Explicabilidad
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Fundamentos de la IA
Por qué la IA aún no puede explicarse a sí misma: un marco para pensar sobre el rigor
Un artículo de Google DeepMind presenta un marco de tres partes para pensar sobre el rigor en la IA: conceptual, epistémico y operativo. Sostiene que el rápido progreso del aprendizaje profundo ha venido de priorizar la iteración impulsada por el rendimiento sobre la comprensión científica, y que cerrar las brechas requerirá algo más que mejores puntos de referencia.
2026-07-20
Artículo en Nature Neuroscience
El nuevo método de Microsoft convierte la IA de cerebro en caja negra en teorías legibles
GCT traduce modelos cerebrales basados en LLM imposibles de interpretar en frases cortas como 'preparación de alimentos' o 'nombres de lugares', y luego utiliza un LLM para escribir historias que prueban causalmente esas explicaciones en sujetos reales. El método promete tender un puente entre la IA predictiva y la teoría científica legible.
2026-07-05