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Desarrollo de la Inteligencia Artificial
El matemático y lógico británico Alan Turing en 1943, propone la idea de una maquina universal que pudiera realizar cualquier tarea, con base a un conjunto de reglas lógicas. Esta es la base de la Inteligencia Artificial.
En 1956 se celebró en Darmoth College (Universidad privada) la primera conferencia sobre la Inteligencia Artificial, acuñando en ese evento el término, y sentando las bases para su investigación en el campo.
En el año 1959, el Científico Arthur Samuel crea el primer programa de aprendizaje automático. El cual fue capaz de aprender a jugar "damas" en contra de sí mismo, el cual presentaba mejoría en cada partida jugada.
El estadunidense John McCarthy (matemático y lógico) presento el concepto de inteligencia artificial simbólica, que se basa en la manipulación de símbolos y reglas lógicas. Este enfoque se convirtió en una de las principales corrientes de investigación en inteligencia artificial.
Joseph Weizenbaum crea el programa denominado "ELIZA", el cual era un procesamiento de lenguaje natural que imitaba a una terapia psicológica. Fue uno de los primeros programas de Inteligencia Artificial que demostró la capacidad de interactuar de una forma más natural con los seres humanos
El investigador en Inteligencia Artificial Edward Feigenbaum creó el primer sistema experto, que consistía en un programa que utilizaba conocimientos especializados para resolver problemas. Los sistemas expertos se convirtieron en una de las aplicaciones más importante de la Inteligencia Artificial en las siguientes décadas.
Los investigadores de Inteligencia Artificial Warren McCuloch y Walter Pitts presentaron la idea de una máquina de inferencia, una red neuronal que puede aprender a reconocer patrones. Esta idea sentó las bases de la Inteligencia Artificial basada en redes neuronales.
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TIPOS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Redes Neuronales Artificiales:
Son modelos computacionales inspirados en el funcionamiento del cerebro del ser humano. Compuestas por capas de nodos interconectados (neuronas artificiales)
Sistemas Expertos:
Programas informáticos diseñados para emular el razonamiento y toma de decisiones de un experto humano en un dominio específico (medicina, ingeniería, finanzas, etc.)
Deep Learning
: Es una subcategoría de las redes neuronales que utiliza múltiples capas ocultas para aprender representaciones de los datos, que se utiliza en la bioinformatica, conducción autónoma y automatización industrial.
Robótica:
Se centra en crear máquinas autónomas capaces de interactuar con su entorno, pueden ser de uso industrial, servicio, exploradores, etc.
Agentes Inteligentes:
Son programas que actúan de forma autónoma en un entorno para lograr objetivos específicos, como: agentes de búsqueda de rutas, planificación de horarios; agentes de juegos como ajedrez, Go y videojuegos; agentes de comercio electrónico que recomiendan productos y personalización.
APORTES IMPORTANTES A LA EDUCACIÓN
Evaluación del rendimiento
: La IA puede utilizarse para evaluar el rendimiento d elos estudiantes de manera más eficiente y precisa.
Apoyo a la enseñanza
: La IA puede utilizarse para brindar un aporte a la enseñanza mejorando la eficiencia de los docentes, proporcionando materiales de enseñanza personalizados que permitan la evaluación y progreso del rendimiento de los estudiantes.
Aprendizaje Personalizado
: La IA puede utilizarse para proporcionar un aprendizaje personalizado y adaptativo a los estudiantes, midiendo su contenido y ritmo de aprendizaje, aprendiendo del estilo de aprendizaje individual en lugar del colectivo, proporcionando una mejor enseñanza
DATOS INTERESANTES
Unimate: la robótica toma forma. El primer robot industrial llamado Unimate, comienza a trabajar en una línea de montaje en General Motors, marcando el inicio de la era robótica industrial
Shakey, el robot desarrollado en Stanford, se convierte en el primer robot móvil controlado por la Inteligencia Artificial capaz de razonar sobre su entorno para moverse
PROLOG, fue como se le denominó a uno de los principales lenguajes de programación de la Inteligencia Artificial.
El Stanford Cart, logra navegar autónomamente a través de una habitación llena de obstáculos, siendo la base de los vehículos autónomos.
DARPA Grand Callenge, el primer vehículo autónomo que recorre un trayecto de 131 millas en el desierto, poniendo de manifiesto el avance de la Inteligencia Artificial en la industria automotriz.
OpenAI presenta GPT-2, un modelo generativo que puede escribir ensayos, responder preguntas y generar contenido que es prácticamente indistinguible del escrito por seres humanos.
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