Los arquitectos
de la inteligencia
En los años cincuenta, un grupo de matemáticos se encerró en Dartmouth con una pregunta imposible: ¿puede una máquina aprender? De esa conversación nació un campo entero.
Alan Turing
Definió la máquina universal y propuso el test que mide si una máquina puede imitar la inteligencia humana.
John McCarthy
Organizó la conferencia de Dartmouth en 1956. Creó LISP, el primer lenguaje pensado para razonamiento simbólico.
Claude Shannon
Demostró que la lógica booleana podía ejecutarse con circuitos eléctricos. La base de todo lo digital.
Marvin Minsky
Pionero de las redes neuronales y la inteligencia simbólica. Soñaba con máquinas que aprendieran como niños.
Frank Rosenblatt
Construyó en 1958 la primera red neuronal entrenable. La idea germinal de todo el deep learning moderno.
Geoffrey Hinton
Resucitó las redes neuronales con backpropagation y abrió la puerta a la era moderna. Premio Turing 2018.
Yann LeCun
Diseñó LeNet, la red que enseñó a las máquinas a ver. Hoy lidera la IA fundamental en Meta.
Yoshua Bengio
Sus trabajos sobre representaciones y atención inspiraron la generación de modelos que hoy hablan con nosotros.
Ada Lovelace
Un siglo antes que existieran las computadoras, ya intuía que una máquina podría componer música o razonar.
Norbert Wiener
Estudió cómo los sistemas se autorregulan mediante retroalimentación. La base conceptual de todo agente inteligente.
"Todo aspecto del aprendizaje puede ser descrito con tal precisión que una máquina podría simularlo."