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title: De las cavernas a la AGI
seo_title: De las cavernas a la AGI en vídeo
description: 'Historia intelectual de la IA: desde las primeras abstracciones matemáticas hasta los modelos fundacionales. Matemáticas, filosofía y computación en contexto.'
keywords: historia inteligencia artificial, IA historia, Transformer, modelos fundacionales, AGI, deep learning
date: '2026-03-26T00:00:00+00:00'
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      <a href="/videos/">Todos los vídeos</a>
      <span>Historia de la IA</span>
      <span>1:15</span>
    </div>
    <h1>De las cavernas a la AGI</h1>
    <p>Historia intelectual de la IA: desde las primeras abstracciones matemáticas hasta los modelos fundacionales. Matemáticas, filosofía y computación en contexto.</p>
  </header>

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    <div class="s5-video-watch__section-head">
      <span class="s5-eyebrow">Resumen del vídeo</span>
      <h2 id="video-summary-title">Las ideas que debes retener</h2>
    </div>
    <div class="s5-video-watch__snippet-grid">
      
      <article>
        <span>01</span>
        <h2>1. Representar (≈ 40 000 a. C. – 1700)</h2>
        <p>Inventar lenguajes para describir el mundo: del conteo físico (muescas, marcas) a números y símbolos manipulables. Formalizar la verdad: los griegos fijan demostración y geometría como…</p>
      </article>


      <article>
        <span>02</span>
        <h2>2. Mecanizar (≈ 1700 – 1956)</h2>
        <p>Convertir símbolos en máquina: automatizar cálculo con mecanismos y, luego, con circuitos. Aquí nace la obsesión por computar. Separar programa de hardware: de Jacquard/Babbage a la idea…</p>
      </article>


      <article>
        <span>03</span>
        <h2>3. Aprender (≈ 1956 – 2012)</h2>
        <p>De reglas a datos: pasamos de codificar inteligencia a mano, a ajustar modelos con datos. Motores del aprendizaje práctico: probabilidad (Bayes, generalización), algoritmos de optimización…</p>
      </article>

    </div>
  </section>

  
  

  <aside class="s5-video-watch__source">
    <div>
      <span class="s5-eyebrow">Contexto y evidencia</span>
      <h2>Continúa con el artículo completo</h2>
      <p>El capítulo desarrolla el mecanismo, las fuentes primarias, los límites y las conexiones con el resto de la serie.</p>
    </div>
    <a class="s5-video-watch__source-link" href="https://5sigmas.com/series/from-cave-to-agi/00_presentacion_serie/">Leer el artículo →</a>
  </aside>

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      <span class="s5-eyebrow">Siguiente paso</span>
      <h2 id="related-videos-title">Vídeos relacionados</h2>
    </div>
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<article>
  <a href="https://5sigmas.com/videos/series/from-cave-to-agi/05-mas-alla/">
    <img src="https://5sigmas.com/series/from-cave-to-agi/05-mas-alla.jpg" alt="" loading="lazy" width="1280" height="720">
    <span>Historia de la IA · 1:25</span>
    <strong>Más allá del Transformer — memoria y modelos del mundo</strong>
  </a>
</article>


<article>
  <a href="https://5sigmas.com/videos/series/from-cave-to-agi/04-escalar/">
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    <span>Historia de la IA · 1:09</span>
    <strong>Escalar - de AlexNet a los modelos fundacionales</strong>
  </a>
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<article>
  <a href="https://5sigmas.com/videos/series/from-cave-to-agi/03-aprender/">
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    <span>Historia de la IA · 1:15</span>
    <strong>Aprender — de las reglas a los datos</strong>
  </a>
</article>

    </div>
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