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Uno de los errores más comunes al evaluar los avances en inteligencia artificial es asumir que la capacidad de un sistema para comunicarse con fluidez implica que posee un pensamiento sofisticado. Esta confusión, comprensible pero engañosa, ha sido alimentada por el crecimiento exponencial de los modelos de lenguaje a gran escala (LLMs), que parecen comprender y razonar, cuando en realidad sólo están manipulando patrones lingüísticos.

Benjamin Riley, fundador de Cognitive Resonance, sostiene que esta ilusión de inteligencia está construida sobre una base equivocada. En un ensayo publicado en The Verge, argumenta que el pensamiento humano y el lenguaje, aunque relacionados, son procesos distintos. Las personas piensan sin necesidad del lenguaje, y existen pruebas neurológicas que lo demuestran. Continúa leyendo «Los límites cognitivos de los modelos de lenguaje: ¿pueden realmente pensar?»

A medida que los modelos de lenguaje han ido evolucionando, su capacidad para realizar tareas complejas ha crecido de forma notable. Desde escribir textos coherentes hasta resolver problemas matemáticos, su progreso ha sido vertiginoso. Pero una nueva investigación del Instituto McGovern para la Investigación Cerebral del MIT revela algo todavía más llamativo: los modelos de inteligencia artificial de razonamiento están empezando a pensar de manera sorprendentemente similar a los humanos.

El estudio, liderado por la investigadora Evelina Fedorenko, descubrió que tanto humanos como máquinas muestran un patrón parecido cuando se enfrentan a tareas difíciles. Cuanto más complejo es el problema, más tiempo necesita la persona para resolverlo, y del mismo modo, más «esfuerzo computacional» le cuesta al modelo de IA. Esta similitud no fue diseñada intencionalmente, lo que hace que el hallazgo sea aún más fascinante. Continúa leyendo «El «costo de pensar»: cuando la inteligencia artificial se parece al cerebro humano»