XOR Problem (Problema XOR en redes neuronales)

En el ámbito de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, se refiere a un desafío clásico relacionado con la clasificación de datos no linealmente separables utilizando modelos simples, como perceptrones.

Consiste en predecir la salida de la compuerta lógica XOR (o exclusiva) basada en dos entradas binarias. La salida es 1 si las entradas son diferentes y 0 si son iguales.

Demuestra la limitación de los perceptrones simples, ya que no pueden resolver problemas no linealmente separables debido a que no pueden dividir el espacio de entrada con una línea recta.

Sirvió como motivación para el desarrollo de redes neuronales multicapa o deep learning, donde se introducen capas ocultas y funciones no lineales que permiten abordar este tipo de problemas.

En la historia del aprendizaje automático, este problema se menciona frecuentemente como un hito que impulsó avances significativos en la arquitectura de redes neuronales.