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IA Semántica
Condiciones fundamentales para la construcción de “artefactos cognitivos”
La necesidad de un corazón simbólico en los sistemas de IA
Reconocer entidades, comprender el contexto s e interpretar el significado (Meaning)
La primera condición esencial es la capacidad de distinguir de forma indubitable entidades y sus relaciones, es decir, reconocer los hechos del mundo, al menos dentro de su ámbito de conocimiento. Esta capacidad implica que el sistema debe poder distinguir entre diferentes tipos de entidades —personas, lugares, organizaciones, conceptos— y comprender sus atributos específicos. El reconocimiento de entidades y la comprensión contextual son capacidades que distinguen fundamentalmente la cognición humana de los enfoques puramente estadísticos. Un grafo de conocimiento posibilita a las máquinas reconocer entidades, condición esencial para poder interactuar con las personas en un marco de sentido común.
Razonar y descubrir relaciones (Reasoning)
Una vez que el sistema puede reconocer entidades, la segunda condición fundamental es la capacidad de razonar lógicamente sobre ellas y descubrir relaciones no explícitas entre las mismas. Esta capacidad se sustenta en la aplicación de la lógica de primer orden, que permite realizar inferencias a partir de hechos conocidos.
Mediante esta capacidad, un sistema de cognición artificial puede ir más allá de los datos explícitamente proporcionados, descubriendo conocimiento nuevo a través de procesos deductivos e inferenciales. Esto permite responder preguntas complejas que requieren varios pasos de razonamiento o conectar información que no está representada de manera explícita. El razonamiento transforma el reconocimiento estático de entidades en una comprensión dinámica de sus interrelaciones.
Aprender e incorporar nuevo conocimiento (Learning)
Reconocer entidades y razonar sobre ellas no es suficiente si el sistema no puede evolucionar. La tercera condición es la capacidad de aprender, es decir, de incorporar nuevas entidades y relaciones al grafo de conocimiento. Este aprendizaje puede producirse mediante dos mecanismos complementarios.
- El aprendizaje contextual opera de forma similar al aprendizaje humano en situaciones sociales específicas, donde el contexto proporciona claves para la interpretación.
- El aprendizaje inductivo, por su parte, identifica patrones y generalizaciones a partir de observaciones repetidas.
En este punto, el concepto de IA Neurosimbólica e integración predicativa se vuelven fundamentales. Esta integración consiste en el enriquecimiento de entidades reales contenidas en grafos de conocimiento mediante técnicas de aprendizaje automático o tecnologías generativas. Este proceso permite que un sistema simbólico evolucione continuamente, incorporando conocimiento nuevo procedente de fuentes diversas y procesado mediante técnicas subsimbólicas. La capacidad de aprender cierra el ciclo entre reconocimiento, razonamiento y expansión del conocimiento.
Operar Cognitivamente de forma similar a la mente humana (Human-like Cognition)
La cuarta condición, quizás la más compleja, se refiere a la necesidad de que el sistema opere cognitivamente de forma similar a la mente humana. La Psicología de la Forma estableció que nuestra mente utiliza información incompleta para percibir y, en última instancia, conocer el mundo. En la práctica, esto supone que la mente tiende a completar, organizar e interpretar las entradas sensoriales y a organizarlas en un marco de sentido preexistente.
Esta condición implica que el sistema debe ser capaz de:
- Trabajar con totalidades, percibiendo e interpretando conjuntos organizados y no simplemente datos atomizados.
- Utilizar marcos interpretativos, disponiendo de estructuras preexistentes que doten de sentido a la información nueva.
- Aplicar principios de organización cognitiva como la proximidad, similitud, orden o "destino común".
Un sistema que satisfaga estas cuatro condiciones constituye un verdadero "artefacto cognitivo" o "mente artificial" capaz de operar con las personas en un marco de sentido común.
Sin embargo, este núcleo simbólico alcanza su máximo potencial cuando se combina con enfoques subsimbólicos, como los algoritmos de Machine Learning y Deep Learning, en el marco de la IA Neurosimbólica. Este enfoque híbrido respalda el desarrollo de una IA auditable o fuerte, la opción más adecuada para garantizar interacciones significativas con usuarios y audiencias en un marco de entendimiento compartido.
Las cuatro condiciones se integran así en un sistema coherente donde el reconocimiento habilita el razonamiento, el razonamiento informa el aprendizaje, y el aprendizaje alimenta una operación cognitiva que emula los procesos humanos de comprensión.