Observatorio de información y Publicaciones

Resumen:El descubrimiento causal busca descubrir relaciones causales a partir de datos, generalmente representados como gráficos causales, y es esencial para predecir los efectos de las intervenciones.

Resumen: La ingeniería de funciones automatizada (AFE) permite a los sistemas de inteligencia artificial construir de forma autónoma representaciones de alta utilidad a partir de datos tabulares sin procesar. Sin embargo, los métodos AFE existentes se basan en heurísticas estadísticas, lo que genera características frágiles que fallan bajo el cambio de distribución.

Resumen: Los sistemas de IA multiagente requieren una comunicación consistente, pero carecemos de métodos para verificar que los agentes comparten la misma comprensión de los términos utilizados. El lenguaje natural es interpretable pero vulnerable a la deriva semántica, mientras que los protocolos aprendidos son eficientes pero opacos.