Un reciente estudio llevado a cabo por expertos en neurociencia de la Universidad de Ámsterdam ha puesto de manifiesto una capacidad inherente al cerebro humano que lo distingue fundamentalmente de la inteligencia artificial: la habilidad de discernir intuitivamente las 'affordances' o posibilidades de acción que nuestro entorno ofrece. Esta característica, vital para la adaptación y el progreso humano, nos permite, por ejemplo, reconocer un camino como transitable o un cuerpo de agua como apto para nadar. Aunque pueda parecer elemental, esta función es de una complejidad intrínseca y representa un desafío significativo para la emulación por parte de los sistemas de IA, los cuales aún no han logrado replicarla con la misma eficacia y espontaneidad que el pensamiento biológico.
El equipo de investigación, bajo la dirección de la neurocientífica Iris Groen, se propuso desentrañar cómo el cerebro humano identifica de manera instantánea las acciones factibles dentro de un determinado escenario. Para lograrlo, utilizaron la resonancia magnética funcional para observar qué regiones cerebrales se activaban al exponer a los participantes a diversas imágenes de ambientes. Se solicitó a los individuos que indicaran si podían realizar ciertas actividades, como caminar, nadar o escalar, al visualizar cada imagen. Los resultados del estudio revelaron que determinadas áreas de la corteza visual no solo se activan en respuesta a lo que se percibe visualmente, sino también en función de las acciones potenciales asociadas con esos elementos visuales.
Este hallazgo, divulgado en la prestigiosa revista científica PNAS, transforma nuestra comprensión de la percepción humana. Contrario a la creencia común de que el cerebro solo registra elementos visuales como formas y colores, se ha demostrado que evalúa, de manera casi subconsciente, las oportunidades de interacción con el mundo. La doctora Groen enfatiza: "Lo que observamos fue excepcional. Estas zonas cerebrales no solo interpretan lo que se ve, sino también lo que se puede hacer con ello". Este proceso se lleva a cabo sin necesidad de instrucciones explícitas, lo que sugiere que la simple observación implica una comprensión intrínseca de cómo interactuar o moverse en el espacio, revelando una sofisticación evolutiva asombrosa.
Al comparar este procesamiento con el desempeño de diversos modelos de inteligencia artificial, incluyendo aquellos especializados en reconocimiento de imágenes y redes neuronales profundas, los investigadores identificaron disparidades notables. Aunque los algoritmos pueden identificar objetos con gran precisión, no logran discernir con la misma exactitud las acciones posibles en un entorno dado. Incluso los sistemas más avanzados, como el GPT-4, palidecen en comparación con la perspicacia intuitiva del cerebro humano en este aspecto.
Una de las razones fundamentales de esta brecha radica en el concepto de la experiencia encarnada o 'embodiment'. A lo largo de milenios, los seres humanos hemos adquirido conocimiento del mundo físico mediante la interacción directa. Comprendemos lo que implica escalar, correr o nadar porque hemos experimentado estas acciones físicamente. La IA, en contraste, carece de esta conexión tangible con la realidad, existiendo únicamente en el dominio de los datos. Esta disimilitud entre la comprensión física del mundo y el procesamiento meramente digital se mantiene, por ahora, insuperable.
La diferencia se hace patente en situaciones cotidianas. Un adulto puede sortear un bordillo irregular o subir una escalera sin un pensamiento consciente, mientras que un niño puede determinar intuitivamente si puede atravesar un espacio reducido. Sin embargo, un robot o un sistema de IA requiere una vasta cantidad de ejemplos y un entrenamiento extensivo, e incluso así puede cometer errores. Para Groen, esto acarrea implicaciones significativas, ya que para que la IA funcione eficazmente en entornos humanos, no es suficiente que "vea"; debe "entender".
Además, el cerebro humano posee otra ventaja considerable: su eficiencia energética. Opera con una potencia mínima, alrededor de 20 vatios, en contraste con los sistemas de IA, que demandan ingentes cantidades de energía para su entrenamiento y funcionamiento. Dilucidar cómo nuestro cerebro procesa estas 'affordances' no solo podría mejorar la precisión de la inteligencia artificial, sino también hacerla más sostenible desde el punto de vista energético.
