Mientras que el cerebro humano se basa en su capacidad de razonamiento, experiencia previa y sentido común, la IA utiliza patrones de datos y algoritmos de aprendizaje entrenados en vastas bases de conocimiento. Aquí exploraremos las diferencias clave entre ambos, utilizando ejemplos concretos y ejercicios que ilustran sus fortalezas y limitaciones.
Ejercicio inicial: Pregunta de razonamiento
Comencemos con una pregunta sencilla que, aunque no constituye un acertijo complejo, desafía la capacidad de razonamiento.
Ejercicio: La frecuencia cardíaca de Mable a las 9 era de 75 ppm y su presión arterial a las 19 era de 120/80. Murió a las 23. ¿Estaba viva al mediodía?
Para un ser humano, la respuesta es evidente: sí, estaba viva. Sin embargo, un modelo de IA, como GPT-4, respondió: «Basándonos en la información proporcionada, es imposible decir con certeza si Mable estaba viva al mediodía». Esto revela una limitación en la IA: su incapacidad de usar el sentido común para interpretar situaciones que van más allá de los datos disponibles.
Conclusión: La IA puede procesar grandes volúmenes de información y patrones, pero cuando se trata de resolución de problemas a través de razonamientos sencillos o situaciones ambiguas, carece del sentido común innato en los humanos.
Comparación: errores humanos vs. precisión algorítmica
Un ejemplo clásico de cómo el cerebro humano puede ser engañado por su intuición es el siguiente problema:
Ejercicio: Un palo de golf junto con la pelota cuestan 1.10 dólares. Si el palo cuesta 1 dólar más que la pelota, ¿cuánto cuesta la pelota?
El cerebro humano tiende a resolver rápidamente que la pelota cuesta $0.10. Sin embargo, la respuesta correcta es que la pelota cuesta $0.05 y el palo $1.05. La intuición humana suele simplificar problemas complejos, lo que puede llevar a errores.
Por otro lado, la IA, al no basarse en intuiciones, calcula la respuesta correcta utilizando reglas matemáticas precisas.
Conclusión: El cerebro humano se equivoca por confiar en su intuición, mientras que la IA, aunque no «razona» como los humanos, tiene la ventaja de recurrir a algoritmos y cálculos sin errores.
Inteligencia artificial y patrones predefinidos
La IA tiene la capacidad de reconocer patrones preexistentes, lo que le permite resolver problemas de manera rápida y precisa, siempre que esos problemas sigan estructuras que ya ha aprendido.
Ejercicio: ¿Quién tiene muchas llaves, pero no puede abrir ninguna puerta?
La respuesta es un piano, un acertijo que la IA puede resolver al haberlo encontrado en su entrenamiento previo. Sin embargo, si se le presenta un desafío más complejo o un acertijo con sutilezas que requieran interpretación creativa, la IA puede fallar, ya que no posee la flexibilidad cognitiva ni la intuición humana.
Conclusión: Aunque la IA puede resolver acertijos basados en patrones ya aprendidos, tiene dificultades cuando se enfrenta a problemas que requieren interpretación creativa o razonamiento más abstracto.
El caso del ajedrez: IA vs. Humanos
La IA ha mostrado un progreso impresionante en juegos como el ajedrez. Un ejemplo clave es Deep Blue, la máquina que venció al campeón mundial Garry Kasparov en 1997. A través de la capacidad para evaluar millones de posiciones por segundo, Deep Blue dominaba el juego basándose en la fuerza bruta y bases de datos masivas.
Luego, en 2017, AlphaZero representó un salto aún mayor. Este sistema de IA no necesita input humano previo y aprende jugando contra sí mismo. AlphaZero no se limita a memorizar movimientos, sino que aprende estrategias a largo plazo, sacrificando piezas en momentos clave para obtener ventajas estratégicas, algo que los humanos describen como un «juego extraterrestre».
Conclusión: La IA puede superar a los humanos en entornos con reglas definidas como el ajedrez, donde su capacidad para procesar datos masivos le otorga una ventaja, pero todavía enfrenta desafíos en entornos que requieren razonamiento abstracto y creatividad.
Aplicación práctica: Pólya y la solución de problemas
El matemático George Pólya, en su libro How to Solve It, describe métodos para abordar problemas, como usar una buena notación, considerar casos particulares y buscar problemas análogos. Estas técnicas, que están arraigadas en el pensamiento humano, son útiles tanto para resolver problemas matemáticos como para abordar desafíos más amplios.
Ejercicio de resolución de problemas:
- Analiza un caso particular: Imagina un problema complejo en el que se te pide diseñar una solución tecnológica innovadora. En lugar de abordar el problema de manera general, comienza analizando un caso concreto que comparta características similares.
- Busca un problema análogo: Intenta recordar un problema similar que hayas resuelto previamente. Aplica la estrategia que te llevó al éxito en esa ocasión, ajustándola a las nuevas variables.
Conclusión: Mientras que la IA se destaca en la ejecución de cálculos precisos y reconocimiento de patrones, el cerebro humano sigue siendo único en su capacidad de razonamiento creativo y adaptación a nuevas situaciones.
Conclusiones generales
- Fortalezas y debilidades de la IA: La IA es extremadamente eficaz en la identificación de patrones y la ejecución de cálculos complejos en problemas definidos. Sin embargo, carece de la intuición y flexibilidad cognitiva del cerebro humano para la resolución de problemas.
- El valor del sentido común humano: El cerebro humano, a pesar de sus limitaciones, aporta sentido común, creatividad y adaptabilidad, cualidades que la IA aún no puede replicar.
- Combinar IA y cerebro humano: La colaboración entre ambos puede resultar en soluciones más efectivas y completas. Mientras la IA puede procesar grandes cantidades de datos y aprender patrones rápidamente, el cerebro humano aporta contexto, interpretación y razonamiento abstracto.
Nuevos ejercicios sugeridos:
- Problema lógico conjunto: Imagina que una IA y un ser humano están resolviendo un problema juntos. El ser humano proporciona el contexto y la interpretación creativa, mientras que la IA realiza los cálculos necesarios. Describe cómo colaborarías con una IA para resolver un problema de optimización en tu empresa.
- Problema sin contexto predefinido: Diseña un problema que no tenga una solución predefinida, como el desarrollo de una nueva estrategia de marketing. ¿Cómo abordarías este problema sin depender de datos previos, y qué rol jugaría la IA en el análisis de mercado?
Con estos ejercicios, podrás experimentar la simbiosis entre la IA y el cerebro humano, aprovechando lo mejor de ambos para resolver problemas de manera efectiva y creativa.
Fuente: Emprendedores News / Por: Dr. Horacio Krell. Director de ILVEM.
Publicado por: TuDecides.com.mx
Edición: Adrián Soltero
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