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Inteligencia Artificial

  • Sistema Conexionista

    Sistema Conexionista
    Williams describe el primer sistema conexionista
  • Almacenar y Procesar Información

    Almacenar y Procesar Información
    Lashley, es el primero en estudiar cómo almacenar y procesar información utilizando para ello una representación distribuida de la misma
  • Modelo de neurona artificial

    Modelo de neurona artificial
    “A Logical Calculus of the Ideas Inmanent in Nervous Activity” de McCulloch y Pitts, proponen primer modelo de neurona artificial.
  • Teología en Maquinas

    Teología en Maquinas
    Wiener y Bigelow publican “Behaviour, Purpose and Teleology”, donde sugieren distintas formas de conferir fines y propósitos a las máquinas, es decir, hacerlas teológicas.
  • Propone que las máquinas empleen modelos y analogías en la resolución de problemas

    Propone que las máquinas empleen modelos y analogías en la resolución de problemas
    “The Nature of Explanation” de Craik, en la Universidad de Cambridge, quien propone que las máquinas empleen modelos y analogías en la resolución de problemas y establecer la capacidad de abstracción de las máquinas.
  • Ideas fundamentales para las RNA

    Ideas fundamentales para las RNA
    Donald Hebb introduce dos ideas fundamentales para las RNA
    1) una percepción o un concepto se representa en el cerebro por un conjunto de neuronas activas simultáneamente y 2) la memoria se localiza en las conexiones entre las neuronas
  • Test de Turing

    Test de Turing
    Proponen el Test de Turing, que establecía un parámetro para una máquina inteligente: un computador que podría engañar a una persona y hacerle creer que estaba teniendo una conversación con un ser humano
  • Se diseña el Adaline

    Se diseña el Adaline
    Widrow diseña el Adaline (Neurona Adaptativa Lineal)
  • Se crea el Percetrón

    Se crea el Percetrón
    Rosenblatt crea el Perceptrón , una máquina con un comportamiento adaptativo capaz de reconocer patrones, dotada de la regla del aprendizaje denominado de “autoasociación”, donde el estímulo y la unidad de respuesta están asociados por la acción de las entradas
  • Perceptrons An Introduction to Computation Geometry

    Perceptrons An Introduction to Computation Geometry
    Minsky y Papert publican “Perceptrons: An Introduction to Computation Geometry”, donde realizan una seria crítica del Perceptrón, debido principalmente a su naturaleza lineal
  • Crean PROLOG

    Crean PROLOG
    Alain Colmenauer y su equipo de investigación en la Universidad de Aix-Marseille crean PROLOG (del francés PROGRAMACIÓN y LOGÍSTICA) un lenguaje de la misma usanza en IA
  • Bases para Modelos Biológicos

    Bases para Modelos Biológicos
    surge un renacimiento de las RNA, con investigadores como Hopfield, que construyen nuevos modelos de células, arquitecturas y algoritmos de aprendizaje que servirán de base a los modelos más investigados actualmente, los denominados “Modelos Biológicos”
  • Deep Blue

    Deep Blue
    La supercomputadora creada por IBM se enfrentó al campeón mundial de ajedrez Gary Kasparov y por primera vez una máquina venció a un ser humano en una competencia de esta disciplina
  • Reconocimiento de voz

    Reconocimiento de voz
    una pequeña ayuda apareció en el nuevo iPhone: una aplicación de Google que reconocía la voz
  • Watson

    Watson
    IBM consiguió una supercomputadora llamada Watson, la cual ganó una ronda de tres juegos seguidos de Jeopardy
  • Eugene Goostman

    Eugene Goostman
    Eugene Goostman es el nombre del primer programa de ordenador que ha logrado hacer creer a más del 30% de sus interlocutores que era un humano
  • AlphaGo

    AlphaGo
    AlphaGo, una IA de Google, tumbó al campeón mundial de Go, Lee Sedo
  • iMind

    iMind
    iMind es “un cerebro artificial sin conciencia que permite a la máquina ir aprendiendo a medida que se interactúa con ella”
  • Referencias

    Brañas, A., & Barreiro, S. G. B. (2011). INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y COMPUTACIÓN AVANZADA. Fundación Alfredo Brañas.