# data[].attributes.body
El matemático británico George Boole, con su obra "An Investigation of the Laws of Thought", introdujo el álgebra booleana, que llevó a la base lógica y matemática de los circuitos computacionales modernos y, por extensión, de la inteligencia artificial, abriendo oportunidades didácticas en lógica y pensamiento computacional.

# data[].attributes.body
Alan Turing propuso el concepto de la máquina de Turing, esbozando los fundamentos teóricos de las computadoras. Este avance permitió establecer los límites de cálculo algorítmico, impactando la enseñanza sobre teoría computacional y algoritmos en IA.

# data[].attributes.body
Warren McCulloch y Walter Pitts publicaron el primer modelo matemático de una neurona artificial, introduciendo mecanismos para simular el cerebro humano. Este surgimiento es base de la docencia en redes neuronales y aprendizaje automático.

# data[].attributes.body
Frank Rosenblatt presentó el perceptrón, un algoritmo de aprendizaje supervisado para la clasificación automática, generando nuevas formas de comprensión y enseñanza sobre aprendizaje automático en la educación superior.

# data[].attributes.body
Lotfi Zadeh desarrolló el concepto de lógica difusa, ampliando los modos clásicos de pensamiento preciso hacia una forma de razonamiento más aproximada, permitiendo aplicaciones educativas en el manejo de incertidumbre y automatización programática.

# data[].attributes.body
Paul Werbos propuso el algoritmo de retropropagación para entrenar redes neuronales multicapa, facilitando el aprendizaje profundo y trayendo nuevos enfoques para enseñar optimización y ajuste de modelos predictivos.

# data[].attributes.headline
1986: Redescubrimiento de la retropropagación

# data[].attributes.subject
1986: Redescubrimiento de la retropropagación

# data[].attributes.body
David Rumelhart, Geoffrey Hinton y Ronald Williams popularizaron el algoritmo de retropropagación, haciendo práctico el entrenamiento de redes neuronales profundas y revolucionando la didáctica de la inteligencia artificial moderna.

# data[].attributes.body
La computadora Deep Blue de IBM derrotó al campeón mundial de ajedrez Garry Kasparov, demostrando la capacidad de la IA basada en matemáticas avanzadas, cambiando la percepción y enseñanza sobre aplicaciones cognitivas de la IA.

# data[].attributes.body
Geoffrey Hinton y colegas impulsaron modelos de aprendizaje profundo, logrando redes que pueden aprender representaciones jerárquicas, revolucionando la docencia sobre procesamiento de datos complejos como visión y lenguaje natural.

# data[].attributes.body
Con modelos como GPT-3 y DALL·E, la IA generativa demuestra aplicaciones educativas innovadoras en tutoría automática, generación de materiales didácticos y personalización del aprendizaje, resaltando la importancia del pensamiento matemático y computacional en la formación docente.