1950: Alan Turing propone la “Máquina de Turing” y el Test de Turing, sentando las bases teóricas para que las máquinas “piensen”.

1956: Se acuña el término “Inteligencia Artificial” (Dartmouth Conference).

Aportes matemáticos: desarrollo de la lógica simbólica, teoría de autómatas y teoría de la información, esenciales para los algoritmos de IA.

Se crean programas capaces de resolver problemas matemáticos básicos, como el Logic Theorist (demostrador de teoremas) y el programa de álgebra simbólica SAINT.

Se fortalecen los fundamentos de la inteligencia computacional mediante el uso de álgebra booleana y teoría de grafos.

Renace el interés por las redes neuronales artificiales, inspiradas en la biología, y se aplican a la resolución numérica de ecuaciones y al reconocimiento de patrones matemáticos.

Se desarrollan algoritmos como el backpropagation, basados en cálculo diferencial, que impulsan el aprendizaje automático.

La IA se usa en análisis estadístico avanzado, optimización, y simulación matemática.

Aparecen herramientas como Mathematica, Maple y Wolfram Alpha, que integran IA para resolver y demostrar problemas matemáticos automáticamente.

Entra en juego la minería de datos y el machine learning, con raíces profundas en la probabilidad y la estadística.

El deep learning permite a la IA reconocer estructuras matemáticas complejas.

Google DeepMind desarrolla sistemas como AlphaGo y AlphaFold, que aplican teoría de juegos, optimización y álgebra lineal avanzada.

Se publican demostraciones de teoremas con ayuda de IA (como el teorema de Kepler y el de Birch–Swinnerton-Dyer).

Modelos como GPT-4 y DeepMind’s AlphaTensor son capaces de descubrir nuevas fórmulas y mejorar algoritmos matemáticos (por ejemplo, optimizando multiplicaciones de matrices).

La IA colabora con matemáticos en la conjetura de Goldbach y otros problemas abiertos.

Se utiliza IA en educación matemática, personalizando el aprendizaje y detectando errores en razonamientos humanos.