Historia de la Inteligencia Artificial

Historia de la inteligecia artificial

la IA se centró principalmente en el enfoque simbólico, utilizando reglas lógicas y símbolos para representar el conocimiento y resolver problemas. Ejemplos notables incluyen el desarrollo del lenguaje de programación LISP por John McCarthy y la creación del sistema experto DENDRAL para el análisis químico.s

1956

1950s y 1960s

1970s y 1980s

El surgimiento de la IA simbólica

El invierno de la IA

Primeros experimentos

1960s y 1970s

Dartmouth Conference

se realizaron varios experimentos pioneros en IA. Por ejemplo, Alan Turing propuso la "Prueba de Turing" en 1950, una forma de evaluar la inteligencia de una máquina. Además, Herbert Simon y Allen Newell desarrollaron el programa Logic Theorist en 1956, que podía demostrar teoremas matemáticos simples.

la IA experimentó un período de desilusión conocido como "el invierno de la IA". Los problemas de rendimiento, la falta de avances significativos y la sobreexpectación llevaron a una disminución en la financiación y el interés en la investigación de IA.

Se considera que la IA como campo de estudio formal comenzó en la Conferencia de Dartmouth en 1956, donde se acuñó el término "inteligencia artificial". Los investigadores reunidos allí tenían la visión de crear máquinas que pudieran realizar tareas que requerían inteligencia humana.

Historia de la inteligecia artificial

1990s hasta la actualidad

actualidad

El renacimiento de la IA

Aplicaciones modernas de la IA

Hoy en día, la IA está presente en una amplia gama de aplicaciones, desde asistentes virtuales en teléfonos inteligentes hasta sistemas de recomendación en plataformas de streaming, pasando por vehículos autónomos y diagnóstico médico asistido por ordenador.

la IA ha experimentado un renacimiento espectacular, impulsado por avances en algoritmos, potencia informática y disponibilidad de datos. Se han desarrollado y aplicado con éxito técnicas como el aprendizaje profundo (deep learning), que ha demostrado ser especialmente efectivo en áreas como el reconocimiento de imágenes, el procesamiento del lenguaje natural y la robótica.

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