Inteligencia Artificial de Propósito General
Un Sistema de Inteligencia Artificial de Propósito General (GPAIS, General-Purpose Artificial Intelligence System) se refiere a un sistema avanzado de IA capaz de realizar eficazmente una serie de tareas distintas. Su grado de autonomía y habilidad viene determinado por varias características clave, como la capacidad de adaptarse o rendir bien en nuevas tareas que surjan en el futuro, la demostración de competencia en dominios para los que no ha sido entrenado de forma intencionada y específica, la capacidad de aprender a partir de datos limitados y el reconocimiento proactivo de sus propias limitaciones con el fin de mejorar su rendimiento.
Líneas de investigación actuales en DaSCI:
- AutoML tiene como objetivo encontrar el mejor modelo de IA para un nuevo problema, permitiendo la adaptación automática de la IA a nuevas tareas.
- Aprendizaje profundo evolutivo. Se pueden utilizar algoritmos bioinspirados para determinar los mejores hiperparámetros y modelos de un modelo de IA. El Deep Learning evolutivo es un proyecto de investigación para diseñar modelos de DL.
- Few-shot learning se refiere a la clasificación de nuevos datos habiendo visto sólo unos pocos ejemplos de entrenamiento, basándose en cómo aprenden los humanos.
- Enfoques de inteligencia computacional para GPAIS. La Inteligencia Computacional (IC) es la teoría, el diseño, la aplicación y el desarrollo de paradigmas computacionales con motivaciones biológicas y lingüísticas. Tradicionalmente, los tres pilares principales de la IC han sido las redes neuronales, los sistemas difusos y la computación evolutiva. Las tecnologías basadas en la IC son útiles para abordar los problemas y retos pendientes del GPAIS.
Investigadores relacionados:
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González Muñoz, Antonio | A.Gonzalez@decsai.ugW35@SF@r.es | Ciencia de Datos y Big Data DaSCI | Doctor |
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Herrera Triguero, Francisco | herrera@decsaiiFmqUcmh.ugr.es | – | |
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Lozano Márquez, Manuel | lozano@decsai.ugrB3r7d.0Oh8.es | – | |
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Mantas Ruiz, Carlos Javier | cmantas@decsai.ugrYjqOqZu29.es | – | |
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Molina Cabrera, Daniel | dmolinakKswEt@decsai.ugr.es | – | |
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Pérez Rodríguez, Francisco Gabriel Raúl | fgr@decTFGTymbZHSsai.ugr.es | – | |
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Triguero Velázquez, Isaac | triguero@decsai.ugwvVrBYge3yUvr.es | – | |