Cómo Aristóteles está solucionando los fallos del aprendizaje profundo

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¿Quién puede negar la fría brisa que sopla en algunos sectores del mundo de la IA? Mientras muchos siguen disfrutando del glorioso verano que supone el ascenso del aprendizaje profundo, algunos perciben vientos otoñales que llevan consigo palabras de advertencia que todos hemos oído muchas veces, como "caja negra", "mala generalización", "frágil", "carente de razonamiento", "sesgada", "sin sentido común" e "insostenible". Tanto si nos dirigimos realmente a un nuevo invierno de la IA como si no, la inteligencia artificial tiene ciertamente un largo camino que recorrer para enfrentarse a la inteligencia humana.

Sin embargo, la inteligencia humana no es un tema de investigación especialmente nuevo. Ha sido estudiada durante mucho tiempo por muchos de los intelectos más agudos de la humanidad, remontándose al menos 2300 años atrás a Aristóteles, el "padre de la lógica" y el "padre de la psicología". A través de las seis obras que componen su Organon, además de algunas otras como su Metafísica y Sobre el alma, Aristóteles sentó las bases de nuestra comprensión de la lógica, el razonamiento y el conocimiento. Fue tan exhaustivo, de hecho, que 2000 años después Kant escribió: "Desde Aristóteles... la lógica no ha podido avanzar ni un solo paso".

Aunque ciertamente ha habido avances más recientes, la lógica de Aristóteles sigue siendo sólida, describiendo de forma conmovedora los componentes básicos del razonamiento humano. Sin embargo, muchos de los ingredientes clave descritos por Aristóteles brillan por su ausencia en la IA moderna, especialmente en el aprendizaje profundo.

Mi colega y yo hemos propuesto recientemente1 cómo rediseñar el aprendizaje profundo, desarrollando un nuevo marco para el entrenamiento de redes neuronales profundas que ya no depende de la burda optimización estadística basada en el gradiente. En su lugar, es coherente con una amplia gama de ideas de las ciencias cognitivas, incluidas las teorías de Aristóteles y otros filósofos sobre el razonamiento humano. Al hacer esto, desaparecen muchas de las limitaciones notorias del aprendizaje profundo, sobre todo la infame caja negra. Estas nuevas redes neuronales profundas son ahora, entre otras cosas, totalmente interpretables y explicables, capaces de generalizar fuera de la distribución a nuevas tareas, y más robustas a los ataques adversarios.