Mientras gran parte de la conversación global sobre inteligencia artificial gira alrededor de los grandes modelos de lenguaje y de sistemas capaces de generar textos, imágenes o código, en la Universitat Politècnica de València se ha puesto el foco en otra línea de investigación que persigue un objetivo diferente: construir máquinas que no solo acierten, sino que también sean capaces de explicar por qué lo hacen.
Ese ha sido el eje de la sexta edición de la International Joint Conference on Learning and Reasoning (IJCLR 2026), celebrada entre los días 16 y 18 de septiembre en la capital valenciana y organizada por el Instituto Universitario Valenciano de Investigación en Inteligencia Artificial (VRAIN) de la UPV con el apoyo de ValgrAI, la Fundación Valenciana para la Investigación Avanzada en Inteligencia Artificial y la Cátedra HP de la universidad valenciana. Cerca de medio centenar de especialistas procedentes de Europa, América, Asia y Oriente Medio se dieron cita en el campus de Vera para debatir sobre el futuro de una inteligencia artificial más comprensible y auditable.
La conferencia abordó uno de los grandes desafíos del sector: combinar la capacidad de aprendizaje de las redes neuronales con sistemas de razonamiento capaces de trabajar con reglas explícitas. Esta corriente, conocida como aprendizaje neurosimbólico, busca que las máquinas puedan extraer conocimiento a partir de pocos ejemplos y que, además, expliquen el proceso lógico que les lleva a una determinada conclusión.
En un momento en el que la potencia de los modelos de IA crece a gran velocidad, numerosos investigadores consideran que la explicación de los resultados será clave para extender su uso en ámbitos especialmente sensibles como la sanidad, la investigación científica o la toma de decisiones complejas. Precisamente por ello, IJCLR se ha consolidado como uno de los principales foros internacionales dedicados a la integración entre aprendizaje automático y razonamiento formal.
El programa reunió a algunas de las voces más influyentes del sector. Stephen Muggleton, considerado uno de los pioneros de la programación lógica inductiva, abrió el encuentro reflexionando sobre si la inteligencia artificial actual ha resuelto realmente los desafíos fundamentales planteados décadas atrás por figuras como Alan Turing o John McCarthy. Junto a él intervinieron Laurent Orseau, investigador de Google DeepMind; Kevin Ellis, de la Universidad de Cornell; y Jennifer Neville, vinculada a Microsoft Research y la Universidad de Purdue.
Las ponencias abordaron cuestiones tan diversas como los algoritmos de búsqueda con garantías matemáticas, la capacidad de las máquinas para aprender nuevas tareas en cuestión de minutos o las razones por las que determinados sistemas de inteligencia artificial funcionan correctamente en entornos de laboratorio pero presentan comportamientos inesperados cuando se enfrentan a situaciones reales durante largos periodos de tiempo.
Además del debate teórico, la conferencia permitió conocer aplicaciones prácticas que ya están llegando a ámbitos de gran impacto social. Entre los 35 trabajos científicos presentados figuraron investigaciones relacionadas con el diagnóstico asistido del ictus mediante información médica incompleta, sistemas para detectar enfermedades a partir de imágenes de la retina, métodos para predecir alteraciones genéticas y modelos explicables aplicados a la biología.
Uno de los mensajes más repetidos durante las jornadas fue la necesidad de construir herramientas fiables y transparentes. Según explicó el investigador de VRAIN César Ferri, el objetivo de esta línea de trabajo pasa por desarrollar sistemas que no se limiten a ofrecer una respuesta correcta, sino que permitan comprender el razonamiento seguido para alcanzarla, algo especialmente importante cuando la tecnología se aplica a campos científicos o médicos.
La elección de València como sede no es casual. La ciudad se ha convertido durante los últimos años en uno de los polos de referencia de la investigación española en inteligencia artificial gracias a iniciativas como VRAIN y ValgrAI, que buscan impulsar el desarrollo científico y la transferencia de conocimiento hacia empresas y administraciones públicas. La celebración de IJCLR vuelve a situar a la Comunitat Valenciana dentro del mapa internacional de la innovación tecnológica.
Globalon Insight
Mientras los grandes modelos generativos acaparan titulares, una parte relevante de la comunidad científica sigue trabajando en una cuestión fundamental: la confianza. La IA del futuro no solo deberá ser potente, sino también comprensible. Los avances presentados en IJCLR 2026 muestran que existe una carrera paralela para conseguir sistemas capaces de justificar sus decisiones, un requisito que podría resultar decisivo para que la inteligencia artificial sea adoptada masivamente en sectores como la medicina, la investigación o la administración pública.
