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300 a.C. – Lógica Formal (Aristóteles): Base para la lógica proposicional, fundamental en la programación y razonamiento en IA. siglo XVII (1600s) – René Descartes y Gottfried Leibniz: Desarrollo del álgebra simbólica y cálculo, claves para el modelado de sistemas.

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📜 Antes del siglo XX – Fundamentos Matemáticos

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📜 Antes del siglo XX – Fundamentos Matemáticos

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1931 – Teorema de Incompletitud de Gödel: Límite formal del conocimiento matemático, con implicaciones filosóficas para la IA.

1936 – Máquina de Turing (Alan Turing): Fundamento teórico de la computación moderna y del concepto de una “máquina inteligente”.

1943 – Modelo de Neuronas (McCulloch y Pitts): Primer modelo computacional de neurona basado en lógica booleana.

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🧮 1950–1980 – Primeros Algoritmos y Aprendizaje

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🧮 1950–1980 – Primeros Algoritmos y Aprendizaje

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1950 – Prueba de Turing: Criterio para evaluar si una máquina puede “pensar”.

1957 – Perceptrón (Rosenblatt): Primer algoritmo de aprendizaje supervisado basado en redes neuronales.

1965 – Lógica Difusa (Lotfi Zadeh): Introducción de grados de verdad, útil en sistemas expertos y toma de decisiones.

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1986 – Retropropagación del error (Rumelhart, Hinton y Williams): Algoritmo clave para entrenar redes neuronales profundas.

1995 – Máquinas de Vectores de Soporte (SVM): Algoritmo basado en geometría y optimización convexa para clasificación.

1997 – Deep Blue vence a Kasparov: Hito en IA simbólica con gran uso de heurísticas, lógica y árboles de decisión.

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📈 2000–2020 – IA Estadística y Aprendizaje Profundo

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📈 2000–2020 – IA Estadística y Aprendizaje Profundo

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2006 – Redes Neuronales Profundas (Deep Learning): Hinton reintroduce redes profundas, usando matemáticas de álgebra lineal, cálculo y estadística.

2012 – AlexNet y revolución del Deep Learning: Gana ImageNet con CNN, basada en convolución, matrices y optimización.

2014 – Redes Generativas Antagónicas (GANs): Matemáticas probabilísticas y teoría de juegos para generación de imágenes.

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🧠 2020–2025 – IA Moderna y Modelos de Lenguaje

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🧠 2020–2025 – IA Moderna y Modelos de Lenguaje

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2020 – Transformers y GPT-3: Uso intensivo de álgebra lineal (matrices, tensores), probabilidad y teoría de la información.

2022–2025 – Modelos Multimodales y Auto-regresivos (ChatGPT, Gemini, Claude): Optimización, estadística bayesiana y geometría de alta dimensión.