Aportaciones de las matemáticas en la Inteligencia Artificial. by Armando Ruiz Rodriguez

1936 - Teoría de la Computabilidad

armandorzrdrgz — 2025-07-04 18:26:26 UTC

Alan Turing presenta su "Máquina de Turing", un modelo abstracto para entender la computación. Establece los fundamentos matemáticos de la computación algorítmica, base para el desarrollo de la IA.

1943 - Redes Neuronales

armandorzrdrgz — 2025-07-04 18:30:05 UTC

W. Grey Walter construye los primeros modelos de redes neuronales artificiales utilizando principios matemáticos basados en las sinapsis biológicas y redes de neuronas. Estos conceptos son la base para las redes neuronales modernas.

1950 -Test de Turing

armandorzrdrgz — 2025-07-04 19:01:33 UTC

Alan Turing introduce el Test de Turing, que se convierte en un hito filosófico y matemático para determinar si una máquina puede pensar de manera inteligente.

1956 - Teoría de la Información

armandorzrdrgz — 2025-07-04 19:04:09 UTC

Claude Shannon formula la teoría de la información, lo que contribuye al desarrollo de algoritmos para la transmisión y procesamiento de datos en IA, como la codificación, la compresión y la teoría de la probabilidad.

1960 - Cálculo y Optimización

armandorzrdrgz — 2025-07-04 19:06:23 UTC

Los avances en cálculo diferencial y optimización matemática facilitan la creación de algoritmos para resolver problemas complejos, como la minimización de funciones de coste en redes neuronales.

1969 - Algoritmo de Retropropagación

armandorzrdrgz — 2025-07-04 19:08:00 UTC

Bryson y Ho desarrollan un algoritmo que influiría en el posterior desarrollo del algoritmo de retropropagación (backpropagation), esencial para el entrenamiento de redes neuronales profundas.

1980 - Teoría de Grafos y Algoritmos de Búsqueda

armandorzrdrgz — 2025-07-04 19:40:05 UTC

Las teorías de grafos y los algoritmos de búsqueda (como el algoritmo A*) se integran en los sistemas de IA, utilizados en robótica, juegos y navegación autónoma.

1998 - Máquinas de Vectores de Soporte

armandorzrdrgz — 2025-07-04 19:41:59 UTC

Vladimir Vapnik y Alexey Chervonenkis desarrollan las Máquinas de Vectores de Soporte (SVM), un algoritmo matemático clave en la clasificación y regresión en el aprendizaje supervisado.

2006 - Deep Learning (Redes neuronales profundas)

armandorzrdrgz — 2025-07-04 19:43:44 UTC

Geoffrey Hinton y otros contribuyen al renacimiento del aprendizaje profundo mediante el uso de redes neuronales profundas, aplicando principios matemáticos de optimización convexa y funciones de activación.

2016 - AlphaGo

armandorzrdrgz — 2025-07-04 19:45:23 UTC

DeepMind crea AlphaGo, un algoritmo basado en redes neuronales profundas y teoría de árboles de decisión, que derrotó a campeones mundiales de Go, demostrando el potencial de las IA para resolver problemas de decisión complejos.

2020 - Modelos de Lenguaje de Gran Escala

armandorzrdrgz — 2025-07-04 19:46:36 UTC

Se desarrollan modelos como GPT-3 que usan grandes redes neuronales para generar texto, basados en matemáticas de probabilidad, teoría de la información y algoritmos de optimización.

armandorzrdrgz — 2025-07-04 19:50:33 UTC

1. Números y operaciones

🧩 Actividad: “El número escondido”

Escribe una serie de pistas para adivinar un número (por ejemplo: "Es mayor que 40, menor que 60, y es múltiplo de 5").
Los niños deben adivinar el número con las pistas dadas.

armandorzrdrgz — 2025-07-04 19:51:44 UTC

2. Multiplicación y división

🧠 Actividad: “Corre y multiplica”

Coloca tarjetas con operaciones en un extremo del salón y los resultados en otro.
En equipos, los niños deben correr, emparejar y pegar los pares correctos.

armandorzrdrgz — 2025-07-04 19:52:07 UTC

3. Medición del tiempo

🕒 Actividad: “Reloj de papel”

Los alumnos construyen su propio reloj de cartón con manecillas móviles.
Practican leyendo horas: en punto, y media, y cuarto, menos cuarto.

armandorzrdrgz — 2025-07-04 19:54:14 UTC

4. Gráficas y datos

📝 Actividad: “Encuesta en clase”

Cada niño encuesta a sus compañeros sobre un tema (fruta favorita, color preferido).
Luego hacen una gráfica de barras con los resultados.