- 1921 – El término «robot» es acuñado
La obra teatral R.U.R. (Rossum’s Universal Robots), de Karel Čapek, trata sobre una empresa que construye humanos artificiales para reducir la carga de trabajo de las personas. Estas criaturas pueden hacerse pasar por humanos y tienen la capacidad de pensar. La obra introduce el concepto de «robot» (palabra ideada por el hermano del autor a partir de la palabra checa robota, que significa «esclavo») y plantea tanto las posibilidades como los riesgos de la automatización y la creación de seres mecánicos.
Esta obra no solo marcó un antes y un después, sino que también estimuló la imaginación de científicos e ingenieros, sentando las bases conceptuales para la exploración futura en automatización y sistemas autónomos.
- 1943 – Primer modelo de una red neuronal artificial
El Instituto de Tecnología de Massachusetts (MIT) publicó el artículo de McCulloch y Pitts, «A Logical Calculus of the Ideas Immanent in Nervous Activity».
Este artículo sentó las bases de la inteligencia artificial y las redes neuronales artificiales al modelar matemáticamente cómo las neuronas procesan la información. Los autores propusieron un modelo de neurona artificial inspirado en el cerebro, en el que cada neurona recibía señales de entrada, realizaba un cálculo y producía una salida.
Demostraron que un conjunto de neuronas artificiales podía simular funciones lógicas como AND, OR y NOT, lo que permitió comprender el cerebro como un sistema de procesamiento de información. Fue la primera vez que se propuso que las redes neuronales podían aprender y representar cálculos complejos.
- 1950 – Alan Turing y el Test de Turing
El Test de Turing consiste en una interacción entre un ser humano y una máquina, sin que el evaluador sepa cuál de los dos es la máquina. Generalmente, se lleva a cabo en un entorno de comunicación textual (como una conversación por chat) para evitar pistas visuales que puedan delatar a la máquina.
El evaluador debe determinar, después de una serie de intercambios, cuál de los participantes es la máquina y cuál es el humano.
Si el evaluador no puede distinguir de manera confiable a la máquina del ser humano, entonces se considera que la máquina ha pasado el test, demostrando un comportamiento inteligente similar al de un ser humano.
El Test de Turing no está diseñado para evaluar el «pensamiento» o la «conciencia» de una máquina en un sentido profundo, sino para determinar si una máquina puede imitar la inteligencia humana de manera que resulte indistinguible para un observador humano.
En 2014, el ordenador Eugene logró superar esta prueba, convirtiéndose en la primera máquina en convencer a un 33% de los jueces que era humano.. En concreto, se hizo pasar por un niño ucraniano de 13 años.
- 1956 – Conferencia de Dartmouth: nacimiento oficial de la IA
La reunión celebrada en el Dartmouth College de New Hampshire, EE. UU., organizada por figuras como John McCarthy y Marvin Minsky, reunió a un grupo de científicos con el objetivo de explorar cómo las máquinas podían simular la inteligencia humana.
Este evento marcó la consolidación del campo de la inteligencia artificial, sentó las bases para la investigación en IA y dio origen a los primeros laboratorios dedicados a este campo en universidades como el MIT y Stanford.
- 1966 – Desarrollo del chatbot ELIZA
ELIZA, creado por Joseph Weizenbaum, fue uno de los primeros programas en simular una conversación humana mediante técnicas de procesamiento del lenguaje natural, aunque de forma rudimentaria.
Curiosamente, el verdadero objetivo de Weizenbaum no era demostrar el potencial de las incipientes herramientas informáticas, sino evidenciar que la comprensión del lenguaje por parte de las máquinas era superficial.
ELIZA puso de manifiesto tanto el potencial como las limitaciones de la inteligencia artificial en la interacción verbal, allanando el camino para el desarrollo de futuros asistentes virtuales y sistemas de diálogo. ELIZA es considerado el primer chatbot de la historia.
- 1969 – Shakey, el primer robot inteligente
Desarrollado en el Centro de Inteligencia Artificial del Instituto de Investigación de Stanford (ahora SRI International) entre 1966 y 1972, bajo la dirección de Charles Rosen, Shakey es reconocido como el primer robot capaz de combinar percepción, planificación y acción en un entorno real.
Su capacidad para analizar el entorno, tomar decisiones y ejecutar acciones de manera autónoma representó un avance crucial en la integración de sensores, algoritmos de planificación y control, elementos fundamentales de la robótica moderna.
- 1973 – Creación del primer brazo robótico controlado por computadora
El Stanford Arm fue uno de los primeros brazos robóticos totalmente eléctricos y computarizados, desarrollado en 1969 por Víctor Scheinman, ingeniero mecánico e investigador en robótica de la Universidad de Stanford.
- Diseñado como un proyecto de investigación en el Stanford Artificial Intelligence Laboratory (SAIL), su objetivo era crear un robot capaz de manipular objetos con precisión y ser controlado por una computadora.
- Sus seis grados de libertad, le otorgaban una gran versatilidad en sus movimientos. A diferencia de los robots hidráulicos de la época, funcionaba con motores eléctricos, lo que lo hacía más compacto y seguro.
- Se integró con una computadora para automatizar tareas, sentando las bases de los futuros robots industriales. Su diseño fue clave en la creación de robots capaces de ensamblar piezas en fábricas, especialmente en la industria automotriz.
- Sirvió de base para el desarrollo del PUMA (Programmable Universal Machine for Assembly), un brazo robótico ampliamente utilizado en la industria.
- Décadas de 1980-1990 – Aparición de los coches autónomos
Ernst Dickmanns y su equipo en la Universidad de la Bundeswehr en Múnich fueron pioneros en la visión computarizada para vehículos autónomos durante las décadas de 1980 y 1990. Sus avances sentaron las bases para el desarrollo de los autos autónomos modernos.
- Entre 1984 y 1986, Dickmanns desarrolló un sistema basado en visión computarizada y procesamiento en tiempo real, instalado en una vagoneta Mercedes-Benz que logró circular de manera autónoma a 100 km/h en carreteras sin tráfico.
- Entre 1992 y 1995, en colaboración con Daimler-Benz, su equipo creó dos vehículos autónomos, VAMP y VITA-2, que utilizaban cámaras estereoscópicas y redes neuronales para detectar carriles, otros vehículos y obstáculos.
- En 1994, un Mercedes autónomo recorrió más de 1,000 km en autopistas europeas, alcanzando velocidades de 130 km/h y realizando cambios de carril automáticamente.
- En 1995, como parte del Proyecto PROMETHEUS (programa de investigación de conducción autónoma en Europa), un Mercedes autónomo recorrió la ruta de Múnich a Copenhague, logrando un 95 % de conducción autónoma con adelantamientos y cambios de carril.
- 1986 – Redes neuronales modernas y aprendizaje profundo
La popularización del algoritmo de retropropagación, impulsada por los trabajos de David Rumelhart, Geoffrey Hinton y otros, revolucionó el campo de las redes neuronales artificiales.
El aprendizaje profundo es una técnica avanzada de aprendizaje automático en la que las máquinas utilizan una serie de algoritmos para interpretar datos, detectar patrones y tomar decisiones con poca o ninguna intervención humana. Una de sus características distintivas es su capacidad para procesar y modelar eficazmente grandes volúmenes de información compleja.
Mediante redes neuronales artificiales, el aprendizaje profundo ha permitido avances significativos en tareas como el reconocimiento de imágenes, el procesamiento de lenguaje natural y la generación de contenido, entre muchas otras aplicaciones.
- 1997 – Deep Blue vence al campeón de ajedrez Garry Kasparov
Deep Blue, una supercomputadora desarrollada por IBM para jugar al ajedrez, hizo historia al convertirse en la primera máquina en vencer a un campeón mundial. El 10 de febrero de 1996, en una partida memorable, derrotó por primera vez a Garry Kasparov, demostrando que una máquina podía competir en un juego considerado símbolo del ingenio humano.
En 1997, en un enfrentamiento definitivo, Deep Blue venció a Kasparov en una serie de seis partidas, consolidando el potencial de los sistemas especializados para abordar problemas de alta complejidad. Este hito incentivó la inversión en algoritmos de búsqueda y evaluación en tiempo real, marcando un antes y un después en la inteligencia artificial.
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