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En el septuagésimo aniversario de la histórica conferencia de Dartmouth, donde se introdujo el término "Inteligencia Artificial", la conversación entre Stefano A. Cerri y Enrico Motta repasará la evolución de la IA, comenzando con los "General Problem Solvers" de los años sesenta, continuando con la representación del conocimiento, las ontologías y los sistemas inteligentes, para llegar a los Large Language Models que dominan el panorama actual.
En particular, un tema clave que se abordará es la relación entre la IA tradicional, que se basa en modelos explícitos y formales de representación del conocimiento y razonamiento, y la IA moderna, que se basa en modelos estadísticos multidimensionales aplicados a una enorme cantidad de datos.
La IA requiere conocimientos fiables, contexto, y también sólidas capacidades de explicación, interpretación e interacción.
Los LLMs son criticados por la falta de transparencia y fiabilidad, limitaciones que conllevan riesgos muy altos, dado el nivel de sofisticación de los modelos actuales.
Por lo tanto, durante el debate se discutirá si estas limitaciones de los actuales LLM introducen la necesidad de reconsiderar los elementos de representación y razonamiento que definen la IA tradicional.
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