Inteligencia Artificial

  • Genesis de la inteligencia Artificial

    Genesis de la inteligencia Artificial
    Warren McCulloch y Walter Pitts han sido reconocidos como autores del primer trabajo de Inteligencia Artificial.
    Utilizaron conocimientos de: Fisiología Básica, Funcionamiento de las Neuronas del cerebro, análisis de la lógica proposicional de Russell y Whitehead y la computación de Turing.
  • Donald Hebb

    Donald Hebb
    •Donald Hebb propuso y demostró una sencilla regla de actualización para modificar las intensidades de las conexiones entre neuronas.
    •Su regla es llamada de aprendizaje Hebbiano o de Hebb.
  • Primera Computadora

    2 estudiantes, Marvin Minsky y Dean Edmonds, construyeron el primer computador a partir de una red neuronal llamado SNARC, utilizaba 3000 válvulas de vacío y un mecanismo de piloto automático obtenido de un avión militar (esto para simular 40 neuronas).
  • Entusiasmo Inicial, grandes esperanzas (1952-1969)

    El programa SRGP (Sistema de Resolución General de Problemas) fue un éxito, a diferencia del Teórico Lógico, se diseñó para imitar los protocolos de resolución de problemas de los seres humanos.
    • El SRGP fue el primer programa que incorporo el enfoque de pensar como un ser humano.
  • Arthur Samuel

    Arthur Samuel
    Arthur Samuel escribió una serie de programas para el juego de las damas que eventualmente aprendieron
    a jugar hasta alcanzar un nivel equivalente al de un amateur. De paso, echó por
  • Nacimiento de la inteligencia Artificial

    Nacimiento de la inteligencia Artificial
    Después de que McCarthy se graduó de Princeton se trasladó al Darthmouth College lugar que sería el nacimiento oficial de este nuevo campo.
    • McCarthy con ayuda de Minsky, Claud Shannon y Nathaniel Rochester se dedicaron a aumentar el interés de los investigadores americanos en la teoría de autómatas, redes neuronales y el estudio de la Inteligencia.
  • Ellen Newell y Hebert Simon

    Ellen Newell y Hebert Simon
    Estos organizaron un taller de 2 meses al cual asistieron 10 personas, entre ellas Trenchard More de Princeton, Arthur Samuel de IMB entre otros.
    • En este taller 2 investigadores Allen Newell y Herbert Simon acapararon la atención ya que estos contaban con un programa de razonamiento, el Teórico Lógico. Para el final del taller el programa ya era capaz de mostrar gran parte de los Teoremas del Capítulo 2 de Principia Matemática de Russel y Whitehead.
  • Nathaniel Rochester

    En IBM, Nathaniel Rochester y sus colegas desarrollaron algunos de los primeros programas de IA. Herbert Gelernter construyó el demostrador de teoremas de geometría (DTG), el cual era capaz de probar teoremas que muchos estudiantes de matemáticas
    podían encontrar muy complejos de resolver
  • LISP

    LISP
    John McCarthy se trasladó de Darmouth al MIT, donde realizó tres contribuciones cruciales. En el Laboratorio de IA del MIT,
    McCarthy definió el lenguaje de alto nivel Lisp, que se convertiría en el lenguaje de programacióndominante en la I A.
  • Hipotesis

    Newell y Simon formulan la hipótesis del Sistema de Símbolos Físicos que afirma que “un sistema de símbolos físicos tiene los medios suficientes y necesarios para generar una acción inteligente”.
  • La I.A se convierte en una industria

    El primer sistema experto comercial que tuvo éxito, R1, inició su actividad en Digital Equipment Corporation. El programa se utilizaba en la elaboración de pedidos de nuevos sistemas informáticos.
  • Regreso de las redes Neuronales

    Aunque la informática había abandonado de manera general el campo de las redes neuronales a finales de los años 70, el trabajo continuó en otros campos. Físicos como John Hopfield utilizaron técnicas de la mecánica estadística para analizar las propiedades de almacenamiento y optimización de las redes, tratando colecciones de nodos como colecciones de átomos.
  • I.A se convierte en una ciencia

    En los últimos años se ha producido una revolución tanto en el contenido como en la metodología de trabajo en el campo de la inteligencia artificial. Actualmente es más usual el desarrollo sobre teorías ya existentes que proponer teorías totalmente novedosas, tomar como base rigurosos teoremas o sólidas evidencias experimentales más que intuición, y demostrar la utilidad de las aplicaciones en el mundo real más que crear ejemplos
    de juguete
  • Emergencia de los sistemas inteligentes

    Quizás animados por el progreso en la resolución de subproblemas de IA, los investigadores han comenzado a trabajar de nuevo en el problema del agente total. El trabajode Alien Newell, John Laird, y Paul Rosenbloom es el ejemplo mejor conocido de una arquitectura de agente completa.
  • Test de Turing

  • Sistema de cifrado avanzado DARPA