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1.1 Introducción a la Inteligencia Artificial Historia de la Inteligencia Artificial 1.3 Las habilidades cognoscitivas 1.4 El proceso de razonamiento según la lógica 1.5 El modelo de adquisición del conocimiento según la filosofía. 1.6 El modelo cognoscitivo. 1.7 El modelo del agente inteligente, Sistemas Multi Agentes, Sistemas Ubicuos. 1.8 Heuristica
1.8 El papel de la heurística ▶
1.8.1 Algoritmos de exploración de alternativas 1.8.2 Algoritmo A* 1.8.3 Algoritmos de búsqueda local
2.1 Principios y Metodología de la Inteligencia Artificial 2.2 Paradigmas de la Inteligencia Artificial 2.3 Mapas conceptuales 2.4 Redes semánticas 2.5 Razonamiento monótono 2.7 Conocimiento no-monótono y otras lógicas 2.8 Razonamiento probabilístico 2.9 Teorema de Bayes
3.1 Representación de conocimiento mediante reglas 3.2 Métodos de Inferencia en reglas 3.3 Reglas de producción 3.4 Sintaxis de las reglas de producción 3.5 Semántica de las reglas de producción 3.6 Arquitectura de un sistema de Producción (SP) o sistemas basados en reglas, (SBR).
3.6 Arquitectura de sistemas ▶
3.6.1 Hechos 3.6.2 Base de conocimientos 3.6.3 Mecanismo de control
3.7 Espacios de estados determinísticos y no determinísticos 3.8 Busqueda Sistematica.
3.8 Búsqueda sistemática ▶
3.8.1 Búsqueda en profundidad 3.8.2 Búsqueda en anchura
4.1 Robótica
Robotica ▶
4.1.1. Conceptos básicos. 4.1.2. Clasificación. 4.1.3. Desarrollos actuales y aplicaciones.
4.2 Redes Neuronales
Redes Neuronales ▶
4.2.1. Conceptos básicos. 4.2.2. Clasificación 4.2.3. Desarrollos actuales y aplicaciones.
4.3. Visión artificial.
Vision Artificial ▶
4.3.1. Conceptos básicos. 4.3.2. Desarrollos actuales y aplicaciones.
4.4. Lógica difusa (Fuzzy Logic).
Logica Difusa ▶
4.4.1. Conceptos básicos. 4.4.2. Desarrollos actuales y aplicaciones.
4.5. Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN).
Procesamiento de Lenguaje Natural ▶
4.5.1. Conceptos básicos. 4.5.2. Desarrollos actuales y aplicaciones.
4.6. Sistemas Expertos (SE).
Sistemas Expertos ▶
4.5.1. Conceptos básicos. 4.5.2. Clasificación 4.5.3. Desarrollos actuales y aplicaciones.

Inteligencia Artificial

🌸 1.2 HISTORIA DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

 Fundamento teórico

La Inteligencia Artificial tiene sus orígenes en la década de 1950, cuando el científico Alan Turing propuso que las máquinas podrían simular procesos de pensamiento humano. En 1956, durante la conferencia de Dartmouth, se estableció formalmente la IA como campo de estudio.

A lo largo de los años, la IA ha pasado por distintas etapas: periodos de gran avance y otros de estancamiento conocidos como “inviernos de la IA”. Sin embargo, con el avance de la tecnología y el aumento de la capacidad computacional, la IA ha experimentado un crecimiento significativo en las últimas décadas.

Práctica

Elaborar una línea del tiempo con los principales acontecimientos de la IA.

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  Evaluación

    1. ¿En qué década surgió la Inteligencia Artificial como área de estudio?
    2. ¿Quién propuso la prueba de Turing?
    3. ¿Qué objetivo tenía la conferencia de Dartmouth de 1956?
    4. ¿Qué son los “inviernos de la IA”?
    5. ¿Cuál fue uno de los principales problemas de la IA en sus inicios?
    6. ¿Qué avances tecnológicos impulsaron nuevamente la IA?
    7. ¿Cuál es la importancia histórica de Alan Turing?
    8. ¿Qué diferencia existe entre la IA antigua y la actual?
    9. Menciona dos aplicaciones modernas de la IA.
    10. ¿Por qué la historia de la IA es importante para comprender su evolución?

Conclusión

La evolución de la IA demuestra cómo el avance tecnológico ha permitido desarrollar sistemas cada vez más inteligentes.

Referencias

Russell & Norvig (2020)

Etiquetas: Historia, IA, Unidad1

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