Los modelos de inteligencia artificial más sofisticados del mercado tienen un punto de quiebre. Según un estudio publicado por Apple, estas herramientas experimentan un "colapso total de precisión" cuando los problemas superan cierto nivel de complejidad. La investigación analizó sistemas como el o3 de OpenAI y el R1 de DeepSeek, revelando limitaciones fundamentales.
La Inteligencia artificial tiene un punto en el que deja de funcionar correctamente.
Esta investigación representa un golpe directo a las empresas tecnológicas que promocionan sus sistemas como precursores de la inteligencia artificial general. Los científicos de Apple demostraron que incluso los modelos más avanzados fallan cuando se enfrentan a tareas complejas.
Cuando la lógica artificial se desmorona
Los científicos diseñaron experimentos usando cuatro rompecabezas clásicos: cruce de ríos, salto de fichas, apilamiento de bloques y Torre de Hanoi. Los resultados fueron reveladores: ambos tipos de modelos colapsaron por completo ante problemas altamente complejos.
La paradoja más sorprendente surgió cuando los investigadores proporcionaron las soluciones directamente a los modelos. "Cuando proporcionamos el algoritmo de solución para la Torre de Hanoi a los modelos, su rendimiento no mejoró", escribieron los autores del estudio. Esta falla sugiere dependencia del reconocimiento de patrones.
Los modelos utilizan un proceso llamado "cadena de pensamiento" para imitar el razonamiento humano. Sin embargo, este proceso produce "alucinaciones" frecuentes donde generan información errónea. OpenAI reconoció que sus modelos produjeron información falsa el 33% y 48% de las veces.
Problemas aparentemente sencillos derribaron a los sistemas más avanzados. Los modelos ejecutaban 100 movimientos correctos en Torre de Hanoi pero fallaban en proporcionar más de 5 movimientos en cruce de ríos. Esta inconsistencia demuestra que estas inteligencias artificiales carecen de comprensión real.
Los hallazgos del estudio sobre inteligencia artificial
Andriy Burkov, experto en inteligencia artificial, celebró los hallazgos: "Apple probó que los modelos son redes neuronales con todas las limitaciones de otras redes neuronales". Esta declaración respalda las críticas hacia las exageraciones sobre capacidades actuales de estos sistemas.
Pedro Domingos, profesor de informática en la Universidad de Washington, bromeó: "La estrategia de Apple es probar que la IA no existe". Estas críticas apuntan a posibles motivaciones comerciales detrás de la investigación, considerando que Apple está rezagada en la carrera tecnológica.
Los científicos independientes ven este trabajo como un correctivo necesario contra las proclamas grandiosas. El estudio proporciona evidencia empírica de que los sistemas actuales están lejos de alcanzar la inteligencia artificial general.
Las limitaciones reveladas sugieren que la ciencia debe abordar estos problemas con mayor rigor. Los hallazgos demuestran que las inteligencias artificiales actuales requieren enfoques fundamentalmente diferentes para superar sus restricciones inherentes.