¿CÓMO HA EVOLUCIONADO LA IA?
La evolución de la Inteligencia Artificial (IA) ha sido un viaje desde sus inicios teóricos hasta los sistemas preferidos de hoy en día. Se ha pasado de la IA simbólica, enfocada en reglas lógicas, a sistemas expertos y, finalmente, al aprendizaje profundo y el machine learning, que permiten a las máquinas aprender de los datos. Este progreso ha sido impulsado por avances en hardware, algoritmos y la disponibilidad de grandes conjuntos de datos.
Etapa clave en la evolución de la IA:
Años 50-60: IA Simbólica.
Se centraba en la representación del conocimiento a través de símbolos y reglas lógicas. Se buscaba que las máquinas pudieran razonar y resolver problemas de manera similar a los humanos, pero se encontraron con limitaciones en la representación de la realidad.
Años 70-80: Sistemas Expertos.
Se desarrollaron sistemas especializados en dominios específicos, como diagnóstico médico o asesoramiento financiero. Estos sistemas podían aplicar reglas lógicas y conocimiento experto, pero eran rígidos y difíciles de adaptar a nuevas situaciones.
Años 90-2010: Aprendizaje Automático .
Se un cambio hacia algoritmos que permitían a las máquinas aprender de los datos. El aprendizaje supervisado, no supervisado y reforzado ganaron popularidad, abriendo nuevas posibilidades en diversas áreas.
2010-Actualidad: Aprendizaje Profundo.
Las redes neuronales profundas, con múltiples capas, permitieron avances significativos en el reconocimiento de imágenes, el procesamiento del lenguaje natural y la generación de texto. El auge de los datos masivos y la potencia de cómputo impulsaron este desarrollo.
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