¿Te imaginas un mundo donde las máquinas no solo resuelven rompecabezas, sino que también pueden explicarte cómo lo hacen? En un estudio fascinante de la Universidad de Colorado Boulder, un equipo de científicos ha puesto a prueba la capacidad de los modelos de inteligencia artificial (IA) para resolver sudokus. Aunque herramientas como ChatGPT y Gemini de Google han avanzado, los resultados revelan que estas tecnologías aún tienen un largo camino por recorrer en este ámbito lógico.
Resultados mixtos en la resolución de sudokus
Los investigadores generaron cerca de 2,300 sudokus originales y los sometieron a varios modelos de IA. Si bien algunos lograron resolver los sudokus más sencillos, los resultados se tornaron decepcionantes cuando se trató de explicar cómo llegaron a esas soluciones. María Pacheco, coautora del estudio y profesora asistente en el Departamento de Ciencias de la Computación, comentó: “Para ciertos tipos de sudokus, la mayoría de los LLM todavía están lejos de producir explicaciones útiles para los humanos”.
Esto nos lleva a una pregunta clave: ¿qué tan confiables son las respuestas que generan estos modelos? Aunque pueden ofrecer respuestas correctas, carecen de la capacidad de justificar su proceso de resolución de manera comprensible. Esto plantea serias interrogantes sobre la confianza que podemos depositar en la información generada por estas inteligencias artificiales.
Explorando la lógica detrás de la inteligencia artificial
Pacheco y su equipo no buscan hacer trampa en los rompecabezas, sino utilizar estos ejercicios lógicos para desentrañar cómo piensan las plataformas de IA. Fabio Somenzi, coautor del estudio y profesor en el Departamento de Ingeniería Eléctrica, Computación y Energía, enfatiza la relevancia de comprender el proceso de toma de decisiones en el aprendizaje automático: “Si tienes una IA que prepara tus impuestos, quieres poder explicar por qué la IA escribió lo que escribió”.
Los rompecabezas, como el sudoku, requieren un alto nivel de razonamiento lógico, un área donde muchos modelos actuales aún no brillan. Somenzi, un apasionado del sudoku, explicó que la naturaleza del juego implica seguir reglas lógicas precisas que los modelos a menudo no logran replicar. Esto se debe a que han sido entrenados con grandes volúmenes de texto de Internet, lo que se asemeja más a una memoria mecánica que a un razonamiento lógico real.
El futuro de la IA en la resolución de problemas lógicos
Los investigadores están trabajando en fusionar la memoria de los modelos de lenguaje con la capacidad lógica humana, en un esfuerzo conocido como IA neurosimbólica. Anirudh Maiya y Razan Alghamdi, coautores del estudio, están contribuyendo a esta investigación, que podría revolucionar la manera en que la IA enfrenta problemas complejos.
En la fase inicial del estudio, los científicos crearon sudokus utilizando una cuadrícula de seis por seis, un modelo más simple que el tradicional de nueve por nueve. El modelo o1 de OpenAI, que estaba a la vanguardia de la tecnología de LLMs en 2023, logró resolver aproximadamente el 65% de los sudokus correctamente. Sin embargo, las explicaciones que brindaron los modelos de IA fueron sorprendentes y, en ocasiones, absurdas. Ashutosh Trivedi, coautor del estudio, señaló que las explicaciones generadas a menudo incluían hechos inventados, lo que cuestiona aún más su fiabilidad.
El objetivo de los investigadores es diseñar un sistema de IA que no solo resuelva rompecabezas complejos, sino que también pueda proporcionar explicaciones claras y coherentes. Aunque el camino hacia una IA completamente confiable es largo, este estudio destaca la importancia de seguir explorando las capacidades y limitaciones de estas tecnologías emergentes. ¿Te imaginas un futuro donde la IA no solo resuelve, sino que también te enseña a resolver? Sin duda, es un horizonte emocionante.
