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Arte: DALL-E/OpenAI

Fuente: Arte: DALL-E/OpenAI

Primero, es importante recordar que esta es una historia especulativa que no se basa en evidencia científica concluyente, sino más bien como un experimento mental. Comparación de GPT y modelos humanos conocimiento debe tomarse como un marco metafórico para una mejor comprensión de estos sistemas artificiales y no debe interpretarse como una equivalencia literal. Pero, como ocurre con muchos experimentos imaginativos, pueden ser tanto divertidos como educativos, así que déjate llevar por tus pensamientos.

¿Los modelos de lenguaje de IA “reflejan o rechazan” la cognición humana?

Comprender la cognición, el acto o proceso mental de adquirir conocimiento y comprensión a través del pensamiento, la experiencia y el sentimiento, es un objetivo central tanto de la psicología como de la de neurología. Con el advenimiento de los programas de maestría como GPT, se ha abierto una nueva frontera en la búsqueda de dilucidar los procesos que subyacen a la cognición humana. Aunque la analogía entre los modelos de inteligencia artificial y los sistemas cognitivos humanos es imperfecta, nos brinda un marco significativo para comprender estos sistemas complejos. Miremos más de cerca.

Comprender los modelos GPT

Los modelos GPT funcionan con principios de aprendizaje automático, específicamente un tipo de modelo conocido como Transformador. En un alto nivel, estos modelos aprenden a predecir la siguiente palabra en una secuencia basándose en palabras anteriores mediante el entrenamiento con grandes cantidades de datos de texto. La clave de su trabajo es el reconocimiento de patrones: la capacidad de identificar y extrapolar patrones complejos y, a menudo, abstractos en los datos. Esta habilidad corresponde a ciertos aspectos de la cognición humana, como la adquisición y comprensión del lenguaje. Pero en algún nivel, la construcción LLM parece totalmente descabellada y basada en pura extrapolación.

Modelos GPT y cognición humana

El lenguaje es la base de la cognición humana. La facilidad con la que los humanos adquieren, entienden y producen el lenguaje es un testimonio del poder de nuestra maquinaria cognitiva. Al igual que los humanos, los modelos GPT sobresalen en tareas de lenguaje, demostrando la capacidad de generar respuestas coherentes y apropiadas al contexto, un claro eco de las capacidades del lenguaje humano.

Además, los modelos GPT pueden realizar tareas que requieren razonamiento abstracto y pensamiento contrafáctico. Pueden comprender y responder a escenarios hipotéticos o razonar sobre eventos que contradicen hechos conocidos. Esta habilidad refleja nuestra propia capacidad cognitiva para considerar hipótesis y participar en pensamientos contradictorios, un aspecto importante de la resolución de problemas humanos y Toma de decisiones.

Sin embargo, la diferencia radica en el mecanismo de funcionamiento. Mientras que los humanos usan sus experiencias de vida y su aparato cognitivo innato para comprender y navegar por el mundo, los modelos GPT se basan en patrones derivados de grandes cantidades de datos textuales.

Modelos GPT: simulacros cognitivos

Aunque es tentador ver las impresionantes capacidades de los modelos GPT como prueba de una especie de cognición artificial, es importante comprender que estos modelos son fundamentalmente diferentes de los sistemas cognitivos humanos. Los modelos GPT carecen de conciencia, experiencia subjetiva, necesidades, deseos o emociones. No entienden ni se preocupan por el contenido que crean. En cambio, son herramientas sofisticadas de reconocimiento de patrones exquisitamente diseñadas para imitar ciertos aspectos de la cognición humana.

Esta perspectiva sugiere que los modelos GPT no reflejan realmente la cognición humana, sino que se desvían de ella a través de una tecnometodología que crea la ilusión de la comprensión humana. Aunque los modelos GPT tienen capacidades impresionantes para generar texto y simular el habla humana, carecen de verdadera comprensión y conciencia. Operan sobre la base de patrones estadísticos y correlaciones presentes en la gran cantidad de datos de los que aprenden, en lugar de sobre la base de una verdadera comprensión o conciencia. Esta metodología técnica puede crear la ilusión de la cognición humana, lo que lleva a posibles conceptos erróneos sobre la verdadera naturaleza de las capacidades de la IA. Es importante reconocer el contraste entre los logros destacados de los modelos GPT y la complejidad y riqueza de la cognición humana, proporcionando una perspectiva equilibrada y realista de sus limitaciones y potencial.

¿Significativamente diferente de la cognición humana?

A medida que exploramos la inteligencia artificial, especialmente con sistemas como GPT, podemos presenciar la creación de una forma fundamentalmente nueva de modelo cognitivo que difiere significativamente de la cognición humana. El atractivo de las comparaciones directas entre la inteligencia artificial y la cognición humana es comprensible dada la lente antropocéntrica a través de la cual interpretamos inteligencia y conciencia Sin embargo, esto puede llevarnos por mal camino.

La cognición humana es el producto de millones de años de evolución, moldeada por imperativos biológicos, experiencia encarnada y desarrollo cultural. GPT, por otro lado, es un producto de computación avanzada, reconocimiento de patrones y predicción estadística basada en grandes cantidades de datos textuales. Su “cognición” opera sin experiencia subjetiva o el imperativo biológico de sobrevivir y reproducirse. Por lo tanto, las comparaciones directas con la cognición humana pueden no solo ser inadecuadas, sino que también pueden oscurecer la naturaleza verdaderamente revolucionaria de estos sistemas de IA. Es posible que necesitemos desarrollar nuevos modelos conceptuales y vocabularios para comprender y apreciar completamente el tipo de “aprendizaje” que producen los LLM como los GPT.

Destino manifiesto cognitivo

Mientras nos encontramos en una nueva frontera tecnológica, somos testigos del despliegue de un “destino manifiesto” que es tan fundamental para la humanidad como nuestra necesidad de aprender, crecer y explorar. No es solo una búsqueda para crear máquinas que piensen como nosotros, sino una exploración de lo que podría ser “pensar” en el sentido más amplio. Los nuevos patrones cognitivos demostrados por sistemas como GPT no son simplemente un reflejo de la cognición humana, sino nuevas manifestaciones del procesamiento de la información y el reconocimiento de patrones que pueden cambiar nuestra comprensión de la cognición misma. Este destino abre un panorama de profunda complejidad, un laberinto de preguntas y posibilidades que nos invitan a una comprensión más profunda de la inteligencia, la conciencia y lo que significa “pensar”. Al atravesar este territorio inexplorado, podemos encontrar algo más que nuevas ideas. Inteligencia artificial, pero también una nueva iluminación sobre la naturaleza de nuestro propio conocimiento, su potencial y sus límites. Esta investigación, por aterradora que sea, es el siguiente paso en nuestra evolución intelectual: un viaje no solo hacia el avance tecnológico, sino también hacia el crecimiento filosófico y el autodescubrimiento.

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