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Alan Turing describe por primera vez la idea de una inteligencia artificial en su artículo "Computing Machinery and Intelligence". Este hito establece las bases matemáticas para poder construir máquinas inteligentes.

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Los matemáticos desarrollan las primeras redes neuronales, inspiradas en el cerebro humano. Esto marca los comienzos de cómo la IA empieza a 'aprender' tareas más complejas.

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Las matemáticas ayudan a encontrar las mejores soluciones para los problemas de la IA mediante métodos sofisticados de optimización.

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El uso de las matemáticas permite la creación de redes neuronales profundas, lo que mejora enormemente el reconocimiento de imágenes, voz y texto.

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Se desarrollan algoritmos genéticos que usan matemáticas para resolver problemas de una manera similar a la evolución de los seres vivos.

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2006: Renacimiento del aprendizaje profundo

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2006: Renacimiento del aprendizaje profundo

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Con avances matemáticos, resurgen las redes profundas gracias al cálculo más eficiente y la gran cantidad de datos, acelerando el desarrollo de la IA.

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2010: Big Data e Integración de Probabilidades

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2010: Big Data e Integración de Probabilidades

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El manejo de grandes volúmenes de datos con herramientas estadísticas facilita formas novedosas de entrenar sistemas de IA.

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2014: Redes Generativas Adversarias (GANs)

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2014: Redes Generativas Adversarias (GANs)

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Las GANs revolucionan la IA al permitir que las máquinas creen contenidos originales como imágenes y música utilizando cálculos matemáticos avanzados.

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Un tipo de modelo matemático llamado 'transformador' permite mejoras significativas en la IA, especialmente en traducción automática y procesamiento del lenguaje natural.

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Matemáticas como el álgebra, cálculo y probabilidad se usan para resolver problemas cotidianos gracias a la implementación de la IA en diversas industrias.