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.
- «Computing Machinery and Intelligence» de Alan Turing (1950). Sí, de aquí viene el famoso Test de Turing (juego de la imitación)
- «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.
- «The Organization of Behavior: A Neuropsychological Theory» de Donald Hebb (1949)
- «The perceptron: a probabilistic model for information storage and organization in the brain» de Rosenblatt (1958). El artículo de Rosenblatt sobre el Perceptron.
- «Perceptrons» de Marvin Minsky y Seymour Papert (1969)
- «GPS, A Program that Simulates Human Thought» de Allen Newell y Herbert Simon (1961)
- «A Formal Theory of Inductive Inference» de Raymond Solomonoff (1964)
- «Some Studies in Machine Learning Using the Game of Checkers» de Arthur Samuel (1959)
- «Steps Toward Artificial Intelligence» de Marvin Minsky (1961)
- «The Geometry of Binary Relationships» de J. Ross Quinlan (1979)
- «Expert Systems: A Survey» de Edward Feigenbaum y Pamela McCorduck (1983)
- «Rule-Based Expert Systems: The MYCIN Experiments of the Stanford Heuristic Programming Project» de Edward Shortliffe (1976)
- «The Society of Mind» de Marvin Minsky (1985)
- «A Connectionist Approach to the Expert Systems Challenge» de David Rumelhart, James McClelland y PDP Research Group (1986)
- «The General Problem Solver» de Allen Newell y Herbert Simon (1961)
- «A Theory of the Learnable» de Leslie Valiant (1984)
- «Induction of Decision Trees» de J. Ross Quinlan (1986)
- «Neocognitron: A Self-Organizing Neural Network Model for a Mechanism of Pattern Recognition Unaffected by Shift in Position» de Kunihiko Fukushima (1980)
- «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 🙂
- «Parallel Distributed Processing: Explorations in the Microstructure of Cognition» de David Rumelhart y James McClelland (1986)
- «The Cascade-Correlation Learning Architecture» de Scott Fahlman y Christian Lebiere (1990)
- «Reinforcement Learning: An Introduction» de Richard Sutton y Andrew Barto (1998)
- «Deep Learning» de Yoshua Bengio, Ian Goodfellow y Aaron Courville (2016)
- «Playing Atari with Deep Reinforcement Learning» de Volodymyr Mnih et al. (2013)
- «ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks» de Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever y Geoffrey Hinton (2012)
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