INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN LA HISTORIA

Inteligencia Artificial

1921: Se introduce la palabra “Robot

1950: Turing Test: Definiendo la IA

1956: Dartmouth Workshop: El nacimiento de un campo

1842: De los números a la poesía

1943: Las neuronas se vuelven artificiales

1951: Ferranti Mark I: Innovación en computación

Inteligencia Artificial

1961: Unimate: La robótica toma forma

1969: Shakey the Robot: Explorando el mundo

1972: PROLOG: Programando la inteligencia

1956: El primer programa de IA

1964: ELIZA: Conversaciones con máquinas

1969: El problema del XOR

Inteligencia Artificial

1974 - 1979

1986: Aprendiendo a aprender con retropropagación

1987 - 1993: Segundo Invierno IA

1973 Invierno de la IA

1979: Stanford Cart: Movilidad autónoma

1986: RNNs

Inteligencia Artificial

2002: Roomba

2009: ImageNet democratiza los datos

2012: Visión sobrehumana

1997: Deep Blue

2004: DARPA Grand Challenge: Vehículos que piensan

2011: Watson en Jeopardy: Compitiendo con la mente humana

Inteligencia Artificial

2014: Alexa

2015 - 2016: Aprendizaje profundo al alcance de todos

2018: BERT, un modelo de lenguaje

2014: Enseñando a las máquinas a inventar

2015: AlphaGo: Estrategia a nivel maestro

2017: AlphaGo

Inteligencia Artificial

2020: DeepSpeed y T-NLG: Avances en generación de lenguaje

2021: OpenAI Codex: Asistencia en programación

2023: GPT-4 y Google Bard: La vanguardia de la IA

2018: GPT-2: La nueva era de la generación de texto

2020: GPT-3 de OpenAI

2022: ChatGPT: Cambiando la forma en que comunicamos

Inteligencia Artificial

2023: Reconocimientos y logros de GPT-4

Agosto 2024:

2023: Expansión y adopción de ChatGPT

Enero 2024

Febrero 2024:

Abril 2024:

CONTINUARÁ...

La matemática Ada Lovelace fue la primera en ver el potencial de las computadoras más allá de las matemáticas.

1842: De los números a la poesía

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Karel Čapek, un dramaturgo checo, lanzó su obra de ciencia ficción “Rossum’s Universal Robots”, donde exploró el concepto de personas artificiales a las que llamó robots, que proviene de la palabra “robota”

1921: Se introduce la palabra “Robot”

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El primer modelo matemático de la neurona fue propuesto por Warren McCulloch y Walter Pitts.

1943: Las neuronas se vuelven artificiales

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El matemático británico Alan Turing propone un test para determinar si una máquina puede exhibir comportamiento inteligente. Este test se convierte en una referencia fundamental para la definición de la IA.

1950: Turing Test: Definiendo la IA

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La primera computadora comercialmente disponible, Ferranti Mark I, realiza cálculos complejos, sentando las bases para futuras investigaciones en IA.”

1951: Ferranti Mark I: Innovación en computación

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El término “inteligencia artificial” es acuñado en una conferencia en la Universidad de Dartmouth organizada por John McCarthy.

1956: Dartmouth Workshop: El nacimiento de un campo

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Joseph Weizenbaum, científico informático de MIT, desarrolló ELIZA, el primer chatbot que podía conversar funcionalmente en inglés con una persona.

1964: ELIZA: Conversaciones con máquinas

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Shakey, desarrollado en Stanford, se convierte en el primer robot móvil controlado por IA capaz de razonar sobre su entorno para moverse.

1969: Shakey the Robot: Explorando el mundo

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Se introduce el lenguaje de programación PROLOG, que se convierte en uno de los principales lenguajes para la programación en IA

1972: PROLOG: Programando la inteligencia

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El robot industrial, Unimate, inventado por George Devol, se convirtió en el primero en trabajar en una línea de montaje de General Motors.

1961: Unimate: La robótica toma forma

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Marvin Minsky y Seymour Papert exploran en un libro las fortalezas y limitaciones delos perceptrones, la más importante siendo la incapacidad de implementar la función lógica XOR.

1969: El problema del XOR

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Allen Newell, Herbert Simon y Cliff Shaw fueron coautores de Logic Theorist, el primer programa informático de inteligencia artificial..

1956: El primer programa de IA

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El matemático James Lighthill dio en 1973 un reporte sobre el poco avance de la inteligencia artificial en Reino Unido. Los fondos para la investigación fueron suprimidos y de esa manera comenzó lo que se conoció como el invierno de la inteligencia artificial.

1973 Invierno de la IA

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El Stanford Cart logra navegar autónomamente a través de una habitación llena de obstáculos, sentando las bases para los futuros vehículos autónomos.

1979: Stanford Cart: Movilidad autónoma

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El interés y la financiación de la investigación en inteligencia artificial nuevamente disminuyen.

1987 - 1993: Segundo Invierno IA

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Muchos comienzos en falso y callejones sinsalida dejan a la investigación en IA sin fondos y con poco interés.

1974 - 1979

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En un artículo muy influyente, Rumelhart, Hinton, y Williams, popularizan el algoritmo de retropropagación para entrenar redes neuronales multicapa.

1986: Aprendiendo a aprender con retropropagación

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Michael Jordan propone una nueva arquitectura para generar secuencias de fonemas con una estructura de cuatro capas. • Unidades plan. • Unidades de contexto. • Unidades ocultas. • Unidades de salida.

1986: RNNs

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El primer robot de éxito comercial para el hogar: una aspiradora autónoma llamada Roomba.

2002: Roomba

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IBM Watson, una supercomputadora con capacidades de IA, compite y gana contra campeones humanos en el programa de televisión «Jeopardy», demostrando la capacidad de la IA para procesar y responder preguntas en lenguaje natural a una velocidad asombrosa.

2011: Watson en Jeopardy: Compitiendo con la mente humana

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El primer vehículo autónomo recorre un trayecto de 131 millas en el desierto, demostrando el potencial de la IA en la industria automotriz.

2004: DARPA Grand Challenge: Vehículos que piensan

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Fei-Fei Li lanzó ImageNet, una base de datos gratuita de 14 millones de imágenes. Los investigadores de IA comenzaron a usar ImageNet para entrenar redes neuronales para catalogar fotos e identificar objetos.

2009: ImageNet democratiza los datos

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Una red neuronal convolucional se utiliza para ganar el concurso de reconocimiento de imágenes sobre ImageNet, con un rendimiento sobrehumano por primera vez.

2012: Visión sobrehumana

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Deep Blue, una computadora que juega al ajedrez derrota al campeón mundial, Garry Kasparov.

1997: Deep Blue

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Se lanzan dos librerías de código abierto TensorFlow y PyTorch, que rápidamente se popularizan como el software por defecto para desarrollar proyectos de aprendizaje automático.

2015 - 2016: Aprendizaje profundo al alcance de todos

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La IA de Google, Alpha-Go, vence al campeón mundial Ke Jie en el complejo juego de mesa de Go.

2017: AlphaGo

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Ian Goodfellow introduce las redes generativas adversarias (GAN) que utilizan dos redes neuronales enfrentándose una contra la otra para generar nuevas instancias sintéticas de datos. Se utilizan ampliamente en la generación de imágenes, video y voz.

2014: Enseñando a las máquinas a inventar

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Desarrollado por DeepMind, AlphaGo sorprende al mundo al vencer al campeón mundial de Go, un juego milenario conocido por su complejidad estratégica.

2015: AlphaGo: Estrategia a nivel maestro

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Amazon lanza Alexa, un asistente virtual inteligente con interfaz de voz.

2014: Alexa

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Google desarrolló BERT, la primera “representación de lenguaje bidireccional y sin supervisión” que se puede utilizar en una variedad de tareas de lenguaje natural, como responder preguntas.

2018: BERT, un modelo de lenguaje

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OpenAI lanza ChatGPT, un chatbot de IA que se basa inicialmente en el modelo GPT-3.5. A pesar de sus elogios por su fluidez y base de conocimientos, también enfrenta críticas por ciertas respuestas incorrectas. Sin embargo, su lanzamiento desencadena un debate sobre el impacto de la IA en la sociedad.

2022: ChatGPT: Cambiando la forma en que comunicamos

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OpenAI presenta Codex, una herramienta revolucionaria que asiste a los programadores generando código automáticamente. Basado en el modelo GPT-3, Codex se convierte en una herramienta esencial para desarrolladores de todo el mundo.

2021: OpenAI Codex: Asistencia en programación

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OpenAI lanza GPT-3, un modelo autoregresivo que produce texto, código y poesía con una calidad excepcionalmente similar a la humana. Con una capacidad diez veces mayor que T-NLG, GPT-3 se convierte en una referencia en el campo de la IA.

2020: GPT-3 de OpenAI

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OpenAI presenta GPT-2, un modelo generativo que puede escribir ensayos, responder preguntas y generar contenido que es prácticamente indistinguible del escrito por humanos.

2018: GPT-2: La nueva era de la generación de texto

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Microsoft presenta DeepSpeed, una biblioteca de optimización para deep learning, y T-NLG, un modelo de generación de lenguaje con 17 mil millones de parámetros, marcando un hito en la capacidad de las máquinas para generar texto.

2020: DeepSpeed y T-NLG: Avances en generación de lenguaje

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OpenAI presenta GPT-4, una versión mejorada y multimodal que permite la entrada de imágenes además de texto. A pesar de sus avances, GPT-4 mantiene ciertos desafíos de su predecesor. En respuesta a ChatGPT, Google lanza Google Bard, basado en su modelo de lenguaje LaMDA, ofreciendo una nueva alternativa en el mundo de los chatbots.

2023: GPT-4 y Google Bard: La vanguardia de la IA

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OpenAI, con su modelo GPT-4, logra puntuaciones impresionantes en pruebas estandarizadas. En el SAT, una prueba ampliamente reconocida en Estados Unidos, GPT-4 obtiene una puntuación de 1410 (percentil 94). Además, en el LSAT, alcanza un percentil de 88 con una puntuación de 163, y en el Uniform Bar Exam, logra un percentil de 90 con una puntuación de 298. Estos logros demuestran la capacidad de GPT-4 para comprender y razonar a niveles comparables a los humanos en diversas áreas del conocimiento.

2023: Reconocimientos y logros de GPT-4

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Lanzamiento de GPT-5: Se anuncia la nueva versión de los modelos de lenguaje GPT, con mejoras significativas en la comprensión contextual, personalización, y capacidad para interactuar con múltiples herramientas, acelerando la integración de IA en sectores como la educación y la atención al cliente.

Enero 2024

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Para enero de 2023, ChatGPT alcanza más de 100 millones de usuarios, convirtiéndose en una de las aplicaciones de consumo de más rápido crecimiento. Su integración con GPT-4 amplía aún más sus capacidades y atractivo para el público general.

2023: Expansión y adopción de ChatGPT

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Adopción de la Ley de IA de la UE: La Unión Europea implementa formalmente su Reglamento de IA, con disposiciones estrictas sobre la transparencia y las responsabilidades éticas de los desarrolladores de IA, impulsando regulaciones globales similares.

Abril 2024:

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Conferencia AI Alignment: Científicos y reguladores internacionales se reúnen para discutir el alineamiento de la IA con los valores humanos. Se proponen nuevas directrices para mejorar la seguridad y reducir los riesgos asociados con los sistemas autónomos avanzados.

Febrero 2024:

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Colaboración de OpenAI con empresas robóticas: OpenAI anuncia una colaboración con empresas de robótica para integrar IA avanzada en robots que trabajarán en fábricas y hospitales, mejorando la autonomía y las capacidades de los robots.

Agosto 2024:

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