Investigadores de Apple enfrían el 'hype' por la IA: 'Los modelos colapsan ante problemas complejos, la AGI sigue lejos'

Teniendo en cuentas que actualmente esa potencial AGI y cuándo llegará está en boca de todos, parece que un grupo de investigadores de Apple ha querido realmente comprobar en qué punto está la humanidad con respecto a los avances y si realmente esto es un sueño cercano de conseguir.

Lo cierto es que acaban de tirar por la ventana todas esas opiniones que menciona 2030 o 2035. Según ellos, los modelos de inteligencia artificial más avanzados que existen hoy —como los desarrollados por OpenAI, Anthropic o DeepSeek— todavía no pueden razonar con la profundidad y flexibilidad que se esperaría de una inteligencia general. 

En otras palabras, aunque estos sistemas pueden dar respuestas muy buenas y precisas, su capacidad para resolver problemas que van más allá y adaptarse a nuevas situaciones es limitada y, en ocasiones, inconsistente.

Para entender mejor qué es lo que hicieron estos investigadores, imagina que quieres saber si una persona realmente entiende un problema de matemáticas o solo ha memorizado la respuesta. Eso es lo que hicieron los científicos de Apple, pero con los últimos modelos de lenguaje del mercado. 

En lugar de ver solo si la IA daba la respuesta correcta, pusieron a prueba su capacidad para razonar paso a paso, para aplicar reglas y para resolver puzzles que requieren pensar en varias fases.

Para ello usaron juegos de lógica como la Torre de Hanoi o problemas de cruces de río, donde no basta con saber la respuesta final, sino que hay que entender el proceso para llegar a ella. 

Lo que encontraron fue que, a medida que la dificultad crecía, la precisión de los modelos caía en picado. Además, a veces los sistemas 'sobrepensaban', es decir, generaban la respuesta correcta en un primer momento, pero luego se desviaban y daban explicaciones erróneas.

Esto, de forma simple, quiere decir que los modelos no están realmente 'pensando' o 'razonando' como los humanos, sino que imitan patrones de lenguaje que han visto antes. Funcionan más como un espejo que refleja lo que han aprendido, sin comprenderlo realmente.

El problema es que la AGI, implica justamente eso, la capacidad de entender, razonar y adaptarse a situaciones nuevas, no solo repetir respuestas aprendidas. Si los modelos actuales fallan en eso, significa que todavía se está lejos de construir máquinas que puedan pensar como humanos.

La paradoja de Apple: ¿por qué quienes están detrás de este estudio no lideran la carrera?

Dejando los resultados a un lado, hay un punto que ciertamente resulta curioso. Apple, que históricamente ha sido sinónimo de innovación y de marcar tendencia, ahora va a remolque en la carrera de la IA. 

Y, curiosamente, es precisamente Apple quien publica un estudio que pone en duda el 'hype' de la inteligencia artificial actual, subrayando que la AGI sigue lejos y que los modelos punteros de la competencia colapsan ante problemas complejos.

Mientras OpenAI, Google y Anthropic lanzan modelos cada vez más potentes y mediáticos, Apple ha tenido que rediseñar su software y reorganizar equipos para intentar no quedarse atrás. Su fórmula ha sido esperar, observar y luego lanzar su propia versión, generalmente más pulida y fácil de usar. Así lo hizo con el iPod, el iPhone y el iPad. Pero la IA es diferente.

Aquí, Apple ha tenido menos empleados dedicados a IA, ha invertido menos en GPUs para entrenar modelos y, sobre todo, ha tenido dificultades para desarrollar tecnología propia a la altura de sus rivales.

Si bien es cierto que los datos del informe son muy esclarecedores, son los que son y eso es algo que nadie puede objetar, al publicar un estudio que deja claras las limitaciones de la IA actual, Apple gana tiempo. 

Si la AGI está lejos y los modelos actuales no son tan inteligentes como parecen, entonces no hay tanta prisa por tener el chatbot más listo o el asistente más top. En pocas palabras, con este movimiento Apple puede justificar su ritmo más lento y su enfoque más cauteloso, presentándose como la voz sensata frente, de nuevo, al hype y las enormes expectativas del sector.

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Etiquetas: Inteligencia artificial, Software