La inteligencia artificial se ha convertido en una presencia constante en nuestras vidas. Desde las recomendaciones que recibimos al comprar por internet hasta los sistemas de navegación que usamos a diario, pasando por diagnósticos médicos, predicciones meteorológicas o evaluaciones de riesgo financiero, la IA está detrás de decisiones críticas que afectan a millones de personas cada día.
Sin embargo, a pesar de su aparente omnipresencia, sus mecanismos internos siguen siendo en gran parte opacos. Muchos de los expertos en el campo admiten que no comprenden completamente por qué los modelos de IA se comportan como lo hacen. Esta falta de comprensión está generando una carrera por construir modelos más grandes y costosos, sin garantizar que sean confiables, sostenibles o justos.
Detrás de esa opacidad se esconde un motor silencioso: las matemáticas. No es la potencia bruta de los servidores lo que permite que la IA funcione, sino los algoritmos y modelos matemáticos que procesan y aprenden de los datos. Como en el caso de un mecánico que necesita entender el funcionamiento del motor antes de repararlo, también es imprescindible comprender la matemática que impulsa la IA para poder mejorarla. Continúa leyendo «Canada y su apuesta por las matemáticas para liderar en inteligencia artificial»
