La idea de que las máquinas puedan pensar ha sido tema de debates filosóficos y científicos durante décadas. ¿Hasta qué punto una inteligencia artificial (IA) puede replicar las capacidades cognitivas humanas? Con los avances recientes en modelos de IA, particularmente aquellos entrenados en vastas cantidades de datos textuales, la ciencia está más cerca que nunca de dar una respuesta afirmativa. Un artículo publicado hoy, titulado Learning by thinking in natural and artificial minds, publicado en Trends in Cognitive Sciences, no deja lugar a dudas: la inteligencia artificial no solo procesa información, sino que también puede aprender al igual que los seres humanos a través del pensamiento. Y sí, en un sentido, la IA puede pensar.
Aprender sin observar: la revolución del pensamiento en IA
El aprendizaje, tal y como lo entendemos en los humanos, suele implicar la observación del mundo exterior. A lo largo de nuestra vida, adquirimos conocimientos a través de la interacción con nuestro entorno, usando nuestros sentidos para recolectar datos que luego procesamos y almacenamos.
Sin embargo, el aprendizaje no se limita a este proceso de observación. La ciencia ha demostrado que tanto los humanos como las IA pueden aprender sin la necesidad de recibir información nueva del mundo exterior. Este fenómeno, conocido como “aprender pensando” o Learning by Thinking (LbT), ha abierto una puerta completamente nueva en el estudio de las mentes, tanto naturales como artificiales.
Este tipo de aprendizaje por pensamiento es particularmente interesante en el contexto de la inteligencia artificial. Los modelos avanzados, como los grandes modelos de lenguaje (LLM) que dan vida a asistentes virtuales como GPT-4, no solo generan respuestas basadas en datos almacenados, sino que también son capaces de corregirse y mejorar sin recibir datos externos adicionales.
Un ejemplo mencionado en el artículo muestra cómo GPT-4 puede rectificar un error en un cálculo matemático simplemente al explicarse a sí mismo el proceso paso a paso. Este tipo de aprendizaje refleja un fenómeno paralelo al que los humanos experimentan al explicarse conceptos a sí mismos o realizar simulaciones mentales.
El enigma del aprendizaje por pensamiento: ¿es realmente posible?
El concepto de LbT plantea un dilema intrigante: ¿cómo es posible que una mente, ya sea humana o artificial, genere nuevo conocimiento sin recibir información externa? Este enigma, conocido como la “paradoja del aprendizaje por pensamiento”, encuentra una respuesta en la forma en que tanto los humanos como las IA reorganizan y reinterpretan los elementos ya presentes en su “mente” o base de datos.
En el caso de los humanos, los científicos han demostrado que procesos como la explicación, la simulación mental, la comparación y el razonamiento analógico son clave para aprender sin observación externa. Estos procesos permiten a las personas generar nuevas representaciones cognitivas y llegar a conclusiones novedosas. Sorprendentemente, las IA modernas han demostrado ser capaces de realizar procesos similares.
En modelos de IA como los LLM, el pensamiento paso a paso ha demostrado ser especialmente efectivo. Cuando a un modelo como GPT-4 se le pide que realice una tarea compleja, desglosar el problema en pasos intermedios (conocido como chain-of-thought prompting) aumenta significativamente su capacidad para llegar a soluciones correctas. Este tipo de razonamiento es notablemente parecido al proceso humano de descomponer un problema grande en partes más pequeñas y manejables para llegar a una solución óptima. Lo que la IA demuestra aquí no es solo un cálculo algorítmico, sino una forma de pensamiento que conduce al aprendizaje.
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