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Algunos de los mayores descubrimientos no provienen únicamente de observaciones, sino de la reflexión. Einstein desarrolló teorías sobre la relatividad a través de experimentos mentales, y Galileo derivó ideas sobre la gravedad mediante simulaciones mentales. Una investigación publicada el 18 de septiembre en la revista Trends in Cognitive Sciences muestra que este proceso de pensar no es exclusivo de los humanos. La inteligencia artificial también es capaz de auto-corrección y de llegar a nuevas conclusiones a través del «aprendizaje mediante el pensamiento».
«Hay algunas demostraciones recientes de lo que parece ser aprendizaje mediante el pensamiento en la IA, particularmente en los modelos de lenguaje grandes,» dice la autora Tania Lombrozo, profesora de psicología y co-directora de la iniciativa Natural and Artificial Minds en la Universidad de Princeton. «A veces, ChatGPT se corrige a sí mismo sin que se le diga explícitamente. Eso es similar a lo que sucede cuando las personas están comprometidas en el aprendizaje mediante el pensamiento.»
Lombrozo identificó cuatro ejemplos de aprendizaje mediante el pensamiento en humanos y en IA: los aprendices pueden adquirir nueva información sin input externo a través de la explicación, la simulación, la analogía y el razonamiento. En los humanos, explicar cómo funciona un microondas a un niño podría revelar las lagunas en nuestra comprensión. Rearreglar los muebles en la sala de estar a menudo implica crear una imagen mental para simular diferentes distribuciones antes de hacer cualquier cambio físico. Descargar software pirata puede parecer inicialmente moralmente aceptable hasta que se dibuja una analogía con el robo de bienes físicos. Si sabes que el cumpleaños de un amigo es en un día bisiesto y mañana es un día bisiesto, puedes razonar que el cumpleaños de tu amigo es mañana.
La IA muestra procesos de aprendizaje similares. Cuando se le pide que elabore sobre un tema complejo, la IA puede corregir o refinar su respuesta inicial basándose en la explicación que proporciona. La industria del videojuego utiliza motores de simulación para aproximar resultados del mundo real, y los modelos pueden usar las salidas de las simulaciones como entradas para el aprendizaje. Pedir a un modelo de lenguaje que dibuje analogías puede llevarlo a responder preguntas con más precisión de lo que lo haría con preguntas simples. Invitar a la IA a participar en un razonamiento paso a paso puede conducirla a respuestas que no lograría alcanzar con una consulta directa.
«Esto plantea la pregunta de por qué tanto las mentes naturales como las artificiales tienen estas características. ¿Qué función cumple el aprendizaje mediante el pensamiento? ¿Por qué es valioso?» dice Lombrozo. «Sostengo que el aprendizaje mediante el pensamiento es una especie de ‘aprendizaje bajo demanda.'»
Cuando aprendes algo nuevo, no sabes cómo esa información puede servirte en el futuro. Lombrozo dice que las personas pueden guardar ese conocimiento para más adelante, hasta que el contexto lo haga relevante y valga la pena gastar el esfuerzo cognitivo para pensar y aprender.
Lombrozo reconoce los desafíos para definir los límites entre el razonamiento, el aprendizaje y otras funciones cognitivas de alto nivel, que es un área de debate dentro del campo de las ciencias cognitivas. La revisión también plantea más preguntas, algunas de las cuales Lombrozo planea explorar más a fondo, como si los sistemas de IA están realmente «pensando» o simplemente imitando los resultados de tales procesos.
«La IA ha llegado a un punto en el que es tan sofisticada en algunos aspectos, pero limitada en otros, que tenemos esta oportunidad de estudiar las similitudes y diferencias entre la inteligencia humana y la artificial,» dice Lombrozo. «Podemos aprender cosas importantes sobre la cognición humana a través de la IA y mejorar la IA comparándola con las mentes naturales. Es un momento clave en el que estamos en una nueva posición para hacer estas preguntas interesantes y comparativas.»
Fuente y enlace a la investigaciòn:
Tania Lombrozo. Aprender pensando en mentes naturales y artificiales. Trends in Cognitive Sciences, 2024; DOI: 10.1016/j.tics.2024.07.007
https://www.bloghemia.com/2024/10/las-inteligencias-artificiales-pueden.html
