Por favor, haz una breve historia de la IA.
El Taller de Dartmouth de 1956 fue organizado por Marvin Minsky, John McCarthy y dos científicos de alto nivel: Claude Shannon y Nathan Rochester, de IBM. La propuesta para la conferencia incluía esta afirmación "cada aspecto del aprendizaje o de cualquier otra característica de la inteligencia puede describirse con tanta precisión que se puede hacer que una máquina lo simule".Entre los participantes estaban Ray Solomonoff, Oliver Selfridge, Trenchard More, Arthur Samuel, Allen Newell y Herbert A. Simon, todos los cuales crearían importantes programas durante las primeras décadas de la investigación sobre IA. En el taller, Newell y Simon estrenaron el "Teórico de la Lógica" y McCarthy convenció a los asistentes para que aceptaran "Inteligencia Artificial" como nombre del campo. El taller de Dartmouth de 1956 fue el momento en que la IA adquirió su nombre, su misión, su primer éxito y sus principales protagonistas, y se considera ampliamente el nacimiento de la IA. El término "Inteligencia Artificial" fue elegido por McCarthy para evitar asociaciones con la cibernética y conexiones con el influyente cibernético Norbert Wiener.

Los programas desarrollados en los años posteriores al Taller de Dartmouth eran, para la mayoría de la gente, simples ordenadores "asombrosos" que resolvían problemas de álgebra, demostraban teoremas de geometría y aprendían a hablar inglés. Pocos habrían creído entonces que tal comportamiento "inteligente" de las máquinas fuera posible. Los investigadores expresaron un intenso optimismo en privado y en la prensa, prediciendo que se construiría una máquina totalmente inteligente en menos de 20 años. Agencias gubernamentales como DARPA inyectaron dinero en el nuevo campo.

En la década de 1970, la IA fue objeto de críticas y reveses financieros. Los investigadores de IA no habían apreciado la dificultad de los problemas a los que se enfrentaban. Su tremendo optimismo había hecho que las expectativas fueran imposiblemente altas, y cuando los resultados prometidos no se materializaron, la financiación de la IA desapareció. Al mismo tiempo, el campo del conexionismo (o redes neuronales) fue clausurado casi por completo durante 10 años por la devastadora crítica de Marvin Minsky a los perceptrones. A pesar de las dificultades con la percepción pública de la IA a finales de los 70, se exploraron nuevas ideas en la programación lógica, el razonamiento de sentido común y muchas otras áreas.

En los años 80, las empresas de todo el mundo adoptaron una forma de programa de IA denominada "sistemas expertos" y el conocimiento se convirtió en el centro de la investigación principal sobre IA. En esos mismos años, el gobierno japonés financió agresivamente la IA con su proyecto de ordenadores de quinta generación. Otro acontecimiento alentador a principios de los 80 fue el renacimiento del conexionismo en la obra de John Hopfield y David Rumelhart. Una vez más, la IA había alcanzado el éxito.

La fascinación de la comunidad empresarial por la IA subió y bajó en los años 80 siguiendo el patrón clásico de una burbuja económica. El colapso se debió al fracaso de los proveedores comerciales a la hora de desarrollar una amplia variedad de soluciones viables. Al fracasar decenas de empresas, la percepción fue que la tecnología no era viable. Sin embargo, el campo siguió avanzando a pesar de las críticas. Numerosos investigadores, entre ellos los desarrolladores de robótica Rodney Brooks y Hans Moravec, abogaron por un enfoque totalmente nuevo de la inteligencia artificial.

El campo de la IA, que ahora tiene más de medio siglo, logró por fin algunos de sus objetivos más antiguos. Empezó a utilizarse con éxito en toda la industria tecnológica, aunque un poco entre bastidores. Parte del éxito se debió a la creciente potencia de los ordenadores y otra parte se consiguió centrándose en problemas específicos aislados y persiguiéndolos con los más altos niveles de responsabilidad científica. Aun así, la reputación de la IA, al menos en el mundo empresarial, era menos que prístina. Dentro del campo había poco acuerdo sobre las razones del fracaso de la IA para cumplir el sueño de una inteligencia de nivel humano que había cautivado la imaginación del mundo en la década de 1960. En conjunto, todos estos factores contribuyeron a fragmentar la IA en subcampos competidores centrados en problemas o enfoques concretos, a veces incluso con nuevos nombres que disimulaban el manchado pedigrí de la "inteligencia artificial". La IA era a la vez más cautelosa y más exitosa de lo que nunca había sido.

En las primeras décadas del siglo XXI, el acceso a grandes cantidades de datos (conocido como "big data"), ordenadores más baratos y rápidos y técnicas avanzadas de aprendizaje automático se aplicaron con éxito a muchos problemas en toda la economía. De hecho, el McKinsey Global Institute estimó en su famoso documento "Big data: La próxima frontera para la innovación, la competencia y la productividad" que "en 2009, casi todos los sectores de la economía estadounidense tenían al menos una media de 200 terabytes de datos almacenados".

En 2016, el mercado de productos, hardware y software relacionados con la IA alcanzó más de 8.000 millones de dólares, y el New York Times informó de que el interés por la IA había alcanzado un "frenesí". Las aplicaciones de los big data empezaron a llegar también a otros campos, como el entrenamiento de modelos en ecología y para diversas aplicaciones en economía. Los avances en el aprendizaje profundo (sobre todo las redes neuronales convolucionales profundas y las redes neuronales recurrentes) impulsaron el progreso y la investigación en el procesamiento de imágenes y vídeos, el análisis de textos e incluso el reconocimiento del habla.
El taller de Dartmouth de 1956 fue el momento en que la IA adquirió su nombre, su misión, su primer éxito y sus principales protagonistas, y se considera ampliamente el nacimiento de la IA. En la década de 1970, la IA fue objeto de críticas y reveses financieros. Los investigadores de IA no habían sabido apreciar la dificultad de los problemas a los que se enfrentaban. En los años 80, las empresas de todo el mundo adoptaron una forma de programa de IA llamada "sistemas expertos" y el conocimiento se convirtió en el centro de la investigación principal sobre IA. En las primeras décadas del siglo XXI, el acceso a grandes cantidades de datos (conocido como "big data"), ordenadores más baratos y rápidos y técnicas avanzadas de aprendizaje automático se aplicaron con éxito a muchos problemas en toda la economía. En 2016, los avances en el aprendizaje profundo (en particular las redes neuronales convolucionales profundas y las redes neuronales recurrentes) impulsaron el progreso y la investigación en el procesamiento de imágenes y vídeos, el análisis de textos e incluso el reconocimiento del habla.
Please give a brief history of AI.
The Dartmouth Workshop of 1956 was organized by Marvin Minsky, John McCarthy and two senior scientists: Claude Shannon and Nathan Rochester of IBM. The proposal for the conference included this assertion: "every aspect of learning or any other feature of intelligence can be so precisely described that a machine can be made to simulate it".The participants included Ray Solomonoff, Oliver Selfridge, Trenchard More, Arthur Samuel, Allen Newell and Herbert A. Simon, all of whom would create important programs during the first decades of AI research. At the workshop Newell and Simon debuted the "Logic Theorist" and McCarthy persuaded the attendees to accept "Artificial Intelligence" as the name of the field. The 1956 Dartmouth workshop was the moment that AI gained its name, its mission, its first success and its major players, and is widely considered the birth of AI. The term "Artificial Intelligence" was chosen by McCarthy to avoid associations with cybernetics and connections with the influential cyberneticist Norbert Wiener.

The programs developed in the years after the Dartmouth Workshop were, to most people, simply "astonishing" computers were solving algebra word problems, proving theorems in geometry and learning to speak English. Few at the time would have believed that such "intelligent" behavior by machines was possible at all. Researchers expressed an intense optimism in private and in print, predicting that a fully intelligent machine would be built in less than 20 years. Government agencies like DARPA poured money into the new field.

In the 1970s, AI was subject to critiques and financial setbacks. AI researchers had failed to appreciate the difficulty of the problems they faced. Their tremendous optimism had raised expectations impossibly high, and when the promised results failed to materialize, funding for AI disappeared. At the same time, the field of connectionism (or neural nets) was shut down almost completely for 10 years by Marvin Minsky's devastating criticism of perceptrons. Despite the difficulties with public perception of AI in the late 70s, new ideas were explored in logic programming, commonsense reasoning and many other areas.

In the 1980s a form of AI program called "expert systems" was adopted by corporations around the world and knowledge became the focus of mainstream AI research. In those same years, the Japanese government aggressively funded AI with its fifth generation computer project. Another encouraging event in the early 1980s was the revival of connectionism in the work of John Hopfield and David Rumelhart. Once again, AI had achieved success.

The business community's fascination with AI rose and fell in the 1980s in the classic pattern of an economic bubble. The collapse was due to the failure of commercial vendors to develop a wide variety of workable solutions. As dozens of companies failed, the perception was that the technology was not viable. However, the field continued to make advances despite the criticism. Numerous researchers, including robotics developers Rodney Brooks and Hans Moravec, argued for an entirely new approach to artificial intelligence.

The field of AI, now more than a half a century old, finally achieved some of its oldest goals. It began to be used successfully throughout the technology industry, although somewhat behind the scenes. Some of the success was due to increasing computer power and some was achieved by focusing on specific isolated problems and pursuing them with the highest standards of scientific accountability. Still, the reputation of AI, in the business world at least, was less than pristine. Inside the field there was little agreement on the reasons for AI's failure to fulfill the dream of human level intelligence that had captured the imagination of the world in the 1960s. Together, all these factors helped to fragment AI into competing subfields focused on particular problems or approaches, sometimes even under new names that disguised the tarnished pedigree of "artificial intelligence". AI was both more cautious and more successful than it had ever been.

In the first decades of the 21st century, access to large amounts of data (known as "big data"), cheaper and faster computers and advanced machine learning techniques were successfully applied to many problems throughout the economy. In fact, McKinsey Global Institute estimated in their famous paper "Big data: The next frontier for innovation, competition, and productivity" that "by 2009, nearly all sectors in the US economy had at least an average of 200 terabytes of stored data".

By 2016, the market for AI-related products, hardware, and software reached more than 8 billion dollars, and the New York Times reported that interest in AI had reached a "frenzy". The applications of big data began to reach into other fields as well, such as training models in ecology and for various applications in economics. Advances in deep learning (particularly deep convolutional neural networks and recurrent neural networks) drove progress and research in image and video processing, text analysis, and even speech recognition.
The 1956 Dartmouth workshop was the moment that AI gained its name, its mission, its first success and its major players, and is widely considered the birth of AI. In the 1970s, AI was subject to critiques and financial setbacks. AI researchers had failed to appreciate the difficulty of the problems they faced. In the 1980s a form of AI program called "expert systems" was adopted by corporations around the world and knowledge became the focus of mainstream AI research. In the first decades of the 21st century, access to large amounts of data (known as "big data"), cheaper and faster computers and advanced machine learning techniques were successfully applied to many problems throughout the economy. By 2016, advances in deep learning (particularly deep convolutional neural networks and recurrent neural networks) drove progress and research in image and video processing, text analysis, and even speech recognition.