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siglo III a.C.: Invención de la Lógica Formal por Aristóteles

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siglo III a.C.: Invención de la Lógica Formal por Aristóteles

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Aristóteles desarrolla las bases de la lógica formal, estableciendo reglas para el razonamiento. Esta lógica es esencial para los algoritmos que usan las computadoras y la inteligencia artificial en la toma de decisiones.

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siglo XVII: René Descartes y la Geometría Analítica

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siglo XVII: René Descartes y la Geometría Analítica

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Descartes introduce la geometría analítica, que une el álgebra y la geometría. Este avance permite la representación matemática de problemas complejos, base para algoritmos de IA.

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siglo XVIII: Estadística de Pierre-Simon Laplace

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siglo XVIII: Estadística de Pierre-Simon Laplace

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Laplace impulsa la estadística, indispensable para la inteligencia artificial, ya que muchos algoritmos se apoyan en el análisis de datos y la probabilidad para aprender y tomar decisiones.

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siglo XIX: George Boole y el Álgebra Booleana

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siglo XIX: George Boole y el Álgebra Booleana

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George Boole crea el álgebra booleana, utilizada en los circuitos electrónicos y en la programación de computadoras, fundamento básico para el pensamiento lógico de la inteligencia artificial.

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Alan Turing diseña el concepto de la máquina de Turing, modelo matemático que describe cualquier proceso computacional, base para la idea de computadoras e inteligencia artificial.

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1940-1950 origenes y fundamentos matematicos

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1940-1950 origenes y fundamentos matematicos

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1943: Redes Neuronales Artificiales por McCulloch y Pitts

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1943: Redes Neuronales Artificiales por McCulloch y Pitts

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Warren McCulloch y Walter Pitts presentan el primer modelo matemático de una neurona artificial, inspirando el desarrollo de redes neuronales usadas en inteligencia artificial.

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Alan Turing propone el 'Test de Turing', que plantea un criterio para medir la inteligencia de una máquina, impulsando el debate sobre inteligencia artificial.

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1956: Nacimiento de la Inteligencia Artificial (Dartmouth)

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1956: Nacimiento de la Inteligencia Artificial (Dartmouth)

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En la conferencia de Dartmouth, matemáticos y científicos presentan la idea de que una máquina puede simular cualquier aprendizaje. Este evento marca el inicio formal de la IA.

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1986: Retropropagación en redes neuronales artificiales

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1986: Retropropagación en redes neuronales artificiales

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Se populariza el método de retropropagación, algoritmo matemático esencial para entrenar redes neuronales profundas y avanzar en el reconocimiento de imágenes y voz.

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1995:se desarrollan los algoritmos de maquina de vectores de soporte (svm) en aprendizaje estadístico

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1995:se desarrollan los algoritmos de maquina de vectores de soporte (svm) en aprendizaje estadístico

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el uso de de estadísticas y probabilidades para mejorar el aprendizaje automatico

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el uso de de estadísticas y probabilidades para mejorar el aprendizaje automatico

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2012: Aprendizaje Profundo (Deep Learning) revoluciona la IA

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2012: Aprendizaje Profundo (Deep Learning) revoluciona la IA

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El uso de modelos matemáticos profundos logra grandes avances en el procesamiento de lenguaje e imágenes, destacando el poder de las matemáticas en la inteligencia artificial moderna.