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1936: Alan Turing y la Máquina Universal

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1936: Alan Turing y la Máquina Universal

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Alan Turing propone el concepto de máquina universal, sentando las bases teóricas de la computación moderna. Su trabajo es fundamental para entender cómo las matemáticas, específicamente la lógica y la teoría de la computación, pueden ser aplicadas para construir máquinas inteligentes.

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1943: McCulloch & Pitts y la primera neurona artificial

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1943: McCulloch & Pitts y la primera neurona artificial

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Warren McCulloch y Walter Pitts desarrollan el primer modelo matemático de neurona artificial, usando lógica booleana y grafos. Este modelo se convierte en el pilar para las redes neuronales, demostrando cómo las matemáticas pueden modelar procesos del cerebro.

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Frank Rosenblatt introduce el Perceptrón, el primer modelo práctico de un algoritmo de aprendizaje automático. Se basa en matemáticas como la geometría analítica y vectores, permitiendo que una máquina aprenda a distinguir patrones.

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1986: Backpropagation y redes neuronales multicapa

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1986: Backpropagation y redes neuronales multicapa

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El algoritmo de retropropagación (backpropagation) revoluciona el entrenamiento de redes neuronales multicapa utilizando cálculo diferencial y optimización. Hace posible que las redes aprendan tareas más complejas.

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2006: Nacimiento del Aprendizaje Profundo (Deep Learning)

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2006: Nacimiento del Aprendizaje Profundo (Deep Learning)

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El avance de redes neuronales profundas (deep learning) marca un antes y un después, con el uso de álgebra lineal y estadística para abordar problemas complejos en IA. Las redes profundas comienzan a resolver tareas como reconocimiento de imagen y lenguaje.

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2012: AlexNet y la revolución del reconocimiento de imágenes

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2012: AlexNet y la revolución del reconocimiento de imágenes

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AlexNet, una red neuronal profunda, gana la competencia ImageNet, revolucionando el reconocimiento de imágenes mediante operaciones con matrices y convoluciones. Este hito demuestra el poder del aprendizaje profundo.

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2017: Transformers - Attention is All You Need

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2017: Transformers - Attention is All You Need

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Se introduce la arquitectura Transformer, basada en el mecanismo de atención. Utiliza probabilidad y álgebra lineal para procesar secuencias y se convierte en la base de los modelos de lenguaje modernos.

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2020 en adelante: Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMs)

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2020 en adelante: Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMs)

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Surgen modelos como GPT y ChatGPT, que emplean estadística y teoría de la información para generar y comprender lenguaje natural a gran escala, revolucionando la interacción humano-máquina.

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El futuro: IA explicable y ética en matemáticas

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El futuro: IA explicable y ética en matemáticas

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El desarrollo de IA continúa, ahora con un enfoque en la transparencia matemática (IA explicable), ética y responsabilidad, para asegurar aplicaciones seguras y justas.

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El papel de las matemáticas: el lenguaje de la inteligencia artificial

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El papel de las matemáticas: el lenguaje de la inteligencia artificial

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A lo largo de toda la historia, las matemáticas han sido el lenguaje fundamental que permite construir, entrenar y entender la inteligencia artificial. Desde la lógica hasta el álgebra lineal y la estadística, la IA es impensable sin matemáticas.