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Euclides consolidó el conocimiento matemático en su libro 'Los Elementos', estableciendo las bases de la geometría y el razonamiento lógico deductivo. Este enfoque sistemático inspira la lógica formal usada en la programación y la IA para resolver problemas con precisión.

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Al-Juarismi desarrolló los primeros conceptos del álgebra simbólica y los algoritmos. Su trabajo es fundamental hoy en día: la palabra 'algoritmo' deriva de su nombre. Enseñó cómo organizar procedimientos paso a paso, clave tanto en programación como en IA.

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1202: Leonardo Fibonacci y la sucesión de Fibonacci

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1202: Leonardo Fibonacci y la sucesión de Fibonacci

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Fibonacci introdujo la famosa sucesión que modela patrones de crecimiento natural y proporciones armónicas, presentes en algoritmos de IA. Analizar secuencias ayuda a encontrar relaciones matemáticas útiles para crear modelos predictivos en IA.

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1637: René Descartes y la geometría analítica

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1637: René Descartes y la geometría analítica

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Descartes revolucionó las matemáticas al uniﬁcar álgebra y geometría, permitiendo representar funciones en gráficas. Este concepto ayuda a visualizar y analizar datos, pilar en el aprendizaje automático y la IA moderna.

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1687: Isaac Newton y el cálculo diferencial e integral

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1687: Isaac Newton y el cálculo diferencial e integral

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Newton, junto con Leibniz, desarrolló el cálculo para modelar el cambio y la predicción de fenómenos físicos. Estas ideas son esenciales en la IA para el ajuste de modelos, optimización y predicción en escenarios dinámicos.

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Euler resolvió el problema de los puentes de Königsberg, fundando la teoría de grafos. Los grafos se usan hoy en IA para analizar redes sociales, rutas, conexiones y relaciones complejas entre datos.

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1854: George Boole y el álgebra booleana

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1854: George Boole y el álgebra booleana

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Boole creó un sistema lógico basado en valores de 'verdadero' y 'falso' ('sí' y 'no'), que es la base de la computación moderna y los circuitos digitales. La lógica booleana es central en algoritmos de IA y toma de decisiones automáticas.

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1931: Kurt Gödel y los teoremas de incompletitud

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1931: Kurt Gödel y los teoremas de incompletitud

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Gödel demostró que existen verdades matemáticas que no pueden ser probadas dentro de un sistema lógico. Sus hallazgos han inspirado preguntas profundas sobre los límites del razonamiento automático y la IA.

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1943 – McCulloch y Pitts, modelo matemático de la neurona artificial

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1943 – McCulloch y Pitts, modelo matemático de la neurona artificial

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Aporte: Primer modelo de red neuronal.

Aplicación: Representar cómo funciona el cerebro con matemáticas.

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1943 – McCulloch y Pitts, modelo matemático de la neurona artificial

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1948 – Claude Shannon y la teoría de la información

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1948 – Claude Shannon y la teoría de la información

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Aporte: Cuantificación de la información y comunicación digital.

Aplicación: Relacionar con redes sociales y compresión de datos.

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1948 – Claude Shannon y la teoría de la información

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Aporte: Medida de la “inteligencia” de una máquina.

Aplicación: Debates en clase sobre pensamiento humano y artificial.

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Aporte: Primer algoritmo de aprendizaje automático.

Aplicación: Explicar cómo una máquina “aprende” a clasificar cosas.

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Aporte: Manejo de incertidumbre en sistemas matemáticos.

Aplicación: Resolver problemas con respuestas “intermedias”, no solo sí/no.

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Aporte: Optimización de redes neuronales mediante derivadas.

Aplicación: Mostrar cómo se ajustan errores en procesos de aprendizaje.

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1980s – Teoría de la complejidad computacional

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1980s – Teoría de la complejidad computacional

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Aporte: Clasificación de problemas según su dificultad matemática.

Aplicación: Hacer retos con problemas sencillos y complejos en clase.

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1980s – Teoría de la complejidad computacional

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Aporte: IA aplicada al ajedrez con algoritmos matemáticos.

Aplicación: Juegos de estrategia en clase para analizar decisiones.

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2006 – Geoffrey Hinton y el “Deep Learning”

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2006 – Geoffrey Hinton y el “Deep Learning”

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Aporte: Avances en redes neuronales profundas.

Aplicación: Relacionar cómo aprende un estudiante con cómo aprende una máquina.

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2006 – Geoffrey Hinton y el “Deep Learning”

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2016 – AlphaGo vence al campeón mundial de Go

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2016 – AlphaGo vence al campeón mundial de Go

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Aporte: Uso de redes neuronales y teoría de probabilidades.

Aplicación: Explicar toma de decisiones bajo incertidumbre.

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Actualidad – IA generativa y modelos matemáticos (GPT, DALL·E, etc.)

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Actualidad – IA generativa y modelos matemáticos (GPT, DALL·E, etc.)

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Aporte: Uso de álgebra lineal, estadística, probabilidad y cálculo en modelos de lenguaje.

Aplicación: Enseñar cómo las matemáticas que estudian se aplican en apps que usan a diario (traductores, chatbots, etc.).