#20 No se trata de que tenga resultados ahora, sino de lo más acertado para construir algo parecido a inteligencia artificial, no lo que tenemos ahora.

#16 Y se sigue haciendo hoy día. Camuflado de mejor o peor manera.

Lo de las redes neuronales es una vuelta de tuerca a ese mismo enfoque, en el que sustituyes los símbolos por datos genéricos en una red neuronal, tras un entrenamiento machacón. Que es básicamente aprendizaje estadístico de una única cosa. En la práctica sigues con el mismo problema de la ausencia de flexibilidad.

Que tendrá sus utilidades, no lo niego, pero no deja de ser otro enfoque puramente computacional a base de fuerza bruta, por mucho que su nombre lo disfrace de otra cosa, con la diferencia de que el esfuerzo computacional es previo y no posterior.

Estos

#17 Yo por computacion simbolica entiendo Prolog, Lisp y los intentos iniciales de crear programas inteligentes a base de codificar una serie de leyes logicas y abstraer cualquier dato hasta el punto de que case con alguno de sus predicados. Vamos, poco que ver con las redes neuronales.

En cuanto a Jeff Hawkins y Numenta por lo que tengo entendido de aplicaciones practicas nada de nada. Por contra implementaciones basadas en redes neuronales te las encuentras en multitud de aplicaciones y en la mayoria de los casos liderando los respectivos benchmarks.

#20 No se trata de que tenga resultados ahora, sino de lo más acertado para construir algo parecido a inteligencia artificial, no lo que tenemos ahora.