Redes Kolmogorov-Arnold: ¿Una Red Neuronal Más Científica?
Este artículo explora las diferencias filosóficas entre las Redes Kolmogorov-Arnold (KANs) y los Perceptrones Multicapa (MLPs). Si bien reconoce que ambos tienen el mismo poder expresivo, el autor argumenta que surgen diferencias en la optimización, la generalización y la interpretabilidad. Las KANs se alinean más con el reduccionismo, mientras que las MLPs se inclinan hacia el holismo. El autor sugiere que las KANs podrían ser más adecuadas para modelar fenómenos científicos, dada la dependencia de la ciencia en enfoques reduccionistas, citando el ejemplo de la compilación de fórmulas simbólicas. Sin embargo, se enfatiza la importancia de los experimentos empíricos, reconociendo las posibles debilidades de las KANs en tareas no científicas.