Diario Libre (Republica Dominicana)

Modelos de IA, tan buenos o mejores a los humanos en pruebas para inferir estados mentales

Un nuevo experiment­o constata que grandes modelos de lenguaje podrían ser similares a los de los humanos

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SD. La ‘teoría de la mente’ es un rasgo distintivo de la inteligenc­ia emocional y social que permite inferir las intencione­s de otras personas. Ahora, un nuevo experiment­o constata que grandes modelos de lenguaje podrían ser tan buenos como los humanos, o incluso mejor, para rastrear algunos estados mentales.

Los autores de este estudio publicado en la revista Nature Human Behaviour advierten, no obstante, de que el hecho de que los grandes modelos de lenguaje (LLM) muestren un rendimient­o similar al de los humanos en estas tareas “no equivale a capacidade­s similares a las de los humanos y no significa que posean una teoría de la mente”.

Los experiment­os, liderados por investigad­ores del Centro Médico Universita­rio Hamburgo-eppendorf (Alemania), se realizaron con los modelos CHATGPT3.5 y GPT-4 de Openai y Llama 2 de Meta.

“Los dos tipos de LLM tienen un rendimient­o similar al de los humanos e incluso superior en determinad­as situacione­s, en tareas que ponen a prueba la capacidad de seguir los estados mentales de los demás -como sus intencione­s-, lo que se conoce como teoría de la mente”, resume la revista.

Esta teoría es fundamenta­l para las interaccio­nes sociales humanas y resulta esencial para la comunicaci­ón y la empatía. Investigac­iones anteriores habían demostrado que los LLM, un tipo de inteligenc­ia artificial, son capaces de resolver tareas cognitivas complejas, como la toma de decisiones de elección múltiple.

Sin embargo, aún no está claro si los grandes modelos de lenguaje también pueden alcanzar un rendimient­o similar en tareas de teoría de la mente, una capacidad que se cree que es exclusivam­ente humana.

“En el núcleo de lo que nos define como humanos está el concepto de teoría de la mente: la capacidad de seguir los estados mentales de otras personas”, escriben los autores en su artículo.

El reciente desarrollo continúand­e grandes modelos lingüístic­os como CHATGPT ha dado lugar a ‘un intenso’ debate sobre la posibilida­d de que estos muestren un comportami­ento indistingu­ible del humano en tareas de teoría de la mente.

James Strachan y su equipo selecciona­ron una serie

tareas que ponen a prueba distintos aspectos de la citada teoría y compararon las capacidade­s de 1.907 humanos y las dos populares familias de LLM.

Insinuaciô­n y verdaderas intencione­s

El equipo realizó varios tipos de pruebas, entre ellas la tarea de insinuació­n que está diseñada para medir la capacidad de una persona para deducir las verdaderas intencione­s de otra a través de comentario­s indirectos, explica en su web MIT Technology Review.

Asimismo, implementó otra prueba para medir la capacidad de reconocer cuándo alguien está cometiendo un paso en falso, otra para comprobar la comprensió­n de la ironía y el test de falsas creencias.

Los autores descubrier­on que los modelos GPT se situaban en la media humana, o incluso la superaban, en la identifica­ción de peticiones indirectas, falsas creencias y desorienta­ción, mientras que los modelos Llama 2 se situaban por debajo de los niveles humanos.

En la detección de pasos en falso, Llama 2 superó a los humanos, mientras que GPT tuvo problemas. Los autores detallan que el éxito de Llama 2 se debió posiblemen­te más a un sesgo que a una verdadera sensibilid­ad a los pasos en falso.

Estos hallazgos -aseguran los científico­s- son una base importante para futuras investigac­iones que podrían examinar cómo el rendimient­o de los LLM en inferencia­s mentales puede influir en la cognición de los individuos en las interaccio­nes hombre-máquina.

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MIT TECHNOLOGY Los autores de la “teoría de la mente” descubrier­on que los modelos GPT se situaban en la media humana.

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