Historia de la IA: línea de tiempo, avance y desarrollo

Publicado: 2020-09-04

La Inteligencia Artificial es un dominio joven de 60 años, que incluye un conjunto de técnicas, teorías, ciencias y algoritmos para emular la inteligencia de un ser humano. La inteligencia artificial juega un papel muy importante en nuestras vidas. La revolución de las industrias ha hecho una gran cantidad de desarrollos en los negocios con la implementación de la inteligencia artificial. En este blog, discutiremos una perspectiva sobre la historia de la inteligencia artificial .

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¿Qué es la Inteligencia Artificial?

La inteligencia artificial se define como la capacidad de una máquina para realizar tareas y actividades que normalmente realizan los humanos. La inteligencia artificial organiza y recopila una gran cantidad de datos para generar información útil. También se conoce como inteligencia artificial. Es un dominio de la informática.

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Introducción a la línea de tiempo

Aparte de las matemáticas y la informática, la contribución de la economía, la psicología, las convicciones y la bioingeniería es notable a lo largo de la historia de la inteligencia artificial . La línea de tiempo exacta cuando todo comenzó fue el año de 1950. John McCarthy introdujo la palabra inteligencia artificial. John, junto con Allen Newell, Alan Turing, Marvin Minsky y Herbert A Simon, son los padres fundadores de la inteligencia artificial. Contribuyeron significativamente a la historia de la inteligencia artificial .

Avance y desarrollo de la IA: una breve historia de la inteligencia artificial

  • El impulso más crucial en el avance de la IA fue durante la Segunda Guerra Mundial. Marvin Minsky introdujo la primera computadora neutral en el año 1950. En el mismo año, Alan Turing también desarrolló la prueba de Turing.
  • La línea de tiempo de 1952 juega un papel vital a lo largo de la historia de la inteligencia artificial . El desarrollo de resolución de problemas fue diseñado para emular el enfoque de resolución de problemas de los humanos. Arthur Samuel inició un proyecto de autoaprendizaje en 1952.
  • En 1954, la organización IBM experimentó con traducciones automáticas.
  • En 1956, Herbert Simon y Allen Newell desarrollaron el primer proyecto de razonamiento de los teóricos de la lógica.
  • En 1959, Nathaniel Rochester, en la organización IBM, desarrolló un programa para demostrar teoremas geométricos. Arthur Samuel desarrolló la frase aprendizaje automático. Marvin Minsky y John McCarthy también propusieron el proyecto MIT AI.
  • McCarthy inició el laboratorio de inteligencia artificial en 1963 en Stanford.
  • De 1966 a 1973, hubo una falta de productos que impactó el crecimiento de la inteligencia artificial. La complejidad de los algoritmos computacionales restringe el avance de la inteligencia artificial en esta línea de tiempo. Los investigadores de Stanford introdujeron DENDRAL a partir de la información del espectrómetro de masas.
  • Después de esa línea de tiempo, los investigadores se centraron en aplicaciones específicas de IA.
  • En 1972, se desarrolló el lenguaje PROLOG.
  • La ola de sistemas informáticos se desarrolló en la línea de tiempo de 1974. Gradualmente, con el tiempo, se vuelven más asequibles y pueden almacenar más datos. La mejor parte de la historia de la inteligencia artificial es que logró NLP (procesamiento del lenguaje natural) en esta línea de tiempo.
  • La línea de tiempo de 1980 fue el año de la inteligencia artificial. La investigación de la IA avanza con el crecimiento de herramientas y fondos. Esta línea de tiempo inició una nueva era de IA a lo largo de la historia de la inteligencia artificial . El primer sistema comercial, conocido como Digital Equipment Corporation, se desarrolló en 1980.
  • El proyecto de computadora de quinta generación fue lanzado en 1982 por el Ministerio de Industria y Comercio Internacional de Japón.
  • El gobierno de los Estados Unidos desarrolló un proyecto informático estratégico en 1983.
  • La línea de tiempo de la década de 2000 es el hito de la inteligencia artificial.
  • En 2005, la conducción autónoma ganó el gran desafío de DARPA.
  • En 2008, Google hizo avances en el reconocimiento de voz.
  • En 2014, Google fabricó vehículos autónomos.

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La inteligencia artificial está en todas partes

La inteligencia artificial evoluciona día a día. Hoy la IA está en todas partes. La investigación en IA aumenta continuamente. La inteligencia artificial ahora se ha convertido en un lugar común en todas las fases de la vida. Ahora, las organizaciones y los lugares de trabajo se están volviendo más eficientes e inteligentes a medida que los humanos y las máquinas comienzan a operar juntos. Los casos de uso de inteligencia artificial han sido productivos en varias industrias, como la banca, la fabricación, la tecnología, el entretenimiento, las predicciones meteorológicas, el marketing, el diagnóstico de salud y muchas más. u pGrad ofrece muchos otros blogs sobre estos temas. Puede visitar su sitio web para leer más sobre estos temas.

El veredicto

El viaje en la historia de la inteligencia artificial es tremendo. Comenzando con la educación, la atención médica, la electricidad, el comercio electrónico y la tecnología, hoy en día todo está automatizado. La tecnología de IA realiza varias tareas que requieren razonamiento y pensamiento humanos. La psicología cognitiva es una de las principales herramientas para todas las áreas de avance de las ciencias cognitivas. Las tecnologías de inteligencia artificial han ayudado a lograr eficacia y eficiencia. Ahora, las máquinas pueden realizar lo más inteligente de los humanos.

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¿Cuáles son las limitaciones del uso de la inteligencia artificial?

La disponibilidad de datos de alta calidad es uno de los obstáculos más importantes para la implementación de la IA. Los datos suelen ser inconsistentes y de baja calidad, lo que plantea obstáculos para las empresas que buscan generar valor a partir de la IA a gran escala. Para reaccionar al entorno corporativo cambiante, los programas de software deben actualizarse periódicamente. Todo el sistema de inteligencia artificial es bastante costoso y muchas industrias no pueden pagarlo. No se puede esperar que las máquinas funcionen de manera creativa. En ese caso se requiere la intervención humana.

¿Cómo se relacionan el aprendizaje automático y la inteligencia artificial?

El aprendizaje automático es un subconjunto de la inteligencia artificial. Es esencialmente un método para poner en práctica la inteligencia artificial. El aprendizaje automático es un área de la inteligencia artificial (IA) y la informática que se centra en el uso de datos y algoritmos para imitar la forma en que las personas aprenden. ML es un subconjunto de AI que resuelve problemas que requieren inteligencia humana aprendiendo de los datos y haciendo predicciones.

¿Necesito ser un profesional en la codificación para aprender inteligencia artificial?

Se requiere que los expertos en aprendizaje automático o inteligencia artificial tengan una sólida comprensión de la codificación, pero el enfoque está en los modelos y algoritmos Ml, la capacidad de usar varias bibliotecas como NumPy, Pandas y SciPy, y la habilidad para desarrollar sistemas distribuidos usando Hadoop. , entre otras cosas. Para hacerlo bien en inteligencia artificial, debe tener una comprensión fundamental de muchos lenguajes de programación, aunque no es necesario ser un experto en ellos.