El error de la IA: los modelos de lenguaje no son inteligencia

Imagina que el auge multimillonario de la IA se basa en un error científico fundamental. Este artículo desmonta el 'hype' y sostiene que modelar el lenguaje no es lo mismo que crear inteligencia. La neurociencia demuestra que el pensamiento y el lenguaje son procesos distintos; los escáneres de resonancia magnética funcional (fMRI) muestran que se activan redes cerebrales diferentes para el razonamiento y para el habla, y las personas que pierden la capacidad del lenguaje aún pueden resolver problemas matemáticos complejos y pensar de forma lógica. Los LLM son solo imitadores increíblemente sofisticados de nuestra comunicación, no de nuestra cognición, razón por la cual los bebés pueden aprender y razonar mucho antes de poder hablar. Por lo tanto, simplemente escalar la IA actual con más datos no creará la superinteligencia que prometen los CEO de tecnología, solo creará una mejor "máquina de metáforas muertas" atrapada en el conocimiento existente. Esto explica por qué los principales investigadores de IA están cambiando su enfoque de los LLM a los "modelos de mundo" (world models), que pueden razonar sobre el mundo físico y no solo predecir la siguiente palabra.