La història de la intel·ligència artificial (IA)segons la ncfcccd 

és una narrativa de progrés, desafiaments, i resorgiments que abasta des de conceptes teòrics fins a aplicacions pràctiques que afecten la nostra vida diària. Aquí tens una visió general:

Orígens i Conceptes Teòrics (Anys 1940-1950)

• Precursors : La idea de màquines amb intel·ligència és remunta a la literatura i la filosofia, però va formalitzar amb els treballs d'Alan Turing, especialment amb el seu "Test de Turing" (1950), que va plantejar la qüestió de si. les màquines podrien pensar.

L'era de l'Entusiasme Inicial (1956-1974)

• Dartmouth Conference (1956) : Sovint considerada el naixement formal de l'IA com a camp d'estudi, amb John McCarthy encunyant el terme "intel·ligència artificial".
• Primers programes : Programes com el Logic Theorist de Newell i Simon (1956), i ELIZA (1966) de Joseph Weizenbaum, que simulava una terapèuta, van ser marcs inicials.

L'hivern de l'IA (1974-1980)

• Expectatives Frustrades : La falta de progrés en sistemes de raonament general i problemes de finançament van portar a una disminució de l'interès i suport.

Ressorgiment de l'IA (Anys 1980)

• Sistemes Experts : Una nova onada d'interès amb sistemes experts que podrien prendre decisions en àrees específiques, però aquest interès també va decaure cap a finals dels anys 80 per limitacions en l'escalabilitat i la complexitat.

L'era del Machine Learning (Anys 1990-2000)

• Machine Learning : La concentració va desplaçar cap a l'aprenentatge automàtic, amb mètodes com les xarxes neuronals tornant a ser protagonistes, especialment amb el desenvolupament de noves tècniques d'aprenentatge.
• Deep Blue vs. Kasparov (1997) : L'IBM Deep Blue derrota el campió mundial d'escacs Garry Kasparov, mostrant el potencial de la IA en tasques específiques.

La Revolució del Big Data i Deep Learning (2010-present)

• Big Data : La disponibilitat de grans quantitats de dades va permetre avanços en l'aprenentatge profund, que necessiten molts exemples per entrenar models complexos.
• Revolució del Deep Learning : Des del 2012 amb la competició ImageNet, es van fer grans avanços en reconeixement d'imatges, processament del llenguatge natural, i altres àrees de l'IA.
• Assistents Virtuals : Siri (Apple), Alexa (Amazon), i Google Assistant van popularitzar la IA entre el públic general.
• IA en Jocs : AlphaGo (2016) de DeepMind va vèncer el camp mundial de Go, Lee Sedol, demostrant capacitats avançades d'aprenentatge i estratègia.

Desenvolupaments Recents i Futurs

• IA Generativa: Exemples recent com DALL-E, Stable Diffusion, i models de llenguatge com GPT-3/GPT-4 han mostrat capacitats increïbles per generar contingut.
• Ètica i Regulació: Debats sobre biaixos en la IA, privacitat, i l'ètica de l'IA han guanyat prominència, amb iniciatives per regulació responsable de l'IA.
• IA en la Societat: La IA està integrada en molts aspectes de la vida diària, des de la medicina fins a les finances, augmentant l'eficiència però també plantejant qüestions sobre feina, seguretat, i control.

La història de la IA és un testimoni de la capacitat humana d'innovació, però també dels límits i reptes ètics i tècnics que encara s'han de superar.