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Capacidades de IA
Soft reasoning
Los sistemas de razonamiento subsimbólico utilizan modelos de aprendizaje profundo y técnicas probabilísticas para procesar información compleja, ambigua o no estructurada que escapa a la formalización lógica estricta. Estos sistemas, basados en redes neuronales y modelos de lenguaje de gran escala, son capaces de identificar patrones sutiles, comprender contextos semánticos complejos y generar predicciones probabilísticas a partir de datos heterogéneos. El razonamiento subsimbólico complementa al razonamiento determinista al abordar escenarios donde la incertidumbre, la ambigüedad lingüística o la naturaleza no estructurada de los datos requieren aproximaciones estadísticas y capacidades de generalización. Esta integración permite desarrollar soluciones híbridas que combinan la precisión y trazabilidad del razonamiento lógico con la flexibilidad y capacidad de adaptación del aprendizaje automático, ofreciendo sistemas de IA más robustos y versátiles.
