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John McCarthy acuñó el término Inteligencia Artificial en la década de los 50 y fue uno de los padres fundadores de la Inteligencia Artificial, junto con Marvin Minsky. También en 1958 Frank Rosenblatt construyó un prototipo de red neuronal, que llamó el Perceptron. (foto obtenida de independent.co.uk).

Además, las ideas clave de las redes neuronales Deep Learning para la visión por computador ya se conocían en 1989. O los algoritmos fundamentales de Deep Learning  para series temporales como LSTM, ya fueron desarrolladas en 1997, por poner algunos ejemplos.

Entonces, ¿por qué este boom de la inteligencia artificial ahora? O ¿por qué el Deep Learning solo despegó después de 2012? ¿Qué ha cambiado en estas dos décadas?

 

Debido a que la investigación en este campo ha estado guiada por los hallazgos experimentales más que por la teoría, estos avances espectaculares solo han sido posibles cuando los datos y el hardware apropiados han estado disponibles para probar nuevas ideas (o ampliar las viejas, como ha sido el caso).

A modo de visión muy general, podríamos resumir que los cuellos de botella más importantes a lo largo de la dos últimas décadas fueron los datos y el hardware, sin embargo, otros factores han contribuido a desencadenar el potencial de la inteligencia artificial y las tecnologías relacionadas. De todos estos factores hablaremos en más detalle en posteriores posts.

2018-01-21T22:32:33+00:00 January 14th, 2018|