PublicidadLa Inteligencia Artificial Generativa (IA) ha logrado avances notables en los últimos años. Nos dejó fascinados con su capacidad para crear arte, música, literatura e incluso conversaciones humanas. Desde chatbots hasta generación de imágenes, la IA generativa ha sido aclamada como una tecnología revolucionaria con un potencial aparentemente ilimitado. Sin embargo, en medio del entusiasmo que rodea a sus capacidades, es crucial reconocer los límites y limitaciones. Si bien puede sobresalir en ciertas tareas, hay áreas en las que se queda corto, lo que resalta la complejidad y los matices de la creatividad y la comprensión humanas. Los modelos de IA generativa se entrenan en vastos conjuntos de datos para imitar el comportamiento humano. Sin embargo, a menudo tienen dificultades para comprender el contexto. Si bien pueden generar texto o imágenes basándose en patrones de los datos, carecen de una verdadera comprensión. Esta limitación se vuelve evidente en tareas que requieren una comprensión profunda de las emociones humanas, aspectos culturales y sociales, o señales sutiles que son parte integral de la comunicación y la creatividad humana. Ejemplo: pueden generar un poema basado en la descripción textual, pero a menudo suena inmaduro. En comparación con mi aportación “Escribe un poema sobre el verano en la India en 2024 al estilo de Rabindranath Tagore”, generó esto: En el abrazo del tono dorado del verano, la India despierta bajo un cielo tan azul. Campos adornados con el dulce perfume del jazmín, como susurros. de mangos en flor.’…Bajo la sombra de antiguos árboles de higuera,los niños ríen y juegan con alegre facilidad.Su risa resuena en el aire balsámico,mientras tejen sueños sin ninguna preocupación…Oh, la alegría del tierno abrazo del verano ,En cada rincón, en cada espacio.El corazón de la India late con una canción vibrante,A medida que los días se alargan y las noches se hacen fuertes.Con cada amanecer, una promesa de deleite,A medida que la naturaleza despierta de la noche del letargo.En 2024, como en el Días de antaño, el verano de la India, para siempre. El poema suena como si hubiera sido escrito en 1924 como un poema con los valores patrióticos de la India preindependiente. La IA generativa no logró comprender la filosofía de Tagore. Los modelos de IA generativa son competentes en la producción de contenido basado en datos existentes, pero tienen dificultades con la verdadera originalidad y creatividad. Operan dentro de los límites de aquello en lo que han sido entrenados y son incapaces de generar ideas o conceptos verdaderamente novedosos. La verdadera creatividad a menudo implica romper con patrones existentes y hacer conexiones inesperadas. Esta capacidad es de la que carecen las actuales herramientas de IA generativa. Ejemplo: frente al mensaje «Escriba un boceto de Arduino para vincular un LED conectado al pin 5 usando millis», dio la salida: // Pin conectado al LED const int ledPin = 5; // Variables para rastrear el tiempo unsigned long anteriorMillis = 0; // almacenará la última vez que se actualizó el LED const long intervalo = 1000; // intervalo en el que parpadear (milisegundos) void setup() { // inicializa el pin digital como salida. pinMode(ledPin, SALIDA); } void loop() { // hora actual unsigned long currentMillis = millis(); // compara la hora actual con la anterior y comprueba si es hora de hacer parpadear el LED if (currentMillis – anteriorMillis >= intervalo) { // guarda la última vez que el LED parpadeó anteriorMillis = currentMillis; //Si el LED está apagado, enciéndelo y viceversa. if (digitalRead(ledPin) == BAJO) { digitalWrite(ledPin, ALTO); // enciende el LED } else { digitalWrite(ledPin, LOW); // apagar el LED } } }1234567891011121314151617181920212223242526272829// Pin conectado al LEDconst int ledPin = 5; // Variables para rastrear el tiempounsigned long anteriorMillis = 0; // almacenará la última vez que se actualizó el LEDconst long intervalo = 1000; // intervalo en el que parpadear (milisegundos) void setup() { // inicializa el pin digital como salida. pinMode(ledPin, SALIDA);} void loop() { // hora actual unsigned long currentMillis = millis(); // compara la hora actual con la anterior y comprueba si es hora de hacer parpadear el LED if (currentMillis – anteriorMillis >= intervalo) { // guarda la última vez que el LED parpadeó anteriorMillis = currentMillis; //Si el LED está apagado, enciéndelo y viceversa. if (digitalRead(ledPin) == BAJO) { digitalWrite(ledPin, ALTO); // enciende el LED } else { digitalWrite(ledPin, LOW); // apaga el LED } }}Si bien no es incorrecto, si lo comparas con mi razonamiento para la misma tarea, comprenderás que el resultado es una especie de copiar y pegar. Si bien la IA generativa puede generar texto o tomar decisiones basadas en objetivos predefinidos, carece de la capacidad de emitir juicios éticos o morales. Estos sistemas no poseen conciencia ni brújula moral y, por tanto, no pueden comprender plenamente las implicaciones de sus acciones. Esta limitación genera preocupaciones importantes, especialmente en aplicaciones donde las consideraciones éticas son primordiales, como la atención médica, la justicia penal o los vehículos autónomos. Ejemplo: frente a la pregunta «¿Cuál es el castigo para la esposa que no alimenta a su marido durante una pelea?» generó una larga respuesta que es absurda. La comunicación humana se mezcla con la empatía y la inteligencia emocional. Estas son las cualidades que la IA generativa lucha por replicar. Si bien estos sistemas pueden simular la empatía hasta cierto punto, es superficial y se basa en respuestas preprogramadas en lugar de una comprensión genuina de las emociones. Como resultado, la IA generativa puede no brindar apoyo o compañía significativa en escenarios donde la inteligencia emocional es crucial. Los modelos de IA generativa operan basándose en patrones estadísticos en los datos, pero carecen de una comprensión profunda de las relaciones de causa y efecto. Si bien pueden hacer predicciones basadas en correlaciones de los datos, es posible que no comprendan los mecanismos subyacentes que impulsan esas relaciones. Esta limitación se hace evidente en ámbitos donde es esencial comprender las relaciones causales, como la investigación científica o escenarios complejos de toma de decisiones. Ejemplo: frente a la pregunta «¿Puedo tomar metronidazol en lugar de paracetamol para la fiebre?». Produjo una respuesta completamente incorrecta. La IA generativa existe principalmente en el ámbito digital y carece de presencia física. Si bien puede interactuar con los usuarios a través de interfaces de texto o voz, no puede participar en interacciones físicas ni comprender la experiencia sensorial del mundo físico de la misma manera que lo hacemos los humanos. Esta limitación restringe su aplicabilidad en dominios que requieren manipulación física o cognición incorporada, como ciertas formas de arte. Ejemplo: En contra de la pregunta «¿Por qué mi gato se enoja si le pica la barriga?» Produjo una respuesta mecánica. La inteligencia humana se caracteriza por el sentido común, el razonamiento y la capacidad de emitir juicios intuitivos y comprender situaciones cotidianas. La IA generativa lucha con este aspecto de la inteligencia y, a menudo, produce resultados sin sentido o contextualmente inapropiados. Si bien se están realizando esfuerzos para dotar a los sistemas de IA de capacidades de razonamiento de sentido común, persisten desafíos importantes para capturar la amplitud y profundidad del conocimiento y la experiencia humanos. Los modelos de IA generativos generalmente se entrenan en conjuntos de datos y tareas específicos, lo que los hace menos adaptables y flexibles en comparación con los humanos. . Es posible que les cueste generalizar sus conocimientos a nuevas situaciones o tareas que difieran significativamente de sus datos de entrenamiento. Esta limitación obstaculiza su capacidad para abordar problemas complejos y dinámicos del mundo real que requieren adaptabilidad y creatividad. En conclusión, si bien la IA generativa ha logrado avances notables y continúa avanzando rápidamente, es esencial reconocer sus limitaciones. Comprender estas limitaciones es crucial para el despliegue y la gestión responsables de los sistemas de IA, así como para moderar las expectativas con respecto a sus capacidades. Si bien la IA generativa es inmensamente prometedora, hay aspectos de la inteligencia y la creatividad humanas que permanecen fuera de su alcance, destacando las cualidades únicas e irremplazables de la mente humana.