Backpropagation 1986: el algoritmo que reabrió las redes profundas
El paper de Rumelhart, Hinton y Williams popularizó el descenso de gradiente por retropropagación del error en redes multicapa.
1956–1986
IA simbólica
Sistemas expertos, lógica y conocimiento codificado a mano — la era del razonamiento simbólico.
Redes de Hopfield (1982): memoria asociativa y física estadística
John Hopfield conectó redes recurrentes con sistemas de espines, inspirando una ola de modelos energéticos en IA.
El proyecto japonés Fifth Generation (1982): apuesta por Prolog y lógica
MITI lanzó el FGCS para liderar computadoras “inteligentes” basadas en programación lógica; el resultado real fue mixto y caro.
Edward Feigenbaum y la ingeniería del conocimiento
Feigenbaum impulsó la tesis de que el poder de la IA experta reside en conocimiento de dominio codificado, no solo en mecanismos genéricos de búsqueda.
DENDRAL y MYCIN: el auge de los sistemas expertos
Los sistemas expertos de los 70–80 capturaron conocimiento de dominio en reglas; DENDRAL y MYCIN fueron casos emblemáticos.
El primer invierno de la IA (años 70): promesas vs. realidad
Recortes del gobierno británico (informe Lighthill) y de DARPA enfriaron la IA tras expectativas desmesuradas de los 60.
SHRDLU (1970): lenguaje natural en un mundo de bloques
El sistema SHRDLU de Terry Winograd combinó parsing, planificación y un micro-mundo para dialogar sobre bloques manipulables.
Minsky y Papert 1969: Perceptrons y el freno al conexionismo
El libro Perceptrons argumentó límites severos de las redes de una capa y contribuyó al eclipse temporal de las redes neuronales.
El Perceptrón de Rosenblatt (1958): aprendizaje en hardware
Frank Rosenblatt presentó el Perceptrón, una máquina de aprendizaje capaz de ajustar pesos a partir de ejemplos, símbolo del primer boom conexionista.
Dartmouth 1956: nace el término Artificial Intelligence
El taller de Dartmouth de 1956, propuesto por John McCarthy y colegas, acuñó “artificial intelligence” y lanzó la disciplina como campo.