Machine Learning
Category: Outro
Atualizado: 15 out 2018
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Nacimiento [1952 – 1956]
Eventos
1950 Alan Turing crea el “Test de Turing” para
determinar si una máquina era realmente
inteligente. Para pasar el test, una máquina
tenía que ser capaz de engañar a un humano
haciéndole creer que era humana en lugar de
un computador.1952 Arthur Samuel escribe el primer
programa de ordenador capaz de aprender. El
software era un programa que jugaba a las
damas y que mejoraba su juego partida tras
partida.1956 Martin Minsky y John McCarthy, con la
ayuda de Claude Shannon y Nathan Rochester,
organizan la conferencia de Darthmouth de
1956, considerada como el evento donde nace
el campo de la Inteligencia Artificial. Durante la
conferencia, Minsky convence a los asistentes
para acuñar el término “Artificial Intelligence”
como nombre del nuevo campo.1958 — Frank Rosenblatt diseña el Perceptrón,
la primera red neuronal artificial.Primer Invierno de la Inteligencia Artificial – [1974 – 1980]
Eventos
1979 Estudiantes de la Universidad de
Stanford inventan el “Stanford Cart”, un robot
móvil capaz de moverse autónomamente por
una habitación evitando obstáculos1967 Se escribe el algoritmo “Nearest
Neighbor”. Este hito está considerado como el
nacimiento al campo del reconocimiento de
patrones (pattern recognition) en
computadores.La explosión de los 80 [1980 – 1987]
Eventos
1981 Gerald Dejong introduce el concepto
“Explanation Based Learning” (EBL), donde un
computador analiza datos de entrenamiento y
crea reglas generales que le permiten
descartar los datos menos importantes.1985 Terry Sejnowski inventa NetTalk, que
aprende a pronunciar palabras de la misma
manera que lo haría un niño.Segundo Invierno de Inteligencia Artificial [1987 – 1993]
Eventos
1990 El trabajo en Machine Learning gira
desde un enfoque orientado al conocimiento
(knowledge-driven) hacia uno orientado al
dato (data-driven). Los científicos comienzan a
crear programas que analizan grandes
cantidades de datos y extraen conclusiones de
los resultados.1997 El ordenador Deep Blue, de IBM vence al
campeón mundial de ajedrez Gary Kaspárov.Explosión y adopción comercial [2006-Actualidad]
Eventos
2006 Geoffrey Hinton acuña el término “Deep
Learning” (Aprendizaje Profundo) para explicar
nuevas arquitecturas de Redes Neuronales
profundas que son capaces de aprender
mucho mejor modelos más planos.2011 El ordenador Watson de IBM vence a sus
competidores humanos en el concurso
Jeopardy que consiste en contestar preguntas
formuladas en lenguaje natural.2012
- Jeff Dean, de Google, con la ayuda de
Andrew Ng (Universidad de Stanford), lideran
el proyecto GoogleBrain, que desarrolla una
Red Neuronal Profunda utilizando toda la
capacidad de la infraestructura de Google para
detectar patrones en vídeos e imágenes.
- Geoffrey Hinton lidera el equipo ganador del
concurso de Visión por Computador a
Imagenet utilizando una Red Neuronal
Profunda (RNP). El equipo venció por un
amplio margen de diferencia, dando
nacimiento a la actual explosión de Machine 2014
- Facebook desarrolla DeepFace, un
algoritmo basado en RNPs que es capaz de
reconocer a personas con la misma precisión
que un ser humano.
- Google compra DeepMind, una startup
inglesa de Deep Learning que recientemente
había demostrado las capacidades de las
Redes Neuronales Profundas con un algoritmo
capaz de jugar a juegos de Atari simplemente
viendo los píxeles de la pantalla, tal y como lo
haría una persona. El algoritmo, tras unas
horas de entrenamiento, era capaz de batir a
humanos e2015
- Amazon lanza su propia plataforma de
Machine Learning.
- Microsoft crea el “Distributed Machine
Learning Toolkit”, que permite la distribución
eficiente de problemas de machine learning en
múltiples computadores.
- Elon Musk y Sam Altman, entre otros, fundan
la organización sin ánimo de lucro OpenAI,
dotándola de 1000 Millones de dólares con el
objetivo de asegurar que el desarrollo de la
Inteligencia Artificial tenga un impacto positivo
en la humanidad.2016 Google DeepMind vence en el juego Go
(considerado uno de los juegos de mesa más
complicados) al jugador profesional Lee Sedol
por 5 partidas a 1. Jugadores expertos de Go
afirman que el algoritmo fue capaz de realizar
movimientos “creativos” que no se habían visto
hasta el momento.
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