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HISTORIA DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

Alex Rodriguez

Created on August 28, 2023

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HISTORIA DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

GENESIS

1951

Warren McCulloch y Walter Pitts han sido reconocidos como autores del primer trabajo de Inteligencia Artificial.

1943

2 estudiantes, Marvin Minsky y Dean Edmonds, construyeron el primer computador a partir de una red neuronal llamado SNARC.

En 1956 se dio el término "inteligencia artificial" en Dartmouth durante una conferencia convocada por McCarthy, a la cual asistieron, entre otros, Minsky, Newell y Simon.

Donald Hebb propuso y demostró una sencilla regla de actualización para modificar las intensidades de las conexiones entre neuronas.

1956

1949

Historia de la inteligencia artificial

Entusiasmo inicial

1950

1966

1958

Esta prueba plantea que si una máquina puede sostener una conversación escrita con un ser humano de manera que el humano no pueda distinguir si está hablando con otro humano o con la máquina.

ELIZA, creado por Joseph Weizenbaum, fue un programa de procesamiento de lenguaje natural que simulaba conversaciones terapéuticas.

John McCarthy desarrolló el lenguaje de programación LISP (LISt Processing) para la investigación en inteligencia artificial.

Allen Newell y Herbert A. Simon desarrollaron un programa de inteligencia artificial llamado "Teorema de la demostración lógica general", que podía demostrar automáticamente teoremas matemáticos. Utilizaron reglas lógicas y heurísticas para guiar el proceso de demostración, marcando uno de los primeros intentos de crear una máquina capaz de emular el razonamiento humano.

La Conferencia de Dartmouth, organizada por John McCarthy, reunió a investigadores de diversas disciplinas para explorar el concepto de inteligencia artificial.

1956

1959

Historia de la inteligencia artificial

Una dosis de realidad

1966

1970

programas diseñados para emular el razonamiento y la toma de decisiones de expertos humanos en dominios específicos. Aunque aún primitivos, estos sistemas allanaron el camino para aplicaciones más especializadas de la inteligencia artificial.

En un intento de agilizar la traducción de artículos científicos rusos en vísperas del lanzamiento del Sputnik en 1957.

A medida que se desarrollaban sistemas expertos y otras aplicaciones especializadas, el campo de la inteligencia artificial comenzó a recuperarse de su período de escepticismo. El enfoque en problemas prácticos y aplicaciones específicas ayudó a revitalizar el interés en la investigación y el desarrollo en el campo.

La incapacidad para manejar la "explosión combinatoria" fue una de las principales críticas que se hicieron a la IA en el informe de Lighthill, informe en el que se basó la decisión del gobierno británico para retirar la ayuda a las investigaciones sobre IA.

1973

HISTORIA DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

ETAPA: SISTEMAS BASADOS EN EL CONOCIMIENTO

1969

1978

1972

CADUCEUS era sistema experto médico programado para realizar diagnósticos en medicina interna, podía diagnosticar hasta 1.000 enfermedades diferentes

Orientado a la investigación y determinación de diagnósticos en el campo de las enfermedades infecciosas de la sangre.

Nacen los sistemas expertos, que se basan en simular el razonamiento humano, de la misma manera que lo hace un experto en algún campo.

Allen Newell y Herbert Simon desarrollaron un programa llamado GPS (General Problem Solver), el cual era capaz de resolver problemas no tan reales.

DENDRAL(Dentritic Algorithm) fue el primer sistema experto que se utilizó para estructuras moleculares, tuvo cierto éxito para químicos y biólogos. Utilizó lenguaje LISP.

1970

1975

HISTORIA DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

ETAPA: INTELIGENCIA ARTIFICIAL INDUSTRIAL

1980

1986

La IA comenzó a ser una industria, fundamentalmente en Estados Unidos, donde surgieron compañías con grupos de trabajo dedicados a desarrollos basados en sistemas expertos

La compañía estimaba que el sistema había ahorrado 40 millones de dólares en un año

El primer sistema experto comercial, llamado R1, empezó a funcionar en DEC (Digital Equipment Corporation), y ayudaba en la configuración de las órdenes de nuevos sistemas de computación.

DEC había desarrollado 40 sistemas expertos, DuPont tenía 100 en uso y 500 en desarrollo, con un ahorro estimado de 10 millones de dólares al año.

1982

1988

Redes Neuronales

1980

1997

1989

Segunda generacion de redes neuronales, se centraron en comprension de imagenes y audios

Traducción AutomáticaAnálisis de Sentimientos Generación de Texto Predicción de Precios

Su función principal es introducir no linealidad en el modelo matemático, lo que permite a la red neuronal aprender y modelar relaciones complejas en los datos.

Potente arquitectura de redes neuronales que se utilizan para la generación de datos sintéticos que se asemejan a los datos de entrenamiento.

Creacion y despliegue del machine learning

2006

2014

Relaciones Complejas

Sigmoidales

Patrones

Feedforward

1980

Lenguaje natural

Backpropagation

1987

Convolutional Neural Networks (CNN)Recurrent Neural Networks (RNN)

1997

Long short term memory (LSTM)

Aqui se empezo a avanzar bastante mas rapido debido a la implementacion de las nuevas tecnologias y recursos disponibles

2006

Deep Belief Networks (DBN)

2014

Generative Adversarial Networks (GAN)

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