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La Universitat Politècnica de València (UPV) ha acogido la sexta edición de la International Joint Conference on Learning and Reasoning (IJCLR 2026), un encuentro internacional dedicado a los sistemas de inteligencia artificial capaces de aprender de los datos y, al mismo tiempo, razonar de forma explícita y comprensible para las personas.
Frente al enfoque dominante de los grandes modelos de lenguaje, IJCLR ha reunido a una comunidad científica que trabaja en una vía complementaria: sistemas que aprenden reglas lógicas a partir de pocos ejemplos, que pueden explicar sus conclusiones y que combinan redes neuronales con razonamiento formal. Es lo que se conoce como aprendizaje neurosimbólico y programación lógica inductiva.
El encuentro, celebrado del 16 al 18 de septiembre, ha sido organizado por el Instituto Universitario Valenciano de Investigación en Inteligencia Artificial (VRAIN) de la UPV, con el apoyo de la Escuela Valenciana de Posgrado y Red de Investigación en Inteligencia Artificial (ValgrAI), la Fundación Valenciana para la Investigación Avanzada en Inteligencia Artificial y la Cátedra HP de la propia universidad.
Más de treinta años de trayectoria
IJCLR integra en su seno la International Conference on Inductive Logic Programming (ILP), la conferencia de referencia en programación lógica inductiva, que suma más de treinta ediciones desde su primer encuentro en 1991 en Viana do Castelo (Portugal). ILP ya se había celebrado en España en 2006, en Santiago de Compostela.
Las sesiones se han desarrollado en el salón de actos Alan Turing de la Escuela Técnica Superior de Ingeniería Informática, en el Campus de Vera, y han reunido a cerca de medio centenar de investigadores procedentes de universidades y centros de investigación de Europa, América, Asia y Oriente Medio.
Cuatro conferencias invitadas
El programa se ha articulado en torno a cuatro charlas plenarias. Stephen Muggleton (Imperial College London y Universidad de Nankín), fundador del campo de la programación lógica inductiva, abrió el congreso preguntándose si los retos fundamentales de la inteligencia artificial están realmente resueltos, y defendió que los sistemas actuales no superan el desafío del descubrimiento científico que plantearon Alan Turing y John McCarthy.
Laurent Orseau (Google DeepMind) presentó algoritmos de búsqueda con garantías matemáticas demostrables; Kevin Ellis (Universidad de Cornell) expuso cómo lograr que una máquina aprenda a manejar un entorno desconocido en cuestión de minutos, igual que hace una persona; y Jennifer Neville (Microsoft Research y Universidad de Purdue) analizó por qué los sistemas de IA fallan de forma inesperada en tareas reales y prolongadas, pese a rendir bien en las pruebas de laboratorio.
Aplicaciones que llegan al hospital y al laboratorio
Entre los 35 trabajos presentados —26 artículos completos y 9 comunicaciones breves— figuraron aplicaciones con impacto directo en el diagnóstico asistido del ictus a partir de información médica incompleta, la detección de enfermedades mediante el análisis de la retina, la predicción de perturbaciones genéticas y modelos interpretables para biología.
Según ha explicado el investigador de VRAIN de la UPV, César Ferri, "nos interesa una inteligencia artificial que no solo acierte, sino que pueda explicar por qué acierta. En medicina o en ciencia, un sistema que no sabe justificar su respuesta es difícil de usar y de auditar".
El congreso incluyó también una visita guiada por el centro histórico de València y una cena de trabajo, en la que los participantes tuvieron ocasión de establecer nuevas colaboraciones.