Alpha: la IA que dejó de adivinar y empezó a demostrar
De la aproximación a la demostración: la arquitectura neuro-simbólica de Alpha Por qué el próximo salto de la inteligencia artificial no es más datos, sino rigor verificable. Los modelos de lenguaje pueden escribir código, responder preguntas y simular razonamiento, pero tienen un problema fundamental: no saben cuándo están equivocados. Alucinan no por error, sino por diseño: son máquinas de probabilidad, no de verdad. DeepMind ha presentado una alternativa radical con su familia Alpha: sistemas híbridos que combinan intuición neuronal con verificación lógica formal. El generador propone, el verificador audita. Si la estadística falla, la lógica anula el paso. El resultado es una IA que puede demostrar matemáticamente que tiene razón. Y en sectores donde el error no es tolerable —medicina, aviación, finanzas—, esa capacidad no es un extra: es un requisito. ⚡ En un vistazo: La primera era de la IA basada en LLMs ha choc...