron una pausa de seis meses en el entrenamiento de "sistemas de IA más potentes que GPT-4".

El Parlamento Europeo adoptó la Ley de Inteligencia Artificial con disposiciones que se aplicarán a lo largo del tiempo, incluidos códigos de práctica, la prohibición de los sistemas de IA que plantean "riesgos inaceptables" y requisitos de transparencia para los sistemas de IA de propósito general.

Aprovechando el auge de GenAI, los continuos avances tecnológicos y la influencia de la inteligencia artificial se encuentran en las primeras etapas de sus aplicaciones en procesos de negocios, sistemas autónomos, manufactura, atención médica, servicios financieros, marketing, experiencia del cliente, entornos laborales, educación, agricultura, derecho, sistemas y gestión de TI, ciberseguridad y transporte terrestre, aéreo y espacial.