Introducción

En la Universidad Libre de Ámsterdam, el profesor Filip Ilievski investiga cómo la inteligencia artificial (IA) enfrenta una variedad de acertijos. Aunque a primera vista puede parecer un juego, su trabajo es fundamental para mejorar la tecnología de la IA.

Superioridad Humana en el Razonamiento

Ilievski sostiene que la capacidad de los humanos para aplicar el sentido común en el momento adecuado y adaptarlo a nuevos problemas es superior a la de la IA. Actualmente, la IA carece de una base en la realidad, lo que dificulta su razonamiento flexible.

Expertos como Xaq Pitkow, profesor en Carnegie Mellon, afirman que la IA es eficaz en el reconocimiento de patrones, pero lucha con preguntas que requieren pensamiento abstracto.

Ejemplos de Acertijos

Por ejemplo, un estudio de 2023 planteó a la IA el siguiente acertijo: si Mable tenía una frecuencia cardíaca de 75 bpm a las 9 y su presión arterial era de 120/80 a las 19, ¿estaba viva al mediodía? La respuesta correcta es sí, pero la IA se confundió, indicando que no podía saber con certeza si Mable estaba viva a esa hora, mostrando claramente sus limitaciones en el razonamiento temporal.

Otro acertijo clásico es el del bate y la pelota: un bate y una pelota cuestan $110 en total, y el bate cuesta $1 más que la pelota. Muchos humanos erróneamente responderían que la pelota cuesta $0.10, cuando en realidad cuesta $0.05.

Investigación en Razonamiento

El profesor Shane Frederick ha estudiado por qué las intuiciones humanas pueden fallar, mientras que sugiere que la IA podría no enfrentar el mismo problema de sesgo intuitivo.

Para probar un razonamiento más lógico, se han creado acertijos originales que desafían tanto a la IA como a los seres humanos. En un reciente experimento, incluso el modelo de IA más avanzado, GPT-4, acertó solo el 84.9% de estos acertijos visuales, mientras que los humanos tenían una tasa de aciertos del 91.5%.

Tipos de Razonamiento en IA

Un enfoque interesante en el estudio de la IA es la diferenciación de tipos de razonamiento. En un ejercicio, GPT-4 fue sometido a 21 tipos de razonamientos diferentes, desde aritmética simple hasta paradojas. El desempeño de la IA fue deficiente en varias pruebas, revelando su incapacidad para razonar de manera efectiva, incluso en situaciones geográficas simples.

Evolución de la IA

A pesar de estas limitaciones, la IA está en constante evolución. OpenAI lanzó versiones mejoradas de sus modelos, como GPT-01, para abordar problemas más complejos en matemáticas y ciencia.

Sin embargo, en áreas donde requiere extrapolación de conocimientos, como el número de crímenes en ciudades específicas, la IA puede igualar o superar a los humanos.

Conclusión y Futuro de la IA

La investigación sobre la IA y el cerebro humano está en crecimiento, mostrándonos que, si bien la IA puede imitar ciertos aspectos del razonamiento humano, aún existe una gran divergencia en la forma en que ambos procesan la información.

Comprender cómo mejorar la IA no necesariamente ilumina todos los misterios sobre el cerebro, pero sí ofrece pistas valiosas sobre la relación entre ambos.

A medida que avanzamos en el desarrollo de tecnologías de IA y análisis del cerebro, podríamos encontrar formas de fusionar estos conocimientos para una mejor comprensión tanto del comportamiento humano como de la inteligencia artificial. ¿Estamos a las puertas de comprender realmente la mente humana a través de la IA? ¡El tiempo lo dirá!