La inteligencia artificial (IA) logró avances notables, dominando juegos, generando contenido y procesando grandes volúmenes de datos con rapidez. De hecho, se ha llegado a plantear que este tipo de inteligencia ya supera a la humana como también otros advierten que los sistemas actuales distan mucho de replicar la inteligencia humana en su totalidad. Sin embargo, la comparación con el cerebro humano revela diferencias clave que plantean dudas sobre la posibilidad de alcanzar una Inteligencia Artificial General (IAG).
¿Qué es la Inteligencia Artificial General?
Uno de los principales desafíos en el debate sobre la IAG es la falta de una definición clara y consensuada. Algunos investigadores la definen como la capacidad de un sistema para superar ampliamente el desempeño humano en múltiples tareas, mientras que otros enfatizan su flexibilidad y generalización.
"Creo que la inteligencia artificial general será más robusta, más estable, no necesariamente más inteligente en general, pero sí más coherente en sus capacidades", afirmó Ariel Goldstein, investigador de la Universidad Hebrea de Jerusalén. En este sentido, se espera que una verdadera IAG pueda aplicar conocimientos adquiridos en un contexto a diferentes situaciones sin requerir reentrenamiento extensivo.
Diferencias fundamentales: IA vs. cerebro humano
Aunque las redes neuronales artificiales están inspiradas en el cerebro, presentan diferencias estructurales y funcionales significativas. De acuerdo con un artículo de Ars Technica, las neuronas biológicas están altamente especializadas y se comunican mediante una compleja red de señales químicas y eléctricas, mientras que las redes neuronales de IA utilizan modelos simplificados con conexiones uniformes.
"Lo que descubrimos es que, al menos en la mosca, [el cerebro] está mucho más interconectado", explicó la neurocientífica Christa Baker, de la Universidad Estatal de Carolina del Norte. En contraste, las redes neuronales artificiales están organizadas en capas estrictamente jerárquicas, lo que limita su capacidad de adaptación y flexibilidad.
Otra diferencia clave es el aprendizaje. Mientras que la IA requiere grandes volúmenes de datos y largos periodos de entrenamiento para mejorar su desempeño, el cerebro humano aprende de manera continua y en tiempo real. "Si ves un objeto nuevo, no tienes que entrenarte con él mil veces para saber cómo usarlo. Muchas veces, [si] lo ves una vez, puedes hacer predicciones", señaló Baker.
La memoria y la adaptabilidad: ventajas del cerebro humano
La capacidad del cerebro para almacenar y utilizar información a corto y largo plazo es otro factor que lo distingue de la IA. Según Mariano Schain, ingeniero de Google, los sistemas de IA actuales dependen de un conjunto limitado de información almacenada en pesos y parámetros fijos, lo que restringe su capacidad de razonamiento flexible.
"Para la IA, es muy básico: es como si la memoria estuviera en las cantidades [de conexiones] o en el contexto. Pero con un cerebro humano, es un mecanismo mucho más sofisticado", indicó Schain a Ars Technica. Esta capacidad de integrar experiencias pasadas en la toma de decisiones y en el aprendizaje es una de las razones por las cuales la inteligencia humana sigue siendo superior a la IA en muchos aspectos.
Aunque la IA demostró ser una herramienta poderosa en tareas específicas, aún enfrenta barreras significativas para igualar la inteligencia humana en términos de generalización, adaptación y creatividad. Tal como señalan los expertos, el cerebro humano opera con una complejidad y flexibilidad que los modelos actuales de IA aún no han logrado replicar. Si bien el desarrollo de la IAG sigue siendo un objetivo en la investigación tecnológica, los expertos coinciden en que aún estamos lejos de alcanzar una inteligencia artificial que funcione como un cerebro humano. (NotiPress)
