Uno de los temas más discutidos en el ámbito de la Inteligencia Artificial es la diferencia entre el reconocimiento de patrones y el razonamiento. Esta distinción es clave para entender las capacidades y las limitaciones de los sistemas que utilizamos hoy en día.
Las IA actuales, como las que generan texto, imágenes o predicciones, están construidas principalmente sobre el reconocimiento de patrones, una habilidad tremendamente útil y eficiente. Sin embargo, esto no significa que estén razonando como lo hacemos los humanos.
El reconocimiento de patrones es, en términos simples, identificar estructuras, regularidades o similitudes en grandes cantidades de datos. Es como cuando uno escucha un acorde en una canción y sabe que viene el coro, porque ya lo escuchó antes.
En el caso de los actuales modelos de lenguaje, un ejemplo claro sería la traducción de dichos tradicionales, como “tener la sartén por el mango”. Esta frase no tiene un equivalente literal en inglés, por lo que suele traducirse por cosas como “call the shots”, que, literalmente, quiere decir “llamar los disparos” o “elegir los disparos”. Si un chatbot es entrenado con versiones en español e inglés de muchos textos en los que “tener la sartén por el mango” se tradujo como “call the shots”, siempre que le pidan traducir dicha frase, lo hará de acuerdo a la identificación de ese patrón. Pero eso no significa que esté realmente entendiendo ni el sentido ni el contenido de la frase en ninguno de los idiomas.
Responder en base a patrones no vale como pensar
Los sistemas de IA se entrenan con datos hasta aprender las “respuestas más probables”. Es una habilidad muy poderosa, porque permite a las máquinas procesar información a una escala y velocidad que sería imposible para nosotros. Pero, como mencioné, eso no significa que entiendan lo que están haciendo.
El razonamiento implica la capacidad de conectar ideas, extraer conclusiones y tomar decisiones basadas en lógica, contexto y experiencia. Es algo que nosotros, los humanos, hacemos a cada rato, incluso sin darnos cuenta. Por ejemplo, si llego a mi casa y veo que está oscuro y frío, rápidamente concluyo que probablemente se cortó la luz. Ese salto lógico es algo que la IA todavía no puede hacer de manera autónoma o confiable. Ahí está el meollo del asunto: las IA solo calculan y generan respuestas basadas en patrones estadísticos.
Este debate tiene implicancias súper importantes, sobre todo cuando nos preguntamos qué tareas queremos delegar a la IA. En áreas como la salud o el derecho, donde las decisiones no solo deben basarse en datos sino también en interpretaciones éticas y contextuales, la ausencia de razonamiento puede ser un problema. Una IA que reconoce patrones puede diagnosticar enfermedades a partir de radiografías mejor que cualquier médico, pero no tiene la capacidad de razonar sobre las implicancias humanas de ese diagnóstico.
En mi experiencia como instructor de herramientas de IA, siempre enfatizo que es clave entender sus límites para aprender a manejarlas con criterio. En resumen, la IA no reemplaza nuestra capacidad de pensar, pero sí nos obligará a ser cada vez más conscientes de cómo usamos nuestras herramientas. Por eso ss fundamental dejar de usar ChatGPT, Gemini y demás chatbots para tratar de establecer verdades históricas o validar teorías revolucionarias.
Mientras sigamos teniendo claro que el reconocimiento de patrones no es razonamiento, podremos aprovechar de mejor forma la velocidad y eficiencia de la IA, y la profundidad y creatividad del pensamiento humano.
