Investigadores de Apple: los modelos de IA convencionales aún no pueden alcanzar el nivel de razonamiento esperado de AGI
Bot de noticias de Gate, los investigadores de Apple señalaron en un artículo publicado en junio titulado “La ilusión del pensamiento” que los modelos de inteligencia artificial (AGI) líderes aún tienen dificultades en el razonamiento, por lo que la competencia para desarrollar inteligencia artificial general (AGI) todavía tiene un largo camino por recorrer.
El artículo señala que las últimas actualizaciones de los modelos de lenguaje de inteligencia artificial de gran tamaño (LLM) (como ChatGPT de OpenAI y Claude de Anthropic) ahora incluyen modelos de razonamiento de gran tamaño (LRM), pero que sus funciones básicas, características ampliadas y limitaciones “aún no se comprenden completamente”.
La evaluación actual se centra principalmente en los estándares matemáticos y de codificación establecidos, “enfatizando la precisión de la respuesta final”. Sin embargo, los investigadores han indicado que esta evaluación no profundiza en la capacidad de razonamiento de los modelos de inteligencia artificial, lo que contrasta marcadamente con las expectativas de que la inteligencia artificial general podría lograrse en solo unos años.
Los investigadores diseñaron diferentes juegos de rompecabezas para ir más allá de los puntos de referencia matemáticos estándar para probar variantes “pensantes” y “no pensantes” de Claude Sonnet, o3-mini y o1 de OpenAI, y chatbots DeepSeek-R1 y V3.
Encontraron que “los modelos de razonamiento lógico de vanguardia (LRM) enfrentan un colapso total en la precisión cuando superan un cierto nivel de complejidad”, lo que les impide generalizar efectivamente el razonamiento, y su ventaja desaparece a medida que aumenta la complejidad, lo cual es contrario a las expectativas de la capacidad de la inteligencia artificial general (AGI).
Fuente de la noticia: Cointelegraph