Desde que la inteligencia artificial comenzó a tomar fuerza y su uso se popularizó en diversos frentes como el análisis, la generación de textos, el diseño, la arquitectura o la programación, solo por mencionar algunos; la ciencia se ha centrado en determinar hasta qué punto esta nueva tecnología en desarrollo es mejor que la mente humana y si podría en determinado momento llegar a reemplazarla del todo.
El temor a que algún día la IA supere a las personas y que se genere un escenario de reemplazo y subutilización de las capacidades humanas es tal vez uno de los temores más grandes en la sociedad y debido a eso se mide constantemente quién es mejor que el otro, encontrando que la tarea pudiese estar empatada, aunque todavía hay temas en los que ganan las personas y otros en los que domina la tecnología.
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En un reciente análisis, la BBC se dio a la tarea de comparar las capacidades intelectuales de los humanos y la inteligencia artificial en áreas como la resolución de acertijos, sentido común u orientación espacio-tiempo y encontró que pese a su velocidad, la tecnología se queda corta al competir con los humanos.
Consultando a varios expertos, este informe concluye que la inteligencia artificial (IA) sigue enfrentando desafíos importantes cuando se compara con el intelecto humano. Uno de estos puntos es el razonamiento con sentido común, ya que la IA carece de una "base en la realidad" que le permita aplicar ese tipo de razonamiento básico y flexible en diferentes contextos, mientras que los humanos, son capaces de adaptarse y aplicar su sentido común de manera más eficaz.
IA generativa
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“La IA también tiene dificultades con el pensamiento abstracto, a pesar de ser excelente en el reconocimiento de patrones. Xaq Pitkow, de la Universidad Carnegie Mellon, destaca que la IA tiende a fallar en tareas que requieren razonamiento abstracto. Los humanos, sin embargo, suelen tener mayor éxito en este tipo de tareas, ya que pueden manejar mejor conceptos y problemas más complejos que no se basan en patrones predefinidos”, dice el informe.
Por otra parte, la British Broadcasting Corporation sostiene que un claro ejemplo de las limitaciones de la IA es su falta de habilidad para el razonamiento temporal. Un estudio mostró que GPT-4 no pudo resolver un acertijo relacionado con el estado de una persona en diferentes momentos del día.
Dicho esto, explica que aunque puede identificar intervalos de tiempo, le resulta difícil interpretar las implicaciones de esos datos, lo que sigue siendo una ventaja para los humanos en este tipo de problemas.
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“Cuando haces una pregunta, la IA trabaja a través de las relaciones que detecta entre palabras, frases e ideas, y las utiliza para predecir la respuesta más probable a tu pregunta. Pero las conexiones y los cálculos específicos que utilizan herramientas como ChatGPT para responder a cualquier pregunta individual están más allá de nuestra comprensión, al menos por ahora”, resaltaron.
La intuición humana es otro campo donde la IA no puede competir, puesto que los humanos tienden a confiar en su intuición para tomar decisiones rápidas; mientras que los académicos que hablaron con la BBC explicaron que para la tecnología todo se basa en parámetros ciertos y calculables.
“Aunque esto puede llevar a errores en algunos acertijos, en la mayoría de los casos la intuición es una herramienta valiosa que la IA no posee, ya que se basa exclusivamente en datos y patrones aprendidos sin el beneficio de un juicio intuitivo”, acotaron.
Inteligencia Artificial (IA)
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Otro punto débil de la IA se revela en su manejo de problemas novedosos, ya que cuando enfrenta acertijos completamente nuevos que no formaron parte de su entrenamiento, como los rebus desarrollados en un estudio reciente, la IA suele tener dificultades, mientras que para las personas se marca una precisión superior.
Por último, la BBC sostiene que la IA aún presenta carencias en el manejo de procesos de razonamiento no lineal y que a pesar de los avances, sigue operando dentro de los límites predefinidos de su programación y entrenamiento. Los humanos, en cambio, pueden abordar problemas de manera creativa o con razonamiento lateral, lo que les permite resolver desafíos complejos de manera más eficaz que los sistemas actuales de IA.
