València se ha convertido durante tres días en el epicentro mundial del debate sobre el futuro tecnológico y el razonamiento de las máquinas. La Universitat Politècnica de València (UPV) ha reunido a 50 investigadores de Europa, América, Asia y Oriente Medio para abordar el desarrollo de sistemas de inteligencia artificial que no solo aprenden de los datos, sino que son capaces de razonar sus conclusiones de forma explícita y comprensible para los humanos.
Este encuentro internacional, celebrado en el campus de Vera bajo las siglas IJCLR, plantea una vía de trabajo complementaria al actual dominio de los grandes modelos de lenguaje. La comunidad científica congregada en la capital autonómica investiga la programación lógica inductiva y el aprendizaje neurosimbólico, una tecnología que extrae reglas lógicas a partir de muy pocos ejemplos y combina el potencial de las redes neuronales con el rigor del razonamiento formal.
La cita ha sido organizada por el instituto VRAIN de la UPV con el respaldo de ValgrAI, la Fundación Valenciana para la Investigación Avanzada en Inteligencia Artificial y la Cátedra HP. Durante las jornadas de trabajo se han expuesto 35 investigaciones con un impacto directo y práctico en el ámbito clínico y científico. Entre los avances presentados destacan herramientas que asisten en el diagnóstico del ictus con información médica incompleta, modelos de detección de enfermedades a través del análisis de la retina y sistemas para la predicción de perturbaciones genéticas.
La necesidad de justificar las decisiones
«Nos interesa una inteligencia artificial que no solo acierte, sino que pueda explicar por qué acierta», ha destacado el investigador de VRAIN, César Ferri. El experto subraya que en áreas críticas como la medicina o la ciencia resulta difícil utilizar y auditar un sistema informático si la tecnología no sabe justificar su respuesta final ante el profesional humano.
El programa de conferencias ha contado con la participación de figuras clave del sector tecnológico mundial. Stephen Muggleton, investigador del Imperial College de Londres y fundador del campo de la programación lógica inductiva, inauguró las sesiones cuestionando si los retos fundamentales de la inteligencia artificial que plantearon en su día Alan Turing y John McCarthy están realmente resueltos en la actualidad.
Junto a él, referentes como Laurent Orseau de Google DeepMind han presentado algoritmos de búsqueda con garantías matemáticas demostrables. El debate también ha abordado la aplicación práctica en el mundo real, donde especialistas como Jennifer Neville, de Microsoft Research, han analizado los motivos técnicos por los que algunos de estos sistemas informáticos fallan de forma inesperada en tareas prolongadas pese a superar con éxito las pruebas previas en el laboratorio.
