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Los investigadores Artur d´Avilla Garcez y Luis Lamb han denominado la IA Neura-simbólica como la tercera ola de la inteligencia artificial, ya que supondrá un avance considerable en los patrones de reconocimiento que usan los sistemas.

La clave reside en que la inteligencia artificial sea capaz de reconocer símbolos a la vez que les aporta un significado semántico y lógico al mismo tiempo. Esto hará posible que la IA lleve a cabo tareas más complejas y con mayor precisión mientras necesita menos cantidad de datos y entrenamiento. Hasta ahora, la inteligencia artificial solo es un conjunto de conocimientos que establece resultados debido a un entrenamiento previo.

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Las redes generativas adversarias se presentan como una nueva forma del uso del deep learning para generar imágenes que parezcan reales con todo tipo de detalle o música a partir de datos. Estas ya se utilizan para el aprendizaje automático no supervisado, aspecto clave de la hiper personalización, cada vez más importante en la experiencia de cliente.

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Aprendizaje automático y síntesis molecular

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Aprendizaje automático y síntesis molecular

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Los profesionales pueden diseñar modelos tecnológicos efectivos que los ayuden a mejorar la producción y la eficiencia mediante la aplicación del aprendizaje automático. Como resultado, observaremos la mayoría de los avances en el dominio de la resolución efectiva de tareas. AutoML se usa principalmente para generar conceptos altamente sostenibles que pueden ayudar a obtener eficiencia en el trabajo, particularmente en el sector del desarrollo, donde los expertos pueden desarrollar aplicaciones sin tener muchas habilidades de programación.

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LA HIPÓTESIS DEL SISTEMA DE SÍMBOLOS FÍSICOS: IA DÉBIL VERSUS IA FUERTE

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LA HIPÓTESIS DEL SISTEMA DE SÍMBOLOS FÍSICOS: IA DÉBIL VERSUS IA FUERTE

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En una ponencia, con motivo de la recepción del prestigioso Premio Turing en 1975, Allen Newell y Herbert Simon (Newell y Simon, 1975) formularon la hipótesis del Sistema de Símbolos Físicos según la cual «todo sistema de símbolos físicos posee los medios necesarios y suficientes para llevar a cabo acciones inteligentes». Por otra parte, dado que los seres humanos somos capaces de mostrar conductas inteligentes en el sentido general, entonces, de acuerdo con la hipótesis, nosotros somos también sistemas de símbolos físicos. Conviene aclarar a que se refieren Newell y Simon cuando hablan de Sistema de Símbolos Físicos (SSF). Un SSF consiste en un conjunto de entidades denominadas símbolos que, mediante relaciones, pueden ser combinados formando estructuras más grandes —como los átomos que se combinan formando moléculas— y que pueden ser transformados aplicando un conjunto de procesos. Estos procesos pueden generar nuevos símbolos, crear y modificar relaciones entre símbolos, almacenar símbolos, comparar si dos símbolos son iguales o distintos, etcétera. Estos símbolos son físicos en tanto que tienen un sustrato físico-electrónico (en el caso de los ordenadores) o físico-biológico (en el caso de los seres humanos).