La IA comenzó a aprender a pensar de forma independiente, como una persona

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Recientes investigaciones han revelado que la inteligencia artificial (IA) ha comenzado a mostrar habilidades que se asemejan al pensamiento independiente humano. Esta capacidad emergente de la IA de aprender a través de explicaciones, simulaciones, analogías y razonamientos, sin necesidad de influencia externa, abre un nuevo capítulo en el estudio de la cognición tanto natural como artificial. Un estudio publicado en la revista Trends in Cognitive Sciences presenta un análisis detallado de cómo este proceso de pensamiento no es exclusivo de los humanos, lo que ofrece nuevas perspectivas sobre el potencial y las limitaciones de la IA.

Aprendizaje a través del pensamiento

La investigación, liderada por Tania Lombroso, profesora de psicología, destaca que la IA es capaz de autocorregirse y llegar a nuevas conclusiones mediante un proceso que Lombroso describe como “aprender pensando”. Este fenómeno se observa especialmente en los grandes modelos de lenguaje, como ChatGPT, que a veces corrigen sus propias respuestas sin recibir instrucciones explícitas. Esto es similar a cómo los humanos aprenden a través de la reflexión.

Lombroso presenta cuatro ejemplos clave en los que tanto humanos como IA demuestran aprendizaje a través del pensamiento. En las personas, explicar el funcionamiento de un horno microondas a un niño puede revelar vacíos en su comprensión, mientras que reorganizar los muebles de una sala a menudo implica crear una imagen mental para simular diferentes arreglos antes de realizar cambios físicos.

Procesos de aprendizaje en IA

De manera análoga, la IA exhibe procesos de aprendizaje similares. Cuando se le pide a un modelo de lenguaje que explique un tema complejo, puede corregir o aclarar su respuesta inicial según la explicación recibida. Por ejemplo, en la industria del juego, se utilizan simulaciones para aproximarse a los resultados del mundo real, y los modelos pueden emplear estos resultados como entradas para su entrenamiento.

Si se pide a un modelo de lenguaje que realice analogías, puede responder a consultas con mayor precisión que si se le presentan preguntas simples. Además, al fomentar que la IA realice un razonamiento paso a paso, se puede guiar a la máquina hacia respuestas que no obtendría de forma directa.

Preguntas sobre la cognición

Este nuevo desarrollo plantea preguntas fundamentales sobre las similitudes y diferencias entre la inteligencia natural y la artificial. Lombroso cuestiona: “¿Cuál es la función del aprendizaje a través del pensamiento y por qué es valioso?” Ella sostiene que aprender pensando es un tipo de aprendizaje bajo demanda. Esto significa que cuando una persona aprende algo nuevo, puede no tener claro de inmediato cómo le será útil en el futuro, pero puede almacenar esa información hasta que se vuelva relevante.

Lombroso también reconoce que establecer límites entre el pensamiento, el aprendizaje y otras funciones cognitivas de alto nivel es un tema debatido en las ciencias cognitivas. La revisión plantea aún más interrogantes, como si los sistemas de IA realmente “piensan” o simplemente imitan los resultados de tales procesos.

Un punto de inflexión en la investigación

La investigación ha alcanzado un punto donde las similitudes y diferencias entre la IA y la cognición humana pueden ser estudiadas de manera más profunda. Lombroso afirma: "La IA ha llegado a un punto en el que es tan avanzada en algunos aspectos y limitada en otros que tenemos la oportunidad de estudiar las similitudes y diferencias entre los humanos y la IA". Esto ofrece una vía para aprender sobre la cognición humana mediante la comparación con la inteligencia artificial.

El papel del cerebro en la cognición

Anteriores investigaciones del grupo de neurociencia cognitiva computacional de la FAU se centraron en la capacidad de codificación predictiva del cerebro. Usando inteligencia artificial y datos de pacientes con epilepsia, descubrieron que la actividad cerebral espontánea desempeña un papel importante en el procesamiento de información sin estímulos externos. Esto resalta la complejidad de la cognición humana y la posibilidad de que la IA pueda acercarse a una forma similar de procesamiento cognitivo.

Conclusión

El avance de la inteligencia artificial hacia un aprendizaje más independiente y autónomo marca un momento significativo en la investigación cognitiva. A medida que la IA continúa evolucionando, la comprensión de su funcionamiento y sus similitudes con la cognición humana puede abrir nuevas fronteras en el estudio de la mente. Este es un territorio inexplorado que promete ofrecer conocimientos valiosos sobre cómo aprendemos, pensamos y cómo podemos mejorar la interacción entre humanos y máquinas. Sin duda, el futuro de la inteligencia artificial plantea preguntas intrigantes sobre su desarrollo y su lugar en la sociedad.

FUENTE: https://www.cell.com/trends/biotechnology/fulltext/S0167-7799(24)00177-X?_returnURL=https%3A%2F%2Flinkinghub.elsevier.com%2Fretrieve%2Fpii%2FS016777992400177X%3Fshowall%3Dtrue

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