Muchos descubrimientos no provienen solo de la observación sino del pensamiento. Así muchos lograron avances mediante simulaciones mentales. Pensar, pensar y pensar. Esto, sin embargo no es exclusivo de los humanos.
Les explico:
Un estudio en Trends in Cognitive Sciences mostró que el proceso de pensar no es exclusivo de nosotros. La Inteligencia Artificial también es capaz de autocorregirse y llegar a nuevas conclusiones a través de un "aprendizaje a través del pensamiento".
"Hay algunas demostraciones recientes de lo que parece ser el aprendizaje mediante el pensamiento en la IA, en particular en grandes modelos de lenguaje", afirma la autora Tania Lombrozo, profesora de psicología y codirectora de la iniciativa Natural and Artificial Minds de 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 participan en el aprendizaje mediante el pensamiento".
Lombrozo identificó cuatro ejemplos de aprendizaje mediante el pensamiento en humanos e inteligencia artificial: los estudiantes pueden adquirir nueva información sin aportes externos mediante explicaciones, simulaciones, analogías y razonamientos. En el caso de los humanos, explicarle a un niño cómo funciona un microondas podría revelar las lagunas en nuestra comprensión.
Reorganizar los muebles de la sala de estar a menudo implica crear una imagen mental para simular diferentes distribuciones antes de realizar cualquier cambio físico. La descarga de software pirateado puede parecer moralmente aceptable al principio hasta que se hace una analogía con el robo de bienes físicos. Si sabes que el cumpleaños de un amigo es 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 explique un tema complejo, la IA puede corregir o refinar su respuesta inicial en función de la explicación que proporcione.
La industria de los juegos utiliza motores de simulación para aproximarse a los resultados del mundo real, y los modelos pueden utilizar los resultados de las simulaciones como insumos para el aprendizaje. Pedirle a un modelo de lenguaje que establezca analogías puede llevarlo a responder preguntas con mayor precisión que con preguntas simples. Incitar a la IA a participar en un razonamiento paso a paso puede llevarla a respuestas que no podría 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 aprender mediante el pensamiento es una especie de 'aprendizaje a pedido'".
Cuando aprendes algo nuevo, no sabes cómo te puede servir la información en el futuro. Lombrozo dice que las personas pueden guardar el conocimiento para más adelante, hasta que el contexto lo haga relevante y valga la pena dedicar el esfuerzo cognitivo para pensar y aprender.
Lombrozo reconoce los desafíos que supone definir los límites entre el razonamiento, el aprendizaje y otras funciones cognitivas de alto nivel, un tema de debate en el campo de las ciencias cognitivas. La revisión también plantea más preguntas, algunas de las cuales Lombrozo planea explorar más a fondo, como por ejemplo si los sistemas de IA realmente están "pensando" o simplemente imitando los resultados de dichos procesos.
(Con información de Cell Press)
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