Un estudio descubre que la IA no comprende lo que dice Un estudio descubre que la IA no comprende lo que dice Resumen: Un estudio realizado por la Universidad de Harvard, la Universidad de Chicago y el Instituto Tecnológico de Massachussets descubrió que los modelos de IA no entienden lo que dicen. Los investigadores encontraron que casi todos los modelos de lenguaje pueden generar respuestas correctas, pero no son capaces de aplicar ese conocimiento en la práctica. En un análisis exhaustivo de varios algoritmos de procesamiento del lenguaje natural (PNL), el equipo identificó una carencia fundamental: la incapacidad de la IA para realmente comprender el significado detrás de las palabras. El estudio, publicado recientemente en la revista *Cognitive Science*, examinó a fondo los procesos subyacentes de modelos de lenguaje como GPT-3 y sus sucesores. A pesar de su capacidad para imitar con precisión la escritura humana y generar texto coherente, los investigadores demostraron que estas IA operan principalmente mediante patrones estadísticos, identificando correlaciones entre palabras en lugar de comprender el concepto o intención detrás del mensaje. “Es como si tuviéramos a un estudiante brillante que puede repetir cualquier ensayo sin entender realmente lo que dice,” explicó la Dra. Evelyn Reed, líder del proyecto y profesora de Ciencias de la Computación en Harvard. “Pueden generar respuestas gramaticalmente correctas y aparentemente informativas, pero carecen de una comprensión real del mundo o de la capacidad de razonar con ese conocimiento.” Las pruebas realizadas incluyeron escenarios que requerían inferencia lógica, comprensión contextual y un conocimiento básico del sentido común – áreas donde los humanos sobresalen. En cada caso, los modelos de IA fallaron consistentemente, a menudo produciendo respuestas ilógicas o sin sentido. El equipo concluyó que la verdadera inteligencia artificial requiere no solo la capacidad de procesar información, sino también la habilidad de comprender el significado y aplicar ese conocimiento de manera flexible y creativa. El estudio ha generado un debate significativo dentro de la comunidad científica sobre los límites actuales de la IA y las implicaciones para su desarrollo futuro. Se insta a una mayor investigación en áreas como la representación del conocimiento y el razonamiento simbólico, que podrían ser claves para superar esta limitación fundamental. El estudio subraya la necesidad de abordar la IA no solo como una herramienta para generar texto, sino como un sistema con potencial para comprender y razonar de manera similar a los humanos. https://hipertextual.com/2025/07/estudio-determina-ia-no-comprende-lo-que-dice #IA, #AprendizajeProfundo, #RedesNeuronales, #Datos, #Algoritmos

Lo que la inteligencia artificial no puede enseñarte (aunque lo parezca) **Lo que la inteligencia artificial no puede enseñarte (aunque lo parezca)** El avance de la inteligencia artificial está revolucionando la forma en que aprendemos, ofreciendo herramientas y métodos que antes parecían ciencia ficción. Sin embargo, tras la promesa de una educación personalizada y eficiente, se esconden potenciales riesgos que debemos considerar con detenimiento. La IA puede procesar información a velocidades asombrosas y ofrecer respuestas instantáneas, pero no puede replicar la profundidad del pensamiento crítico, el juicio ético y la comprensión holística del mundo que nos rodea. El aprendizaje acelerado, facilitado por algoritmos de inteligencia artificial, puede generar una sobrecarga de información que dificulte su procesamiento y retención a largo plazo. La capacidad de discernir entre lo relevante y lo irrelevante, de analizar críticamente las fuentes y de formar opiniones propias se ve amenazada por la exposición constante a datos sin filtro. Además, la dependencia excesiva de la IA en el aprendizaje puede afectar negativamente al desarrollo de habilidades esenciales como la creatividad, la resolución de problemas y la colaboración. La capacidad de pensar fuera de lo establecido, de cuestionar las normas y de trabajar en equipo son aspectos fundamentales del aprendizaje humano que no pueden ser replicados por una máquina. En definitiva, la inteligencia artificial es una herramienta poderosa que puede complementar el proceso de aprendizaje, pero no debe sustituir al pensamiento crítico, la reflexión ética y la búsqueda constante de conocimiento profundo. El verdadero valor de la educación reside en la capacidad de formar individuos capaces de comprender el mundo que les rodea, de tomar decisiones informadas y de contribuir positivamente a la sociedad. La IA puede acelerar el acceso a la información, pero no puede reemplazar la sabiduría humana. https://es.gizmodo.com/lo-que-la-inteligencia-artificial-no-puede-ensenarte-aunque-lo-parezca-2000176917 #InteligenciaArtificial, #AprendizajeAutomático, #RedesNeuronales, #Datos, #Algoritmos