¿La IA piensa como nosotros?

 

Interesantísimo artículo!!

El documento "¿La IA piensa como nosotros?" de Steven Frank explora la fascinante cuestión de si los grandes modelos de lenguaje (LLM) como ChatGPT realmente piensan como los humanos. Aunque los LLM exhiben capacidades asombrosas en tareas como la escritura de código o la composición musical, el autor cuestiona si esto es un pensamiento genuino o una "falsificación elaborada", similar al argumento de la habitación china de Searle. El texto define el pensamiento de forma práctica como "razonamiento basado en información" para facilitar la comparación, excluyendo conceptos exclusivamente humanos como la conciencia o la emoción. A lo largo del análisis, se comparan las estructuras neuronales biológicas con las arquitecturas computacionales de los LLM, discutiendo similitudes y diferencias a varios niveles, desde los componentes básicos hasta funciones cognitivas de alto nivel como la comprensión, la creatividad y la empatía. Finalmente, se concluye que, si bien los LLM pueden igualar o superar el rendimiento humano en ciertas tareas de razonamiento, sus mecanismos subyacentes son fundamentalmente diferentes, y sus fallos revelan una disparidad en la forma en que perciben y operan en el mundo.

Les recomendadmos ampliamente leer el artículo original: https://medium.com/brain-labs/does-ai-think-like-we-do-5447c3aa0daf

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Elaborado con ayuda de NotebookLM

Documento de Información: ¿La IA piensa como nosotros?

Autor: Steven Frank Fecha de Publicación: 20 de junio de 2025 Fuente: Excerpts from "La IA piensa como nosotros.pdf"

documento original:  https://medium.com/brain-labs/does-ai-think-like-we-do-5447c3aa0daf

Resumen Ejecutivo

Este documento explora la fascinante y compleja pregunta de si la Inteligencia Artificial (IA), específicamente los Grandes Modelos de Lenguaje (LLM), "piensa" de manera similar a los humanos. A través de un análisis detallado de la comprensión, creatividad y empatía de los LLM, y una comparación de sus mecanismos subyacentes con los del cerebro humano, el autor llega a la conclusión de que, si bien los LLM pueden igualar e incluso superar las capacidades humanas en ciertos dominios, sus procesos de pensamiento fundamentales son intrínsecamente diferentes. A pesar de sus impresionantes habilidades, la naturaleza estadística y basada en el lenguaje de los LLM contrasta con la complejidad biológica y la plasticidad cognitiva del cerebro humano, lo que resulta en diferencias fundamentales en cómo abordan el razonamiento y la comprensión causal.

Temas Principales y Puntos Clave

1. La Pregunta Fundamental: ¿Los LLM Piensan o Simplemente Simulan?

El autor Steven Frank comienza el artículo planteando la pregunta central: "¿Oes ChatGPT piensa como nosotros?". Reconoce que los LLM pueden realizar tareas asombrosas, desde escribir código hasta componer música, lo que sugiere un "pensamiento" en un sentido cotidiano. Sin embargo, también introduce la posibilidad de que sea una "falsificación elaborada", similar al argumento de la "habitación china" de John Searle.

Prueba de Turing y Habitación China: ChatGPT superó la Prueba de Turing, demostrando un comportamiento inteligente a nivel humano. Sin embargo, el argumento de la "habitación china" postula que la máquina solo sigue reglas sin una verdadera comprensión. Frank afirma: "Si un LLM no piensa en algún sentido, está fingiendo, como en una habitación china. Y si eso es cierto —si el rendimiento del LLM es un inmenso truco de magia—, inevitablemente habrá límites a su capacidad."

Implicaciones de "Pensar": Si los LLM realmente piensan, se integrarían más profundamente en nuestras vidas, y la Inteligencia Artificial General (IAG) se convertiría en una posibilidad real y quizás cercana. Si solo simulan, "será frágil y propenso a fallos inesperados, en lugar de flexible, resiliente y capaz de mejorar constantemente como los humanos. Nunca confiaremos en él para diseñar puentes, enseñar a estudiantes o siquiera informar las noticias."

2. Definición de "Pensar" para Comparación Humano-Máquina

Para abordar la pregunta, el autor propone una definición práctica de "pensar" como "razonamiento basado en información". Esta definición busca ser significativa tanto para humanos como para máquinas, excluyendo conceptos exclusivamente humanos como la conciencia, la emoción o el deseo, que surgen de la biología y la experiencia de criaturas mortales.

Limitaciones de la Definición: Reconoce que esta definición "deja mucho por fuera", pero es necesaria para evitar "incógnitas inútiles".

Expresión de la Humanidad: A pesar de carecer de emociones, los LLM, "formados en un vasto corpus escrito que refleja todas las facetas de la experiencia humana, pueden expresar con elocuencia el amor y el anhelo, la alegría y la tristeza, toda la gama de la experiencia humana". Frank concluye que "su capacidad de 'pensar' sobre conceptos experienciales no se ve impedida por la incapacidad de experimentar."

3. Niveles de Pensamiento y Comparación Estructural

El documento explora la comparación del pensamiento en diferentes niveles, desde los componentes básicos hasta los procesos cognitivos de alto nivel.

Nivel de Componentes (Hardware): Comparar neuronas con transistores es "carente de sentido" porque "se pueden usar diferentes componentes para construir cosas que funcionen de forma similar a niveles superiores".

Nivel de Organización (Arquitectura): Aunque tanto el cerebro como los LLM utilizan redes neuronales, las diferencias estructurales son marcadas. El cerebro tiene 86 mil millones de neuronas con dendritas y axones que forman conexiones complejas y cambiantes. Las redes neuronales computacionales tienen una arquitectura fija con pesos que confieren plasticidad, pero su complejidad no se acerca a la del cerebro.

Similitudes en el Procesamiento Visual: A niveles de organización superiores, surgen similitudes. Los sistemas visuales vivos y las Redes Neuronales Convolucionales (CNN) procesan la información jerárquicamente, detectando desde bordes simples hasta formas complejas. Sin embargo, el autor subraya que "ver no es pensar" y que "la percepción visual es mucho más sencilla que el razonamiento".

Nivel de Alto Nivel (Comprensión, Creatividad, Empatía): El autor se sumerge en la capacidad de los LLM para exhibir cualidades cognitivas que tradicionalmente se asocian con el pensamiento humano.

Comprensión: Los LLM demuestran comprensión semántica al generar código o parafrasear solicitudes. "El LLM ha 'entendido' claramente mi solicitud en el sentido semántico de analizar correctamente el lenguaje y cumplir con sus términos." Sin embargo, la comprensión "causal" (saber por qué algo es como es) es un desafío debido a la falta de experiencia directa del mundo físico. A pesar de esto, el autor concluye que "los LLM superan la prueba de comprensión" en un sentido funcional.

Creatividad: Los LLM superan a los humanos en pruebas de creatividad, como idear usos alternativos para objetos cotidianos. Han resuelto problemas matemáticos no resueltos previamente y han publicado investigaciones originales. "Esa es una afirmación contundente que implica inteligencia y pensamiento. Deberíamos detenernos y maravillarnos ante su maravilla: máquinas que desafían y superan nuestras capacidades intelectuales más elevadas, ampliando el conocimiento y nuestra capacidad de descubrimiento." El autor afirma que esto "nos ha alejado de la habitación china".

Empatía: Estudios han demostrado que las respuestas de ChatGPT a preguntas de pacientes fueron preferidas por profesionales de la salud, y sus respuestas fueron calificadas como "más altas en empatía por un factor de casi 10" en comparación con médicos humanos. Los LLM incluso obtuvieron una puntuación significativamente más alta que los humanos en evaluaciones de inteligencia emocional. Aunque los LLM "no fingen" ni "sienten" empatía, su simulación es "muy convincente", lo que refleja cómo gran parte de la experiencia humana se ha plasmado en texto.

4. Mecanismos de Funcionamiento de los LLM: Atención e Incrustaciones

El documento profundiza en los mecanismos fundamentales que permiten a los LLM procesar el lenguaje y generar respuestas: la atención y las incrustaciones.

Atención: Permite que cada elemento de una secuencia de entrada (tokens) "valore la importancia de todos los demás elementos de la secuencia", capturando dependencias a largo plazo y el contexto global. El mecanismo del "transformador", inventado por Google Brain en 2017, "expandió drásticamente" la "ventana de contexto" y la calidad de las conexiones entre tokens.

Incrustaciones: Son representaciones matemáticas de tokens en un espacio hiperdimensional donde la cercanía entre palabras refleja la relación de sus significados y usos. El transformador convierte el texto en incrustaciones contextualizadas, lo que permite al LLM comprender la solicitud y generar respuestas coherentes.

Proceso Generativo: El LLM genera respuestas "muestra por muestra", preguntándose "¿Cuál es la siguiente pieza de información más probable y coherente para generar?" basándose en la distribución de probabilidad y añadiendo el token recién generado a la secuencia de entrada para un contexto continuo.

5. Conclusiones y Diferencias Fundamentales

A pesar de las impresionantes capacidades de los LLM, el autor concluye que no "piensan como nosotros" debido a diferencias fundamentales en sus mecanismos subyacentes y sus modos de falla.

Similitudes Superficiales: Se identifican similitudes como el procesamiento jerárquico y paralelo, y la representación distribuida de la información. Sin embargo, estas son "en última instancia, insatisfactorias".

Diferencias Intuitivas: El funcionamiento de los LLM parece "fluido, mecánico y estadísticamente determinado", mientras que el cerebro humano parece "espontáneo, desordenado y, a veces, incomprensible".

Modos de Fallo: Los errores de los LLM revelan diferencias:

Alucinaciones: Los LLM "inventan hechos", algo que los humanos hacen con menos frecuencia que confesar ignorancia.

Generalización Fuera de Distribución: Los LLM generalizan basándose en patrones en sus datos de entrenamiento, mientras que los humanos pueden extrapolar funcionalmente (ejemplo del puff y la silla).

Modelos Causales: Los LLM pueden describir relaciones causales presentes en sus datos de entrenamiento, pero no construyen ni razonan con modelos causales explícitos del mundo. "Entienden que 'A causa B' porque han visto esas palabras juntas en contextos relevantes, no porque tengan una simulación interna de la realidad física o de cómo funciona el mundo."

Apuesta de la Naturaleza vs. Desarrolladores de LLM: Mientras que los desarrolladores de LLM han apostado por el lenguaje como una codificación rica de la cognición humana, "La naturaleza ha apostado firmemente por una complejidad biológica y una plasticidad cognitiva casi inimaginables" para la supervivencia.

Veredicto Final: "Así que, finalmente, no: los LLM no piensan, no piensan, no pueden pensar como nosotros." Aunque existen "brechas en la capacidad" que son reducibles, los mecanismos subyacentes son "muy diferentes". Sin embargo, el autor reconoce que "seguiremos mirando con asombro sus habilidades y nos someteremos cada vez más a su cada vez más convincente Humanidad."

Conclusiones Clave y Implicaciones

Capacidad vs. Proceso: Los LLM pueden lograr resultados comparables o superiores a los humanos en muchas tareas cognitivas (comprensión, creatividad, empatía), pero no necesariamente a través de procesos de pensamiento análogos.

El Lenguaje como Base: La capacidad de los LLM para "comprender" se basa en la premisa de que el conocimiento y la experiencia humanos pueden expresarse eficazmente en palabras y representarse a través de relaciones lingüísticas complejas.

Limitaciones Fundamentales: La ausencia de experiencia física directa del mundo y la incapacidad para construir modelos causales explícitos son limitaciones inherentes a los LLM, lo que lleva a diferencias en sus modos de razonamiento y error.

Confianza Humana: A medida que los LLM se vuelven más convincentes, la línea entre la interacción humana y máquina se difuminará, lo que podría llevar a una mayor aceptación de la "empatía artificial" y un cambio en la percepción de la interacción humana genuina.

Steven Frank, como fundador de una empresa que desarrolla sistemas de IA para médicos, ofrece una perspectiva informada que equilibra la admiración por las capacidades de la IA con una comprensión crítica de sus limitaciones fundamentales.

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