La inteligencia artificial sin las matemáticas, ¿es posible?
Palabras clave:
Editorial, Inteligencia artificial, MatemáticasResumen
La inteligencia artificial (IA) ha avanzado a un ritmo vertiginoso, permeando casi todos los aspectos de la sociedad moderna. Desde los asistentes virtuales en nuestros teléfonos hasta los complejos algoritmos que impulsan las decisiones en los mercados financieros, la IA se ha convertido en una fuerza transformadora. A menudo, sus capacidades parecen casi mágicas, evocando imágenes de ciencia ficción y robots futuristas. Sin embargo, detrás de esta fachada se encuentra una base sólida y fundamental: las matemáticas. La pregunta que muchos se hacen es que si la inteligencia artificial podría existir y progresar significativamente sin recurrir a los principios matemáticos. Este análisis tratará de explicar que las matemáticas no son simplemente una herramienta útil para la IA, sino que constituyen su esencia misma, haciendo que el desarrollo y el avance significativo de la inteligencia artificial sin fundamentos matemáticos sean una imposibilidad para una comprensión profunda y un progreso real.
Descargas
Citas
Abe, S. (2010). Support vector machines for pattern classification (2nd ed). Springer.
Bishop, C. M. (2006). Pattern recognition and machine learning. Springer.
Braga-Neto, U. M. (2024). Fundamentals of Pattern Recognition and Machine Learning (2nd ed. 2024). Springer International Publishing. https://doi.org/10.1007/978-3-031-60950-3
Fessler, J. A., & Nadakuditi, R. R. (2024). Linear algebra for data science, machine learning, and signal processing. Cambridge university press.
Golub, G. H., & Van Loan, C. F. (2013). Matrix computations (Fourth edition). The Johns Hopkins University Press.
Jamal, M. (2024, enero). Why math is vital to thrive in your AI career. Buitin. https://builtin.com/articles/math-for-ai
Kutyniok, G. (2024, julio). The mathematics of reliable artificial intelligence. SIAM News, 57(06). https://www.siam.org/publications/siam-news/articles/the-mathematics-of-reliable-artificial-intelligence/
Meenu, D. (2024). The role of mathematics in artificial intelligence and machine learning. Innovative Research Thoughts, 10(3), 60-65. https://doi.org/10.36676/irt.v10.i3.1434
Publicado
Cómo citar
Número
Sección

Está obra está bajo licencia Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.
Las opiniones expresadas por los autores no necesariamente reflejan la postura del editor de la publicación ni de la UCLA. Se autoriza la reproducción total o parcial de los textos aquí publicados, siempre y cuando se cite la fuente completa y la dirección electrónica de esta revista.
Los autores conservan integramente los derechos sobre sus obras, cediendo a la revista el derecho de ser la primera publicación donde se presenta el artículo. Los autores(as) tienen el derecho de utilizar sus artículos para cualquier propósito siempre y cuando se realice sin fines de lucro. Se recomienda a los autores(as) difundir sus obras en la versión final, luego de publicada en esta revista, en los medios electrónicos de la intituciones a las cuales están afiliadas o medios digitales personales