25 artículos seminales imprescindibles en la historia de la Inteligencia Artificial

Aquí compartimos algunos artículos míticos en la historia de la IA, desde Turing, Hebb, las neuronas de McCulloch y Pitts, hasta las Convolucionales de LeCun, pasando por McCarthy, Newell, Pearl, Widrow, Hinton, etc.

1. «Computing Machinery and Intelligence» de Alan Turing (1950). Sí, de aquí viene el famoso Test de Turing (juego de la imitación)
2. «A Logical Calculus of the Ideas Immanent in Nervous Activity» de Warren McCulloch y Walter Pitts (1943). Las famosas neuronas de McCulloch y Pitts. La primera visión lógico-computacional de la actividad neurofisiológica.
3. «The Organization of Behavior: A Neuropsychological Theory» de Donald Hebb (1949)
4. «The perceptron: a probabilistic model for information storage and organization in the brain» de Rosenblatt (1958). El artículo de Rosenblatt sobre el Perceptron.
5. «Perceptrons» de Marvin Minsky y Seymour Papert (1969)
6. «GPS, A Program that Simulates Human Thought» de Allen Newell y Herbert Simon (1961)
7. «A Formal Theory of Inductive Inference» de Raymond Solomonoff (1964)
8. «Some Studies in Machine Learning Using the Game of Checkers» de Arthur Samuel (1959)
9. «Steps Toward Artificial Intelligence» de Marvin Minsky (1961)
10. «The Geometry of Binary Relationships» de J. Ross Quinlan (1979)
11. «Expert Systems: A Survey» de Edward Feigenbaum y Pamela McCorduck (1983)
12. «Rule-Based Expert Systems: The MYCIN Experiments of the Stanford Heuristic Programming Project» de Edward Shortliffe (1976)
13. «The Society of Mind» de Marvin Minsky (1985)
14. «A Connectionist Approach to the Expert Systems Challenge» de David Rumelhart, James McClelland y PDP Research Group (1986)
15. «The General Problem Solver» de Allen Newell y Herbert Simon (1961)
16. «A Theory of the Learnable» de Leslie Valiant (1984)
17. «Induction of Decision Trees» de J. Ross Quinlan (1986)
18. «Neocognitron: A Self-Organizing Neural Network Model for a Mechanism of Pattern Recognition Unaffected by Shift in Position» de Kunihiko Fukushima (1980)
19. «Learning representations by back-propagating errors» de Rumelhart, Hinton y Williams (1986). El mítico paper de la backpropagation, con Rumelhart, Hinton y Williams empezó todo 🙂
20. «Parallel Distributed Processing: Explorations in the Microstructure of Cognition» de David Rumelhart y James McClelland (1986)
21. «The Cascade-Correlation Learning Architecture» de Scott Fahlman y Christian Lebiere (1990)
22. «Reinforcement Learning: An Introduction» de Richard Sutton y Andrew Barto (1998)
23. «Deep Learning» de Yoshua Bengio, Ian Goodfellow y Aaron Courville (2016)
24. «Playing Atari with Deep Reinforcement Learning» de Volodymyr Mnih et al. (2013)
25. «ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks» de Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever y Geoffrey Hinton (2012)