En nuestra comparación de estos tres enfoques diferentes, no hay duda de que la IA clásica y el aprendizaje profundo han resuelto problemas importantes. De hecho, hoy en día se pueden imaginar escenarios en los que cada enfoque sería óptimo. No obstante, la IA clásica y el aprendizaje profundo siguen teniendo limitaciones que no pueden superarse añadiendo más reglas o más datos al problema. No están en el camino hacia la verdadera inteligencia de las máquinas, y necesitamos un nuevo enfoque para llegar allí. La IA clásica se basa en reglas. Tiene una estructura definida pero no aprende; está programada. El aprendizaje profundo se entrena con datos pero carece de estructura. Ninguna de las dos puede adaptarse sobre la marcha ni generalizar ni comprender de verdad. Para crear máquinas que comprendan y generalicen, nos inspiramos en el cerebro. La teoría de los mil cerebros sobre la inteligencia ofrece el camino hacia la inteligencia de las máquinas. Si queremos construir máquinas verdaderamente inteligentes que puedan aprender y construir modelos del mundo, la teoría de los mil cerebros ofrece una hoja de ruta para conseguirlo.
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