Fundamentos Matemáticos de la Inteligencia Artificial

El aprendizaje automático y la inteligencia artificial (IA) están permitiendo avances científicos extraordinarios en campos que van desde el plegamiento de proteínas, el procesamiento del lenguaje natural, la síntesis de fármacos y los sistemas de recomendación hasta el descubrimiento de nuevos materiales y productos de ingeniería. Estos logros se encuentran en la confluencia de las matemáticas, la estadística, la ingeniería y la informática, sin embargo, una explicación clara del notable poder y también de las limitaciones de tales sistemas de IA ha eludido a los científicos de todas las disciplinas. Persisten lagunas fundamentales críticas que, si no se abordan adecuadamente, pronto limitarán los avances en el aprendizaje automático, frenando el progreso en la inteligencia artificial. Parece cada vez más improbable que estas lagunas críticas puedan superarse solo con un aumento de la potencia computacional y la experimentación. Una comprensión matemática más profunda es esencial para garantizar que la IA pueda aprovecharse para satisfacer las necesidades futuras de la sociedad y permitir un amplio descubrimiento científico, al tiempo que se evitan las consecuencias no deseadas de una tecnología disruptiva. Las Direcciones de la National Science Foundation para Ciencias Matemáticas y Físicas (MPS), Ciencias de la Computación e Información e Ingeniería (CISE), Ingeniería (ENG) y Ciencias Sociales, del Comportamiento y Económicas (SBE) patrocinarán conjuntamente colaboraciones de investigación que consistirán en matemáticos, estadísticos,…