Inteligencia Artificial: matemáticas, presente y futuro hacia 2050
Descubre cómo la inteligencia artificial se apoya en las matemáticas, su historia, desarrollo actual y cómo cambiará nuestra productividad en 2050. La Inteligencia Artificial (IA) se fundamenta en gran medida en las matemáticas: álgebra lineal, cálculo, teoría de la probabilidad, optimización y lógica simbólica están en el núcleo de los algoritmos que permiten que las máquinas “aprendan” y “razonen”. Por ejemplo, los modelos de aprendizaje profundo usan matrices y vectores para representar datos, y técnicas de optimización para ajustar los parámetros del modelo hasta minimizar errores. Además, el uso de lógica formal y teoría de la decisión remite a los inicios de la IA. En la práctica, esto significa que para entender cómo funciona la IA –y hacia dónde va–, es útil tener un conocimiento básico de las matemáticas implicadas: funciones de pérdida, derivadas para el aprendizaje, espacios vectoriales, probabilidad condicional, cadenas de Markov, etc. Investigaciones recientes muestr...