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title: Aprender — de las reglas a los datos
seo_title: Aprender — de las reglas a los datos en vídeo
description: 'Cómo la IA pasó de reglas escritas a mano al aprendizaje con datos: sistemas expertos, estadística, redes neuronales y el salto de AlexNet.'
keywords: historia machine learning, sistemas expertos, MYCIN, aprendizaje automático historia, backpropagation, AlexNet, inviernos ia, ia simbólica, perceptrón, deep learning historia
date: '2026-03-27T00:00:00+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>Aprender — de las reglas a los datos</h1>
    <p>Cómo la IA pasó de reglas escritas a mano al aprendizaje con datos: sistemas expertos, estadística, redes neuronales y el salto de AlexNet.</p>
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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. La era de las reglas: cuando la inteligencia se escribía a mano</h2>
        
      </article>


      <article>
        <span>02</span>
        <h2>Los primeros sistemas simbólicos</h2>
        <p>Los primeros programas de IA trabajaban con una intuición poderosa: si el razonamiento puede expresarse como una secuencia de pasos formales, quizá baste con representar esos pasos y dejar…</p>
      </article>


      <article>
        <span>03</span>
        <h2>Sistemas expertos: la madurez del paradigma simbólico</h2>
        <p>Ese enfoque alcanzó su forma más sólida con los sistemas expertos. En vez de aspirar a inteligencia general, intentaban capturar conocimiento de un dominio estrecho mediante reglas, hechos…</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/03-aprender/">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/02-mecanizar/">
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    <span>Historia de la IA · 1:26</span>
    <strong>Mecanizar — de Babbage a Turing</strong>
  </a>
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