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Sección 1: Introducción y bases históricas

Módulo 1: ¿Qué entendemos por inteligencia artificial? Panorama general y expectativas

Módulo 2: Antes del Test de Turing: raíces intelectuales y culturales de la IA

Módulo 3: El Test de Turing (1950): origen, propósito y límites

Sección 2: De los enfoques simbólicos a los primeros avances

Módulo 4: Los primeros años de la IA (décadas de 1950–1960): promesas, laboratorios y programas pioneros

Módulo 5: Sistemas expertos y la IA en organizaciones (décadas de 1970–1980)

Sección 3: Invierno(s) de la IA y el giro hacia el aprendizaje con datos

Módulo 6: Los “inviernos” de la IA: expectativas, desilusiones y lecciones

Módulo 7: Del enfoque simbólico al aprendizaje automático: el papel de los datos y la estadística

Sección 4: Redes neuronales y aprendizaje profundo: el camino hacia la IA moderna

Módulo 8: Redes neuronales en perspectiva histórica: ideas, avances y reaparición

Módulo 9: Aprendizaje profundo (2006–2016): de logros en visión y voz a una nueva ola de adopción

Sección 5: Procesamiento del lenguaje natural y la ruta hacia ChatGPT

Módulo 10: Procesamiento del lenguaje natural (PLN): de reglas a modelos estadísticos

Módulo 11: Transformadores y modelos de lenguaje: ideas clave que habilitan ChatGPT

Módulo 12: De GPT a ChatGPT: despliegue, uso masivo y cambios en la percepción pública

Sección 6: Impactos, riesgos y lectura crítica de la historia hasta hoy

Módulo 13: Impacto social y empresarial de la IA: qué cambió y qué se repite históricamente

Módulo 14: Síntesis histórica: de Turing a ChatGPT en una línea temporal argumentada

Sección 7: Evaluaciones (cuestionarios) y cierre

Cuestionario 1: Conceptos básicos y Test de Turing

Cuestionario 2: IA simbólica y sistemas expertos

Cuestionario 3: Invierno de la IA y transición a aprendizaje con datos

Cuestionario 5: De GPT a ChatGPT, impactos y lectura crítica

Encuesta final: Retroalimentación del curso y autoevaluación de aprendizaje

Evolución de la Inteligencia Artificial de Turing a ChatGPT es un curso diseñado para ayudarte a entender cómo llegamos desde las primeras ideas sobre “máquinas que piensan” hasta los modelos conversacionales modernos. Sin requerir conocimientos técnicos avanzados, recorrerás los hitos clave de la IA: del Test de Turing a los enfoques simbólicos, los sistemas expertos, los inviernos de la IA y el giro decisivo hacia el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo. Con ejemplos claros y vocabulario accesible, comprenderás por qué la disponibilidad de datos y potencia de cómputo transformó las capacidades de la IA, así como los límites y riesgos que persisten. La sección de Procesamiento del Lenguaje Natural te mostrará la ruta que condujo a los transformadores y a modelos como ChatGPT, explicando conceptos como preentrenamiento, prompts y contexto. Además, conectarás la evolución tecnológica con impactos sociales y empresariales reales: productividad, empleo, adopción y regulación. Al finalizar, obtendrás una lectura crítica y contextual para evaluar afirmaciones sobre la IA y tomar mejores decisiones en su uso profesional y educativo. Ideal para profesionales, docentes, estudiantes y curiosos que quieren claridad histórica y criterio práctico en un panorama que cambia rápido.

Evolución de la Inteligencia Artificial de Turing a ChatGPT

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            <p>La inteligencia artificial ha dejado de ser una narrativa exclusiva de la ciencia ficción para transformarse en el motor de una revolución tecnológica que redefine la productividad y la comunicación humana. Sin embargo, para comprender el alcance real de herramientas contemporáneas como ChatGPT, es imprescindible desandar el camino recorrido desde las primeras interrogantes planteadas por Alan Turing en 1950. Este curso propone un viaje a través de la historia de la computación y el pensamiento lógico, permitiendo que profesionales y mentes curiosas comprendan cómo pasamos de máquinas que apenas podían seguir reglas rígidas a sistemas capaces de generar lenguaje y razonar sobre patrones complejos. Al explorar estas bases, desmitificamos términos como algoritmos, redes neuronales y aprendizaje automático, transformándolos de conceptos técnicos abstractos en piezas clave para interpretar nuestro presente.</p>

<p>A lo largo de este recorrido, analizaremos los ciclos de entusiasmo y desilusión conocidos como los "inviernos de la IA", donde las limitaciones de datos y potencia de cómputo pusieron a prueba la perseverancia de los investigadores. Veremos la transición fundamental desde el enfoque simbólico de los sistemas expertos hacia el paradigma actual del aprendizaje profundo, que permite a las máquinas aprender de la experiencia y los ejemplos en lugar de instrucciones manuales. Este análisis histórico no solo busca explicar el "cómo" de la tecnología, sino también el "por qué" de sus limitaciones actuales, como los sesgos y la falta de entendimiento real. Al finalizar, los participantes contarán con una visión crítica y argumentada que les permitirá evaluar el impacto social y empresarial de la IA, distinguiendo las promesas exageradas de las oportunidades tangibles que esta evolución ofrece para el futuro.</p>
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