Inteligencia artificial neuro simbólica
¿Qué significa la inteligencia artificial neuro simbólica?
La Inteligencia Artificial Neuro Simbólica, también conocida como IA Neuro Simbólica, es una versión avanzada de inteligencia artificial (IA) que combina arquitecturas de redes neuronales de aprendizaje profundo con IA simbólica.
Esta combinación de metodologías de aprendizaje automático permite que Neuro Symbolic AI identifique objetos independientes que se basan en redes neuronales, luego agrega una capa de información sobre las propiedades del objeto y las distintas partes mediante la aplicación de un razonamiento simbólico. De esa manera, un sistema de IA Neuro Simbólico no solo es capaz de identificar un objeto, por ejemplo, una manzana, sino también de explicar por qué detecta una manzana, ofreciendo una lista de las características y propiedades únicas de la manzana como explicación.
La IA neuro simbólica es única en su enfoque de los datos, ya que imita la forma en que funciona la inteligencia humana. Utiliza los dos tipos principales de IA para salvar las lagunas que faltan en el conocimiento de la entrada. Después de todo, la IA Neuro Simbólica no usa estos dos tipos de inteligencia por separado, sino simultáneamente, de modo que los usuarios terminan con un sistema de IA que puede «ver» los objetos y los datos que se le presentan.
En este tipo de procesos, los esfuerzos colaborativos de múltiples mecanismos de aprendizaje se basan entre sí para autenticar la información, eliminando la necesidad y la dependencia de programadores humanos. aunque un elemento humano en el bucle (HITL) sigue siendo a menudo una buena idea.
En cierto modo, los programadores pueden lograr resultados muy similares utilizando solo redes neuronales. Sin embargo, las redes neuronales por sí solas tienden a requerir volúmenes masivos de datos de entrenamiento etiquetados para lograr resultados suficientemente precisos.
Esta ventaja hace que Neuro Symbolic AI sea ideal para investigadores y programadores que buscan entrenar máquinas en campos pioneros donde no hay suficientes datos etiquetados para entrenar una máquina a la antigua.
Techopedia explica la inteligencia artificial neuro simbólica
En muchos círculos, se considera que la IA Neuro Simbólica es la próxima evolución de la IA. Incluso en sus primeras etapas, se espera que los sistemas de IA Neuro Simbólica ofrezcan ventajas sin precedentes en áreas como la visión por computadora, la ciberseguridad y la robótica, entre muchas otras.
Las fortalezas de la inteligencia artificial neuro simbólica
La IA Neuro Simbólica no solo combina enfoques altamente aclamados de IA y aprendizaje automático, sino que también logra eludir la mayoría de los puntos débiles y las desventajas que conlleva el uso de cada sistema por separado.
- Eficiencia de datos – El sistema de inteligencia artificial neuro simbólico promedio se puede entrenar con tan solo el uno por ciento de la cantidad de datos que de otro modo se requerirían para los métodos tradicionales de aprendizaje automático. Esto evita que los científicos de datos tengan que recopilar grandes volúmenes de datos precisos y también les ahorra el tiempo y el esfuerzo necesarios para organizar y etiquetar los puntos de datos individuales.
- Alta precisión – Tanto las redes neuronales como la IA simbólica tienen altos grados de precisión. Sin embargo, los porcentajes no son lo suficientemente altos como para que se utilicen en escenarios de alto riesgo que requieren respuestas precisas y rápidas (como vehículos autónomos).
Por ejemplo, la precisión de las redes neuronales tiene un promedio de alrededor del 80 por ciento. En la IA Neuro Simbólica, las redes neuronales y la IA simbólica se superponen para salvar cualquier brecha en la precisión y producir resultados más confiables. - Transparencia de datos – Los sistemas de IA de autoaprendizaje toman decisiones utilizando un algoritmo subyacente que ellos mismos diseñaron, dejando a los que crearon el sistema inconscientes de la metodología que utilizó el programa para llegar a su conclusión. Neuro Symbolic AI, por otro lado, elimina este problema al ofrecer una transparencia total, mostrando a sus usuarios cómo llegó al resultado final.
Proyectos y avances
Los sistemas de inteligencia artificial neuro simbólica están lejos de ser una idea marginal con una audiencia de nicho. De hecho, los investigadores del MIT, IBM y Harvard están liderando el camino. Su proyecto más notable es CLEVRER, una gran base de datos de razonamiento de video que puede usarse para ayudar a los sistemas de inteligencia artificial a reconocer mejor los objetos en los videos y rastrear y analizar su movimiento con alta precisión.
En general, los sistemas de inteligencia artificial neuro simbólica se pueden utilizar para fabricar máquinas más inteligentes que antes. Deberían ser capaces de tener éxito allí donde falló la tecnología anterior, como identificar con precisión imágenes borrosas e incluso aprender a identificar las células cancerosas de la piel con un alto grado de precisión en comparación con médicos capacitados.