Correlación y causalidad
La ciencia ha sido históricamente una búsqueda incesante de causalidad, un esfuerzo por descubrir no solo qué ocurre, sino por qué ocurre. Cada experimento, teoría o descubrimiento científico se centra en desentrañar las relaciones de causa y efecto que gobiernan el universo. Esta búsqueda contrasta marcadamente con el enfoque predominante en el campo de la inteligencia artificial, y en particular en la IA generativa. Mientras que la ciencia busca explicaciones y comprensiones profundas, la IA generativa opera más a menudo en el reino de la correlación, identificando patrones y conexiones en grandes conjuntos de datos sin necesariamente comprender o explicar las causas subyacentes de estos patrones.
La naturaleza de la IA generativa y su enfoque en la correlación
La IA generativa, que incluye modelos como GPT-4, se basa en el aprendizaje de patrones a partir de grandes volúmenes de datos. Estos modelos son capaces de generar contenido nuevo y convincente, desde texto hasta imágenes, aprendiendo de las correlaciones en los datos que se les proporcionan. A diferencia de los métodos científicos tradicionales, la IA generativa no está diseñada para entender por qué ciertos patrones ocurren. Su fortaleza radica en su capacidad para detectar y replicar patrones complejos, lo que le permite generar respuestas y contenidos con una eficiencia y una escala que serían imposibles para un ser humano.
La falta de explicación causal en la IA y sus implicaciones
Esta diferencia en la aproximación tiene implicaciones significativas. Mientras que en la ciencia la comprensión causal es fundamental para la innovación y la aplicación práctica del conocimiento, en la IA generativa, la falta de un entendimiento causal puede ser vista tanto como una limitación como una característica. Por un lado, permite que los modelos de IA generen contenido con una velocidad y variedad impresionantes, sin quedar atrapados en el análisis de por qué sucede algo. Por otro lado, esta falta de comprensión causal puede llevar a resultados inesperados o inapropiados, ya que el modelo no “entiende” realmente el contenido que está generando.
(Escrito con la ayuda de Chat-GPT)