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George Boole desarrolló el álgebra booleana, una herramienta fundamental para la lógica matemática y las bases de computación. Es crucial para el diseño de circuitos digitales y la programación moderna.

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Alan Turing conceptualizó la "Máquina de Turing", un modelo teórico que explicó cómo las máquinas podían realizar cálculos matemáticos. Esto estableció las bases de los algoritmos modernos utilizados en IA.

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McCulloch y Pitts crearon el primer modelo matemático de una red neuronal artificial, inspirada por el funcionamiento del cerebro humano. Este concepto sigue siendo pilar para el aprendizaje profundo.

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Alan Turing propuso el icónico Test de Turing para evaluar si una máquina puede demostrar inteligencia similar a la humana mediante una conversación escrita.

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Frank Rosenblatt desarrolló el perceptrón, una de las primeras redes neuronales capaces de aprender, basada en principios matemáticos como cálculo y estadísticas.

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1974: Introducción del aprendizaje profundo

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1974: Introducción del aprendizaje profundo

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El término "aprendizaje profundo" fue empleado por primera vez, refinando las redes neuronales con más capas ocultas, mejorando los cálculos gracias al álgebra lineal y el cálculo.

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Deep Blue, una computadora diseñada por IBM, venció al campeón mundial de ajedrez Garry Kasparov. Este logro usó cálculos matemáticos masivos para tomar decisiones rápidas durante el juego.

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2012: Revolución del aprendizaje profundo

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2012: Revolución del aprendizaje profundo

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Alex Krizhevsky y su equipo ganaron una competencia de visión por computadora con una red neuronal de aprendizaje profundo, marcando una nueva era en el desarrollo de IA.

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2016: AI AlphaGo derrota a un campeón de Go

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2016: AI AlphaGo derrota a un campeón de Go

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AlphaGo, desarrollado por DeepMind, superó a Lee Sedol, campeón mundial de Go, utilizando técnicas de aprendizaje reforzado que dependen completamente de teorías matemáticas.

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Actualidad: Aplicaciones prácticas de la IA

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Actualidad: Aplicaciones prácticas de la IA

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Hoy en día, conceptos matemáticos como el álgebra lineal, el cálculo y la probabilidad se usan para diseñar sistemas de IA que impactan áreas como la medicina, la ingeniería y las finanzas.