LA STORIA DELL'INTELLIGENZA ARTIFICIALE
1900 2024
2000-2021
1970- 1973
1900-1950
1950-1980
1980-2000
2000-2024
1900-1950
1914 – Leonardo Torres y Quevedo presenta El Ajedrecista, la prima macchina automatica per giocare a scacchi: anticipa il concetto di automazione intelligente. 1921 – Con l’opera R.U.R. di Karel Čapek, nasce la parola “robot”, destinata a diventare sinonimo di macchina intelligente. 1939 – John Atanasoff e Clifford Berry creano l’Atanasoff-Berry Computer (ABC), uno dei primi computer elettronici digitali: introduce il sistema binario, i circuiti elettronici e la separazione tra memoria e unità di elaborazione. 1943 – McCulloch e Pitts pubblicano un articolo che definisce i neuroni artificiali, base teorica delle reti neurali. 1950 – Alan Turing pubblica “Computing Machinery and Intelligence”, in cui introduce il Test di Turing, proponendo un criterio per valutare l’intelligenza delle macchine.
1950-1980
1951 – Marvin Minsky e Dean Edmunds costruiscono SNARC, la prima rete neurale artificiale, ispirata all’apprendimento per rinforzo. 1952 – Allen Newell e Herbert Simon creano i programmi Logic Theorist e General Problem Solver, capaci di risolvere problemi logici come gli esseri umani. 1955–1956 – Il termine “intelligenza artificiale” viene coniato nella proposta del Dartmouth Workshop, evento che segna la nascita ufficiale del campo dell’AI. 1957 – Frank Rosenblatt sviluppa il Perceptron, una rete neurale capace di apprendere e riconoscere modelli. 1958 – John McCarthy crea Lisp, linguaggio di programmazione simbolica fondamentale per la ricerca AI. 1959 – Arthur Samuel introduce il concetto di machine learning, creando un programma di dama che migliora giocando: la macchina “impara” dall’esperienza.
1970-1973
Terry Winograd sviluppa SHRDLU, programma capace di comprendere e rispondere in linguaggio naturale, sebbene limitato a un ambiente virtuale controllato. MYCIN (Stanford University) applica regole esperte per diagnosticare infezioni batteriche, ma non viene usato clinicamente per motivi etici. James Lighthill nel 1973 pubblica un rapporto critico sui risultati dell’AI, portando a un drastico calo dei finanziamenti e all’inizio del primo “AI winter”.
1980-2000
1980 – WABOT-2 (Waseda University, Giappone)Seconda generazione di robot umanoidi, capace di leggere spartiti e suonare strumenti musicali. Segna un passo avanti nella robotica e nelle capacità artistiche dei robot. 1982 – Progetto FGCS (Giappone) Ambizioso programma governativo per creare computer logici e intelligenti. Sebbene interrotto nel 1992, contribuisce allo sviluppo della programmazione logica e dell’AI simbolica. 1987 – Knowledge Navigator (Apple) Video visionario che anticipa gli assistenti digitali intelligenti e l’uso di internet per recuperare informazioni — un’idea precorritrice di Siri e Alexa. 1989 – Yann LeCun (AT&T Bell Labs) Applica la retropropagazione al riconoscimento delle cifre scritte a mano, realizzando una delle prime applicazioni pratiche del deep learning tramite reti neurali convoluzionali (CNN). 1993 – Vernor Vinge Conia il termine “singolarità tecnologica”, ipotizzando che l’AI supererà presto l’intelligenza umana, concetto che segna l’immaginario e i dibattiti etici futuri. 1995 – Richard Wallace e A.L.I.C.E. Chatbot basato su AIML e sul web, evoluzione di ELIZA. Rappresenta un passo importante verso gli assistenti virtuali moderni. 1998 – Furby e il deep learning moderno Furby, primo robot giocattolo “sociale”, fonde AI e intrattenimento. LeCun e Bengio perfezionano le CNN, consolidando le basi del deep learning usato oggi.
2000-2024
2000 – Kismet (MIT)Primo robot capace di riconoscere e rispondere alle emozioni umane, segnando un passo avanti nella robotica sociale. 2007 – Fei-Fei Li e ImageNet Nasce il più grande database di immagini etichettate, base fondamentale per la computer vision moderna. 2009 – GPU e Stats Monkey Andrew Ng e colleghi dimostrano che le GPU accelerano drasticamente l’addestramento delle reti neurali. Nasce Stats Monkey, primo sistema capace di scrivere articoli sportivi autonomamente. 2011 – Watson e Siri Watson (IBM) vince a Jeopardy!, mostrando l’abilità dell’AI nel comprendere il linguaggio naturale. Siri (Apple) introduce l’AI conversazionale sugli smartphone, rendendola accessibile al pubblico. 2020 – GPT-3 e AlphaFold 2 GPT-3 (OpenAI) introduce i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), capaci di scrivere, tradurre e ragionare con linguaggio naturale. AlphaFold 2 (DeepMind) risolve il problema del ripiegamento delle proteine, rivoluzionando la biologia computazionale. 2021 – MUM e Tesla FSD Beta Google MUM gestisce testo, immagini e video in 75 lingue, aprendo l’era dell’AI multimodale. Tesla rilascia la Full Self-Driving Beta, passo verso la guida autonoma.
2021-2024
2021–2023 – DALL·E e l’AI generativaOpenAI lancia DALL·E 1–3, capaci di creare immagini realistiche da testo. L’AI generativa si espande all’arte, al design e alla creatività. 2024 – Gemini 1.5, Sora, AlphaFold, Granite e Apple Intelligence Gemini 1.5 (Google) gestisce fino a 1 milione di token di contesto. Sora (OpenAI) genera video da testo. AlphaFold (DeepMind) viene esteso alla diagnosi di malattie genetiche. IBM Granite introduce modelli generativi open source per uso aziendale. Apple Intelligence integra ChatGPT in Siri, rendendolo più intelligente e contestuale. NotebookLM DeepDive trasforma documenti e media in podcast e contenuti multimediali automatici.
LA STORIA DELL'INTELLIGENZA ARTIFICIALE
sarah Ait el mamoun
Created on October 31, 2025
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LA STORIA DELL'INTELLIGENZA ARTIFICIALE
1900 2024
2000-2021
1970- 1973
1900-1950
1950-1980
1980-2000
2000-2024
1900-1950
1914 – Leonardo Torres y Quevedo presenta El Ajedrecista, la prima macchina automatica per giocare a scacchi: anticipa il concetto di automazione intelligente. 1921 – Con l’opera R.U.R. di Karel Čapek, nasce la parola “robot”, destinata a diventare sinonimo di macchina intelligente. 1939 – John Atanasoff e Clifford Berry creano l’Atanasoff-Berry Computer (ABC), uno dei primi computer elettronici digitali: introduce il sistema binario, i circuiti elettronici e la separazione tra memoria e unità di elaborazione. 1943 – McCulloch e Pitts pubblicano un articolo che definisce i neuroni artificiali, base teorica delle reti neurali. 1950 – Alan Turing pubblica “Computing Machinery and Intelligence”, in cui introduce il Test di Turing, proponendo un criterio per valutare l’intelligenza delle macchine.
1950-1980
1951 – Marvin Minsky e Dean Edmunds costruiscono SNARC, la prima rete neurale artificiale, ispirata all’apprendimento per rinforzo. 1952 – Allen Newell e Herbert Simon creano i programmi Logic Theorist e General Problem Solver, capaci di risolvere problemi logici come gli esseri umani. 1955–1956 – Il termine “intelligenza artificiale” viene coniato nella proposta del Dartmouth Workshop, evento che segna la nascita ufficiale del campo dell’AI. 1957 – Frank Rosenblatt sviluppa il Perceptron, una rete neurale capace di apprendere e riconoscere modelli. 1958 – John McCarthy crea Lisp, linguaggio di programmazione simbolica fondamentale per la ricerca AI. 1959 – Arthur Samuel introduce il concetto di machine learning, creando un programma di dama che migliora giocando: la macchina “impara” dall’esperienza.
1970-1973
Terry Winograd sviluppa SHRDLU, programma capace di comprendere e rispondere in linguaggio naturale, sebbene limitato a un ambiente virtuale controllato. MYCIN (Stanford University) applica regole esperte per diagnosticare infezioni batteriche, ma non viene usato clinicamente per motivi etici. James Lighthill nel 1973 pubblica un rapporto critico sui risultati dell’AI, portando a un drastico calo dei finanziamenti e all’inizio del primo “AI winter”.
1980-2000
1980 – WABOT-2 (Waseda University, Giappone)Seconda generazione di robot umanoidi, capace di leggere spartiti e suonare strumenti musicali. Segna un passo avanti nella robotica e nelle capacità artistiche dei robot. 1982 – Progetto FGCS (Giappone) Ambizioso programma governativo per creare computer logici e intelligenti. Sebbene interrotto nel 1992, contribuisce allo sviluppo della programmazione logica e dell’AI simbolica. 1987 – Knowledge Navigator (Apple) Video visionario che anticipa gli assistenti digitali intelligenti e l’uso di internet per recuperare informazioni — un’idea precorritrice di Siri e Alexa. 1989 – Yann LeCun (AT&T Bell Labs) Applica la retropropagazione al riconoscimento delle cifre scritte a mano, realizzando una delle prime applicazioni pratiche del deep learning tramite reti neurali convoluzionali (CNN). 1993 – Vernor Vinge Conia il termine “singolarità tecnologica”, ipotizzando che l’AI supererà presto l’intelligenza umana, concetto che segna l’immaginario e i dibattiti etici futuri. 1995 – Richard Wallace e A.L.I.C.E. Chatbot basato su AIML e sul web, evoluzione di ELIZA. Rappresenta un passo importante verso gli assistenti virtuali moderni. 1998 – Furby e il deep learning moderno Furby, primo robot giocattolo “sociale”, fonde AI e intrattenimento. LeCun e Bengio perfezionano le CNN, consolidando le basi del deep learning usato oggi.
2000-2024
2000 – Kismet (MIT)Primo robot capace di riconoscere e rispondere alle emozioni umane, segnando un passo avanti nella robotica sociale. 2007 – Fei-Fei Li e ImageNet Nasce il più grande database di immagini etichettate, base fondamentale per la computer vision moderna. 2009 – GPU e Stats Monkey Andrew Ng e colleghi dimostrano che le GPU accelerano drasticamente l’addestramento delle reti neurali. Nasce Stats Monkey, primo sistema capace di scrivere articoli sportivi autonomamente. 2011 – Watson e Siri Watson (IBM) vince a Jeopardy!, mostrando l’abilità dell’AI nel comprendere il linguaggio naturale. Siri (Apple) introduce l’AI conversazionale sugli smartphone, rendendola accessibile al pubblico. 2020 – GPT-3 e AlphaFold 2 GPT-3 (OpenAI) introduce i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), capaci di scrivere, tradurre e ragionare con linguaggio naturale. AlphaFold 2 (DeepMind) risolve il problema del ripiegamento delle proteine, rivoluzionando la biologia computazionale. 2021 – MUM e Tesla FSD Beta Google MUM gestisce testo, immagini e video in 75 lingue, aprendo l’era dell’AI multimodale. Tesla rilascia la Full Self-Driving Beta, passo verso la guida autonoma.
2021-2024
2021–2023 – DALL·E e l’AI generativaOpenAI lancia DALL·E 1–3, capaci di creare immagini realistiche da testo. L’AI generativa si espande all’arte, al design e alla creatività. 2024 – Gemini 1.5, Sora, AlphaFold, Granite e Apple Intelligence Gemini 1.5 (Google) gestisce fino a 1 milione di token di contesto. Sora (OpenAI) genera video da testo. AlphaFold (DeepMind) viene esteso alla diagnosi di malattie genetiche. IBM Granite introduce modelli generativi open source per uso aziendale. Apple Intelligence integra ChatGPT in Siri, rendendolo più intelligente e contestuale. NotebookLM DeepDive trasforma documenti e media in podcast e contenuti multimediali automatici.