Inteligencia Artificial simbólica: cuando pensar significaba manipular símbolos y reglas
La inteligencia artificial simbólica nació de una intuición poderosa: una máquina podría resolver problemas si el conocimiento se…
Perceptrón: la máquina que aprendía a distinguir patrones con pesos
El perceptrón fue una propuesta para construir una máquina capaz de reconocer patrones mediante una red de unidades…
Primeros programas inteligentes: de las demostraciones lógicas a la resolución de problemas
Los primeros programas inteligentes surgieron cuando algunos investigadores dejaron de ver el computador como una calculadora veloz y…
Sistemas expertos: cuando el conocimiento profesional se convirtió en reglas
Un sistema experto intenta convertir una parte del conocimiento profesional en un programa capaz de recomendar acciones o…
Primer invierno: la primera gran lección sobre promesas y límites de la IA
El primer invierno de la inteligencia artificial describe una etapa en la que disminuyeron la financiación, la atención…
Segundo invierno: el costo de mantener promesas que no escalan
El segundo invierno de la IA se asocia con el enfriamiento que siguió al auge de los sistemas…
Limitaciones computacionales: el muro de tiempo, memoria y combinaciones
Una de las barreras más persistentes de la inteligencia artificial ha sido la cantidad de trabajo que exige…
Crisis de expectativas: cómo la distancia entre promesa y producto enfría una tecnología
Una crisis de expectativas comienza mucho antes de que se reduzcan los presupuestos. Aparece cuando una tecnología se…
Machine Learning: el giro desde las reglas escritas hacia el aprendizaje con experiencia
Machine Learning describe una forma de construir programas que mejoran su desempeño mediante la experiencia. En lugar de…
Big Data: cuando el tamaño, la velocidad y la variedad cambian la arquitectura
Big Data aparece cuando los datos dejan de caber cómodamente en las herramientas habituales de una organización. El…
Validation: la sala de ensayo donde un modelo aprende a corregirse
La validación es el momento en que un equipo deja de preguntar si un modelo puede aprender y…
Testing: el examen final que un modelo debe rendir sin conocer las respuestas
El testing es la evaluación que debería ocurrir cuando el equipo ya tomó las decisiones importantes sobre el…