La IA parece súper inteligente, pero realmente hay algo muy simple que es incapaz de hacer

A estas alturas todos sabemos que la IA va a revolucionar nuestras sociedades de un modo casi inimaginable por ahora, aunque leyendo a los expertos vamos viendo por dónde van los tiros y es lógica por tanto la preocupación de casi todos por nuestros trabajos y nuestras formas de vida. No en vano, el mismísimo Bill Gates reconoce que "la IA va a reemplazarlo casi todo" en un futuro más cercano del que nos gustaría y en un plazo de tiempo más corto del que necesitarán los humanos para adaptarse a un cambio gigantesco.En todo caso, los actuales modelos multimodales de lenguaje grande (MLLM) que ya estamos comenzando a utilizar de forma masiva tanto en PCs como en smartphones y otro tipo de dispositivos, cuentan por ahora con fallas importantes que necesitarán corregir si lo que pretenden es integrarse en un futuro próximo en todo tipo de aplicaciones del mundo real.Algunos de estos problemas que presentan Gemini o ChatGPT, entre otras opciones de la industria, son realmente sonrojantes tal y como nos contaban los compañeros de Futurism, y es que en realidad estos modelos no son capaces de hacer tareas tan básicas como leer correctamente relojes analógicos, algo que los humanos aprendemos a hacer a los 5 ó 6 años.Los actuales modelos de IA son muy potentes, pero algunas tareas básicas no parecen ser lo suyoEs curioso ver cómo ciertos estudios universitarios, en este caso ejecutados en Edimburgo, Escocia, afirman que aunque la mayoría de los niños humanos sobre los cinco, seis o siete años aprenden sin problemas a leer la hora en relojes analógicos, esto es algo que se atraganta a la mayoría de los modelos de lenguaje largo multimodales que conocemos, y que al parecer sólo son capaces de leer relojes con un 25% de acierto más o menos.Los expertos afirman que en estas tareas básicas como leer la hora Gemini de Google es el mejor de todos, aunque sus resultados tampoco es que fueran demasiado halagüeños:"Los investigadores probaron varios diseños de relojes, incluyendo algunos con números romanos, con y sin segundero, y esferas de diferentes colores. Sus hallazgos muestran que los sistemas de IA, en el mejor de los casos, acertaron la posición de las manecillas en menos de un cuarto de las ocasiones. Los errores fueron más comunes cuando los relojes tenían números romanos o manecillas estilizadas."Todas las actuales IA tienen dificultad con la combinación de aspectos como el contexto, las matemáticas o la percepción del espacio para leer las manecillas, algo que es básico si quieren traducir la hora de un reloj analógico a un dato o variable que puedan operar estas aplicaciones.De hecho, es esta una deficiencia importante, pues el día que estos sistemas de IA se integren definitivamente en todo tipo de apps alrededor del mundo deberán ser capaces de leer relojes y hacer este tipo de tareas básicas, sobre todo porque la programación, la automatización y algunas implementaciones de asistencia dependen en parte de que la IA sepa manejar horarios de forma confiable.Lo peor para la IA, de hecho, son los relojes de diseño con manecillas de estilo menos clásico, así como también los que tienen números romanos o algún aderezo estético. Eso sí, otros estudios de la Universidad de Oxford han probado un modelo de IA estrenado específicamente con millones de esferas de relojes analógicos, ofreciendo una precisión de acierto en torno al 75% aunque por ahora sin darnos demasiados detalles... ¡Tendremos que estar atentos!El artículo La IA parece súper inteligente, pero realmente hay algo muy simple que es incapaz de hacer fue publicado originalmente en Andro4all.

Mar 20, 2025 - 01:34

La IA parece súper inteligente, pero realmente hay algo muy simple que es incapaz de hacer

A estas alturas todos sabemos que la IA va a revolucionar nuestras sociedades de un modo casi inimaginable por ahora, aunque leyendo a los expertos vamos viendo por dónde van los tiros y es lógica por tanto la preocupación de casi todos por nuestros trabajos y nuestras formas de vida. No en vano, el mismísimo Bill Gates reconoce que "la IA va a reemplazarlo casi todo" en un futuro más cercano del que nos gustaría y en un plazo de tiempo más corto del que necesitarán los humanos para adaptarse a un cambio gigantesco.

En todo caso, los actuales modelos multimodales de lenguaje grande (MLLM) que ya estamos comenzando a utilizar de forma masiva tanto en PCs como en smartphones y otro tipo de dispositivos, cuentan por ahora con fallas importantes que necesitarán corregir si lo que pretenden es integrarse en un futuro próximo en todo tipo de aplicaciones del mundo real.

Algunos de estos problemas que presentan Gemini o ChatGPT, entre otras opciones de la industria, son realmente sonrojantes tal y como nos contaban los compañeros de Futurism, y es que en realidad estos modelos no son capaces de hacer tareas tan básicas como leer correctamente relojes analógicos, algo que los humanos aprendemos a hacer a los 5 ó 6 años.

Los actuales modelos de IA son muy potentes, pero algunas tareas básicas no parecen ser lo suyo

Es curioso ver cómo ciertos estudios universitarios, en este caso ejecutados en Edimburgo, Escocia, afirman que aunque la mayoría de los niños humanos sobre los cinco, seis o siete años aprenden sin problemas a leer la hora en relojes analógicos, esto es algo que se atraganta a la mayoría de los modelos de lenguaje largo multimodales que conocemos, y que al parecer sólo son capaces de leer relojes con un 25% de acierto más o menos.

Los expertos afirman que en estas tareas básicas como leer la hora Gemini de Google es el mejor de todos, aunque sus resultados tampoco es que fueran demasiado halagüeños:

"Los investigadores probaron varios diseños de relojes, incluyendo algunos con números romanos, con y sin segundero, y esferas de diferentes colores. Sus hallazgos muestran que los sistemas de IA, en el mejor de los casos, acertaron la posición de las manecillas en menos de un cuarto de las ocasiones. Los errores fueron más comunes cuando los relojes tenían números romanos o manecillas estilizadas."

Todas las actuales IA tienen dificultad con la combinación de aspectos como el contexto, las matemáticas o la percepción del espacio para leer las manecillas, algo que es básico si quieren traducir la hora de un reloj analógico a un dato o variable que puedan operar estas aplicaciones.

De hecho, es esta una deficiencia importante, pues el día que estos sistemas de IA se integren definitivamente en todo tipo de apps alrededor del mundo deberán ser capaces de leer relojes y hacer este tipo de tareas básicas, sobre todo porque la programación, la automatización y algunas implementaciones de asistencia dependen en parte de que la IA sepa manejar horarios de forma confiable.

Lo peor para la IA, de hecho, son los relojes de diseño con manecillas de estilo menos clásico, así como también los que tienen números romanos o algún aderezo estético. Eso sí, otros estudios de la Universidad de Oxford han probado un modelo de IA estrenado específicamente con millones de esferas de relojes analógicos, ofreciendo una precisión de acierto en torno al 75% aunque por ahora sin darnos demasiados detalles... ¡Tendremos que estar atentos!

El artículo La IA parece súper inteligente, pero realmente hay algo muy simple que es incapaz de hacer fue publicado originalmente en Andro4all.