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Alan Turing presenta el concepto de la "máquina de Turing", un modelo matemático fundamental para la computación y el desarrollo de algoritmos.
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Warren McCulloch y Walter Pitts proponen un modelo matemático de neuronas artificiales, estableciendo las bases para el desarrollo de redes neuronales.
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Se acuña el término "inteligencia artificial" y se establece el enfoque en algoritmos, lógica y teoría de conjuntos.
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Se desarrollan métodos formales en lógica y teoría de la decisión, influyendo en los sistemas expertos y la programación lógica.
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Se introducen algoritmos de aprendizaje automático, basados en estadística y teoría de la probabilidad, como el algoritmo de inducción de decisiones.
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Geoffrey Hinton y otros desarrollan el algoritmo de retropropagación, fundamental para el entrenamiento de redes neuronales profundas.
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Se presentan SVM, un avance en el aprendizaje supervisado que utiliza conceptos de geometría y optimización.
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Con el aumento de la capacidad computacional, se desarrollan arquitecturas de redes neuronales profundas (DNN), apoyadas en álgebra lineal y cálculo.
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Ian Goodfellow introduce las GAN, combinando teoría de juegos y redes neuronales para generar datos sintéticos.
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Se presentan arquitecturas como Transformers, que utilizan técnicas avanzadas de álgebra y teoría de la información para el procesamiento del lenguaje natural.