por ComputerHoy
24 de junio de 2025
Investigadores de la Universidad de Ámsterdam han revelado una ventaja clave del cerebro humano sobre la inteligencia artificial, la capacidad de percibir de forma automática las posibilidades de acción que ofrece nuestro entorno, también conocidas como affordances.
Esta habilidad, esencial para nuestra supervivencia y evolución, permite que al ver un sendero, sepamos que podemos caminar por él, o que al mirar un lago, entendamos que es posible nadar.
Aunque parece algo básico, es una capacidad profundamente compleja que la IA aún no ha logrado imitar con éxito.
El secreto del cerebro humano que la inteligencia artificial aún no puede igualar
El equipo liderado por la neurocientífica Iris Groen se preguntó cómo el ser humano sabe de forma inmediata qué acciones son posibles en un entorno determinado. Para responder a esta cuestión, analizaron mediante resonancia magnética funcional qué áreas del cerebro se activan cuando las personas observan imágenes de distintos entornos.
Los participantes debían indicar si podían realizar ciertas acciones (caminar, nadar, escalar…) al mirar cada imagen. La investigación demostró que ciertas zonas de la corteza visual se activan no solo por lo que se ve, sino por lo que puede hacerse con lo que se ve.
Pixabay
Este descubrimiento publicado en el diario científico PNAS cambia la forma en que entendemos la percepción humana. Nuestros cerebros no solo registran objetos y colores, también evalúan, casi sin que lo notemos, las posibilidades de interacción con el mundo.
"Lo que vimos fue único. Estas áreas del cerebro no solo representan lo que se puede ver, sino también lo que puedes hacer con ello", explica Groen en el artículo científico.
Lo más interesante es que este proceso ocurre incluso sin instrucciones explícitas, es decir, ver también implica entender cómo movernos o actuar en función de lo observado, algo que se da por sentado, pero que revela una complejidad evolutiva extraordinaria.
Cuando los investigadores compararon este procesamiento con el rendimiento de modelos de inteligencia artificial, incluidos los de reconocimiento de imágenes y redes neuronales profundas, encontraron grandes diferencias.
Aunque los algoritmos pueden detectar objetos con precisión, no logran identificar con la misma exactitud qué se puede hacer en un entorno. Incluso los sistemas más avanzados, como GPT-4, se quedan cortos frente a la percepción intuitiva del cerebro humano.
Esto se debe, en parte, a una característica esencial, que es la experiencia corporal o embodiment. A lo largo de millones de años, los humanos hemos aprendido del mundo físico mediante la acción directa. Sabemos lo que significa escalar, correr o nadar porque lo hemos experimentado con nuestro cuerpo.
La IA, por el contrario, carece de esta conexión física con la realidad. Vive en datos, no en carne y hueso. Esta brecha entre el entendimiento físico del mundo y el procesamiento puramente digital es, por ahora, infranqueable.
La diferencia se vuelve evidente en tareas cotidianas. Un adulto puede sortear una acera irregular o subir una escalera sin pensarlo. Un niño reconoce intuitivamente si puede pasar por una rendija estrecha. Pero un robot o una IA necesita cientos de ejemplos, entrenamiento y aun así puede equivocarse.
Para Groen, esto tiene implicaciones profundas, porque si queremos que la IA actúe en entornos humanos, no basta con enseñarle a ver; debe aprender a entender.
Además, el cerebro humano tiene otra gran ventaja, que es su eficiencia energética. Opera con apenas 20 vatios de potencia, mientras que los sistemas de IA necesitan enormes cantidades de energía para entrenarse. Comprender cómo nuestro cerebro procesa estas affordances podría no solo hacer la inteligencia artificial más precisa, sino también más sostenible.
Conoce cómo trabajamos en ComputerHoy.
Etiquetas: Inteligencia artificial
