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Los egipcios y babilonios usaban aritmética y geometría para agricultura, construcción de pirámides y astronomía.

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Los egipcios y babilonios usaban aritmética y geometría para agricultura, construcción de pirámides y astronomía.

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Inicio del pensamiento matemático aplicado a problemas de la vida cotidiana.

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Pitágoras, Euclides y otros establecen las bases de la geometría y la lógica deductiva.

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Pitágoras, Euclides y otros establecen las bases de la geometría y la lógica deductiva.

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Se forma la idea de que las matemáticas son un lenguaje universal.

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Al-Juarismi introduce el álgebra y los algoritmos (su nombre da origen a la palabra “algoritmo”).

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Al-Juarismi introduce el álgebra y los algoritmos (su nombre da origen a la palabra “algoritmo”).

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Herramienta esencial para cálculos y sistemas numéricos que más tarde usaría la informática.

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Descartes desarrolla la geometría analítica.

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Descartes desarrolla la geometría analítica.

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Newton y Leibniz inventan el cálculo, fundamental para modelar el movimiento y cambios en el mundo real.

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George Boole crea el álgebra booleana (base de la lógica computacional).

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George Boole crea el álgebra booleana (base de la lógica computacional).

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Charles Babbage diseña la “máquina analítica”, precursora de la computadora.

Ada Lovelace plantea el concepto de programa.

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David Hilbert plantea problemas que impulsan la formalización matemática.

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David Hilbert plantea problemas que impulsan la formalización matemática.

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Kurt Gödel demuestra límites en los sistemas lógicos.

Alan Turing propone la “máquina de Turing”, modelo matemático de computación.

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Matemáticas de la probabilidad, estadística y teoría de la información (Claude Shannon) permiten procesar datos y crear modelos de decisión.

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Matemáticas de la probabilidad, estadística y teoría de la información (Claude Shannon) permiten procesar datos y crear modelos de decisión.

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Primeros programas de IA basados en lógica y álgebra booleana.

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La matemática del cálculo, el álgebra lineal y la optimización nutren las redes neuronales artificiales.

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La matemática del cálculo, el álgebra lineal y la optimización nutren las redes neuronales artificiales.

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Se aplican algoritmos de aprendizaje para reconocer patrones.

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Grandes avances en álgebra lineal, estadística y teoría de grafos impulsan el aprendizaje profundo (deep learning).

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Grandes avances en álgebra lineal, estadística y teoría de grafos impulsan el aprendizaje profundo (deep learning).

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Matemáticas permiten a la IA procesar lenguaje, imágenes y tomar decisiones complejas.