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1637: Publicación de "La Géométrie" por René Descartes

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1637: Publicación de "La Géométrie" por René Descartes

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Este trabajo introdujo la geometría analítica, sentando las bases matemáticas para representar espacios y relaciones geométricas, muy utilizadas más tarde en las redes neuronales.

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1900: Teoría de conjuntos por Georg Cantor

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1900: Teoría de conjuntos por Georg Cantor

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La teoría de conjuntos formalizó conceptos cruciales presentes en la programación y estructura lógica de la IA moderna.

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1936: Máquina de Turing propuesta por Alan Turing

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1936: Máquina de Turing propuesta por Alan Turing

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Esta idea revolucionó el pensamiento lógico y dio la base conceptual para la computación, que es el pilar de la IA.

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1940s: Introducción a la lógica difusa por Lotfi Zadeh

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1940s: Introducción a la lógica difusa por Lotfi Zadeh

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La lógica difusa permitió modelar conceptos "cercanos" a lo humano, evento fundamental en el aprendizaje automático y los sistemas expertos.

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1944: Primer libro sobre redes neuronales artificiales

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1944: Primer libro sobre redes neuronales artificiales

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Warren McCulloch y Walter Pitts publicaron "A Logical Calculus of the Ideas Immanent in Nervous Activity", el primer modelo matemático sobre redes neuronales.

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1960: Programación lineal y optimización para la inteligencia artificial

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1960: Programación lineal y optimización para la inteligencia artificial

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Se utilizó ampliamente en problemas matemáticos y de negocios, y es esencial para optimizar algoritmos en IA.

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1970s: Desarrollo de algoritmos de aprendizaje supervisado

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1970s: Desarrollo de algoritmos de aprendizaje supervisado

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Las matemáticas del álgebra lineal y cálculo se emplearon profundamente para mejorar redes neuronales y regresiones.

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1986: Backpropagation aplicada por Rumelhart, Hinton y Williams

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1986: Backpropagation aplicada por Rumelhart, Hinton y Williams

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La técnica de Backpropagation mejoró el entrenamiento de redes neuronales, responsable del auge en la IA moderna.

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2006: Aprendizaje profundo comienza con Hinton

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2006: Aprendizaje profundo comienza con Hinton

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Surge el término "aprendizaje profundo" cuando Geoffrey Hinton avanza la investigación en redes neuronales multicapa.

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Actualidad: Matemáticas avanzadas en IA generativa

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Actualidad: Matemáticas avanzadas en IA generativa

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Desde álgebra lineal hasta estadísticas avanzadas, las matemáticas son el núcleo detrás de modelos como ChatGPT y DALL-E, modelando texto e imágenes.