Línea Temporal Animada

Deep Blue vs. Kasparov Deep Blue de IBM vence al campeón mundial de ajedrez Garry Kasparov. Este evento histórico marcó la primera vez que una computadora derrotó a un campeón mundial de ajedrez en un match a seis partidas bajo condiciones de torneo. Deep Blue, desarrollado por un equipo de ingenieros de IBM, utilizaba una combinación de hardware especializado y software sofisticado para evaluar millones de posiciones por segundo. La victoria de Deep Blue sobre Kasparov, considerado por muchos como el mejor jugador de ajedrez de todos los tiempos, fue un momento decisivo que demostró el potencial de la IA para superar a los humanos en tareas cognitivas complejas y específicas.

Popularización del Algoritmo de Retropropagación David Rumelhart, Geoffrey Hinton y Ronald Williams publican un influyente artículo sobre el algoritmo de retropropagación, que se convierte en un método fundamental para entrenar redes neuronales profundas. Aunque el concepto existía antes, este trabajo popularizó su uso y demostró su eficacia en una variedad de problemas de aprendizaje.

El Stanford Cart: Pionero en Navegación Autónoma El Stanford Cart se convierte en uno de los primeros robots móviles capaces de navegar de forma autónoma en entornos con obstáculos. Desarrollado en la Universidad de Stanford bajo la dirección de Hans Moravec, el Cart utilizaba una cámara de televisión montada en un riel deslizante para tomar múltiples imágenes desde diferentes ángulos. Estas imágenes se procesaban para crear un mapa 3D del entorno y planificar una ruta libre de obstáculos. Aunque el Cart se movía lentamente, deteniéndose cada pocos metros para procesar nueva información, representó un avance significativo en la robótica móvil y la visión por computadora, sentando las bases para futuros desarrollos en vehículos autónomos y sistemas de navegación robótica.

ELIZA: El Primer Chatbot Joseph Weizenbaum crea ELIZA, considerado el primer programa de chat o chatbot. ELIZA fue diseñada para simular una conversación con un psicoterapeuta rogeriano, utilizando técnicas de procesamiento de lenguaje natural simples pero efectivas. El programa funcionaba principalmente reconociendo palabras clave en las entradas del usuario y respondiendo con frases pregrabadas o reformulando las declaraciones del usuario como preguntas. Aunque ELIZA no poseía una verdadera comprensión del lenguaje, su capacidad para mantener una conversación aparentemente coherente sorprendió a muchos usuarios y planteó importantes cuestiones sobre la naturaleza de la comunicación humano-máquina y la inteligencia artificial.

El Perceptrón de Rosenblatt Frank Rosenblatt desarrolla el Perceptrón, el primer modelo de red neuronal implementado en hardware. Este dispositivo podía aprender a clasificar patrones simples, marcando un hito importante en el desarrollo de las redes neuronales artificiales y el aprendizaje automático.

Conferencia de Dartmouth Se acuña el término «Inteligencia Artificial» en esta histórica conferencia. Organizada por John McCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester y Claude Shannon, la Conferencia de Dartmouth reunió a destacados investigadores para discutir la posibilidad de crear máquinas que pudieran simular aspectos de la inteligencia humana.

La Prueba de Turing Alan Turing propone la «Prueba de Turing» para evaluar la inteligencia de las máquinas. Esta prueba plantea un método para determinar si una máquina puede exhibir un comportamiento inteligente equivalente al de un ser humano.

Modelo de Neurona McCulloch-Pitts Warren McCulloch y Walter Pitts proponen el primer modelo matemático de una neurona artificial. Este modelo, conocido como la neurona McCulloch-Pitts, sentó las bases para el desarrollo de las redes neuronales artificiales y la computación neuronal.

Línea de tiempo referente a la inteligencia artificial.

1943

1950

1956

1959

1966

1979

1986

1997

Era de la IA Generativa (2023-2024) ChatGPT y otros modelos de IA generativa se vuelven ampliamente accesibles al público. Este período, que se extiende hasta 2024, marca el inicio de una nueva era en la que los modelos de lenguaje de gran escala, como GPT (Generative Pre-trained Transformer) desarrollado por OpenAI y Claude desarrollado por Anthropic, se convierten en herramientas de uso cotidiano. Estos modelos son capaces de generar texto coherente y contextualmente relevante, realizar tareas de traducción, responder preguntas, y hasta escribir código. Claude, en particular, se ha destacado por su capacidad de razonamiento, su precisión y su enfoque en la seguridad y la ética. La accesibilidad de estas tecnologías a través de interfaces fáciles de usar ha democratizado el acceso a la IA, permitiendo a personas sin conocimientos técnicos aprovechar el poder de estos sistemas. Este avance ha generado debates sobre el impacto de la IA en diversos campos como la educación, el trabajo, la creatividad y la ética, planteando tanto oportunidades como desafíos para la sociedad en su conjunto. En 2024, la evolución y aplicación de estos modelos, incluyendo mejoras continuas en sistemas como Claude, continúa transformando industrias y planteando nuevas cuestiones éticas y prácticas.

GPT-3: Un Salto en el Procesamiento del Lenguaje Natural OpenAI lanza GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3), un modelo de lenguaje de gran escala con 175 mil millones de parámetros. GPT-3 marcó un hito importante en el procesamiento del lenguaje natural debido a su capacidad para generar texto coherente y realizar una variedad de tareas lingüísticas sin necesidad de un fino ajuste específico para cada tarea. El modelo demostró habilidades sorprendentes en áreas como la traducción, el resumen de textos, la respuesta a preguntas y hasta la generación de código de programación. GPT-3 no solo impresionó a la comunidad científica, sino que también despertó un gran interés público y debates sobre las implicaciones éticas y sociales de los modelos de lenguaje avanzados. Su lanzamiento aceleró la investigación en modelos de lenguaje de gran escala y sentó las bases para aplicaciones más avanzadas de IA en el procesamiento del lenguaje natural.

BERT: Avance en la Comprensión del Lenguaje Natural Google introduce BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), un modelo de procesamiento de lenguaje natural que mejora significativamente la comprensión del contexto en las búsquedas. BERT representa un importante avance en la capacidad de las máquinas para entender y procesar el lenguaje humano en su contexto completo.

Introducción de las Redes Generativas Adversarias (GANs) Ian Goodfellow y sus colegas introducen las Redes Generativas Adversarias (GANs). Este nuevo enfoque para el aprendizaje automático implica dos redes neuronales compitiendo entre sí, lo que permite la generación de datos sintéticos muy realistas. Las GANs han tenido un impacto significativo en áreas como la generación de imágenes y el aprendizaje no supervisado.

AlexNet Revoluciona la Visión por Computadora AlexNet, una red neuronal convolucional profunda, gana la competición ImageNet por un margen significativo. Desarrollada por Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever y Geoffrey Hinton, AlexNet demostró la efectividad del aprendizaje profundo en tareas de visión por computadora. Su éxito en la clasificación de imágenes a gran escala marcó el inicio de la era moderna del aprendizaje profundo en la visión artificial. AlexNet utilizó GPUs para acelerar el entrenamiento de la red, lo que permitió trabajar con conjuntos de datos mucho más grandes y modelos más complejos. Este avance no solo mejoró significativamente el rendimiento en tareas de reconocimiento de imágenes, sino que también inspiró una nueva ola de investigación y aplicaciones en el campo de la visión por computadora y el aprendizaje profundo.

Watson en Jeopardy! Watson de IBM gana el concurso de preguntas y respuestas Jeopardy! Este logro demostró la capacidad de la IA para procesar y comprender el lenguaje natural en un contexto competitivo y en tiempo real. Watson, un sistema de inteligencia artificial desarrollado por IBM, compitió contra los campeones humanos Ken Jennings y Brad Rutter en una serie de tres episodios. El sistema fue capaz de entender las preguntas formuladas en lenguaje natural, buscar en su vasta base de conocimientos, y formular respuestas coherentes y precisas. La victoria de Watson marcó un hito importante en el procesamiento del lenguaje natural y la comprensión de textos por parte de las máquinas, abriendo nuevas posibilidades para la aplicación de la IA en diversos campos como la medicina, el derecho y el servicio al cliente.

Stanley Gana el DARPA Grand Challenge Stanley, un vehículo autónomo desarrollado por la Universidad de Stanford, gana el DARPA Grand Challenge. Esta competición, organizada por la Agencia de Proyectos de Investigación Avanzados de Defensa de EE.UU. (DARPA), desafió a los equipos a crear vehículos autónomos capaces de navegar un curso de 212 km a través del desierto de Mojave sin intervención humana. La victoria de Stanley marcó un hito importante en el desarrollo de vehículos autónomos, demostrando la viabilidad de la tecnología de conducción autónoma en entornos complejos y no estructurados. Este logro aceleró la investigación y el desarrollo en el campo de los vehículos autónomos, sentando las bases para los avances que vemos hoy en día en la industria automotriz y de transporte.1

Línea de tiempo referente a la inteligencia artificial.

2005

2011

2012

2014

2018

2020

2023

UN TÍTULO GENIAL

Somos capaces de entender imágenes de hace millones de años.

UN TÍTULO GENIAL

Evitamos formar parte de la saturación de contenido en el mundo digital.

UN TÍTULO GENIAL

Necesitamos interactuar con otros. Aprendemos de forma colaborativa.

UN TÍTULO GENIAL

Convertimos a la comunicación visual en una experiencia.

UN TÍTULO GENIAL

Hace falta diversión para la creatividad, creatividad para innovar.

UN TÍTULO GENIAL

Necesitamos interactuar con otros. Aprendemos de forma colaborativa.

UN TÍTULO GENIAL

Hace falta diversión para la creatividad, creatividad para innovar.

Hace falta diversión para la creatividad, creatividad para innovar.

UN TÍTULO GENIAL

UN TÍTULO GENIAL

Contamos miles de historias. ⅔ de nuestras conversaciones son historias.

UN TÍTULO GENIAL

Somos capaces de entender imágenes de hace millones de años.

UN TÍTULO GENIAL

Evitamos formar parte de la saturación de contenido en el mundo digital.

UN TÍTULO GENIAL

Necesitamos interactuar con otros. Aprendemos de forma colaborativa.

UN TÍTULO GENIAL

Convertimos a la comunicación visual en una experiencia.

UN TÍTULO GENIAL

Hace falta diversión para la creatividad, creatividad para innovar.

UN TÍTULO GENIAL

Necesitamos interactuar con otros. Aprendemos de forma colaborativa.

UN TÍTULO GENIAL

Contamos miles de historias. ⅔ de nuestras conversaciones son historias.