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Avances en las pruebas para clasificar a las IAs según su nivel de «inteligencia»
¿Siguen las IAs siendo loros estocásticos o han mejorado de forma efectiva en estos últimos años? ¿Cuánto lo han hecho? ¿Y cuáles? Estas son algunas de las grandes cuestiones acerca de de la inteligencia artificial actual. Para responderlas surgieron diversas pruebas o tests que intentan medir esa (comillas, comillas) «inteligencia» aparente de algún modo: desde el conocimiento enciclopédico hasta el más puro razonamiento abstracto, que está claro que les atraganta más. ¿Cuál es el estado actual?
Las pruebas tradicionales: preguntas y respuestasUna de las pruebas más clásicas es el conocido Humanity’s Last Exam (HLE), una prueba de 2.500 preguntas sobre matemáticas, biología, historia, lenguas clásicas y muchas otras disciplinas, planteadas y verificadas por humanos. Tienen nivel para graduados, solo que los modelos se enfrentan a una amplia variedad de temas, que un humano probablemente no abarcaría. Hay otros como el Massive Multitask Language Understanding (MMLU) y similares.
En el MLE y en apenas un año los mejores modelos pasaron de contestar correctamente el 8 por ciento de las preguntas a situarse entre el 35 y el 50% a comienzos de 2026, superando lo que podría conseguir casi cualquier persona en un examen de ese tipo. Además de eso, en el último año se aceleró su eficiencia y mejoraron más de lo previsto. De momento ganan Claude Fable 5 y GPT-5.6 Sol, llegando ya casi al 60%, aunque usando herramientas, agentes, «desvíos» a otros modelos y otros truquis.
Una cuestión sobre el HLE es que tan pronto como un modelo ha tenido acceso a las respuestas es capaz de mejorar notablemente, dado que el asunto no deja de ser una acumulación de datos, algo que es su especialidad. Si un modelo usa ese «truco» o busca las respuestas en internet (generalmente se bloquean repositorios como Hugging Face durante los «exámenes») los resultados se consideran contaminados y no valen. La forma de evitarlo es revisar su razonamiento en busca de atajos. Además, el HLE tiene un conjunto de preguntas privadas, no publicadas, que da un valor más preciso, aunque el que se plasma en las tablas comparativas es el público.
Del «preguntas y respuestas» al razonamiento abstracto
Acumular muchos datos no equivale a comprender lo que son y lo que hay que hacer con ellos. Los modelos actuales siguen cayendo en trampas aparentemente triviales: pueden resolver cuestiones de cálculo avanzado, pero fallar al ordenar números, o equivocarse al contar las letras de una palabra (el famoso «¿cuántas R hay en strawberry?») En el vídeo de Half as interesting hay unos cuantos buenos ejemplos.
Por todo eso los expertos idearon otras pruebas, como el Abstraction and Reasoning Corpus for Artificial General Intelligence (ARC-AGI), orientados a medir la capacidad de «descubrir reglas nuevas», algo que se considera fundamental para alcanzar la inteligencia artificial general. En lugar de responder preguntas, la IA debe resolver juegos y rompecabezas visuales deduciendo la lógica a partir de unos pocos ejemplos. Es como los tests que hacen a los niños en el colegio o los que se usan para medir el C.I.
Muchos de estos desafíos resultan triviales para una persona humana, pero pueden requerir enormes recursos computacionales para un modelo de IA… Algo que asusta cuando se ven las cifras de coste en tokens y dólares que alcanzan algunos modelos.
Del ARC-AGI existen dos versiones más avanzadas llamadas ARC-AGI 2 y ARC-AGI 3 que ponen el listón todavía más alto: conceptos espaciales como «dentro» y «fuera», reglas lógicas más complicadas… Los de la versión 3 son como pequeños videojuegos sin instrucciones, donde hay que descubrir tanto las reglas como la forma de jugar.
Es divertido jugar con el ARC-AGI 3, y más si te gustan los juegos de este tipo, porque resulta muy entretenido: todo tiene su lógica, se asignan mentalmente roles y definiciones (entrada, salida, puerta, transportador, herramienta para girar piezas…) Y conviene afinar, porque a veces hay límites de movimientos. Tiene su curva de aprendizaje. Es fácil imaginar lo complicado que puede resultar para un modelo que tenga que reconocer todas las piezas de colores, adivinar lo que hay que hacer e inferir el papel de cada una paso a paso.
Los modelos enfrentados al ARC-AGI-3 apenas llegan al 2% de éxito, aunque GPT-5.6 Sol Max llega casi al 8%. Pero todavía están lejos de mostrar una inteligencia general comparable a la humana.
De momento queda claro que son buenos en pruebas de conocimientos y programación, pero siguen con dificultades en cuando al «sentido común» y el razonamiento abstracto, que incluso los niños humanos pueden superar sin muchos problemas. De momento, son pruebas mejores para ver los progresos de la IA y habrá que ver dentro de unos años (o meses) cómo va la cosa.
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La reconstrucción de un gol «perdido» de Pelé de 1959 mediante inteligencia artificial
Es apropiado para hoy, día de una gran final de la Copa del Mundo de fútbol, hacer mención a este vídeo producido por Google Deepmind acerca de cómo utilizaron modelos de IA como Gemini Omni y Veo para reconstruir un gol «perdido» de Pelé, algo que sucedió en un encuentro del que no se conserva ninguna grabación ni película porque no había nadie filmándolo en celuloide, no se retransmitía por televisión y el vídeo no había llegado todavía a Brasil en aquella época.
Todo sucedió el 2 de agosto de 1959, en el minuto 42 de la segunda parte del partido donde el Juventus de São Paulo se enfrentaba en casa al Santos. Pelé (1940-2022), el mejor jugador de todos los tiempos, recibió el balón en el centro del área, hizo tres elegantes sombreros a tres defensas y remató finalmente de cabeza superando al portero: la pelota ni siquiera llegó a tocar el suelo cuando todos gritaron ¡goool! Fue tal golazo que tan pronto terminó el partido incluso los rivales se acercaron a felicitarle. Y el público, que estaba en contra del Santos de Pelé, acabó ovacionándole. El propio Pelé dijo años después que aquel fue sin duda el mejor de su carrera, que totaliza más de mil goles.
El problema fue que tan solo quedó una fotografía en blanco y negro de aquel gol junto con otras de la celebración posterior. Nadie que no estuviera allí pudo ver el famoso gol da Rua Javari nunca. Así que cuando al equipo de Google se le ocurrió promocionar su IA reconstruyéndolo recurrió a historiadores, periodistas deportivos, antiguos futbolistas y la familia de Pelé, además de Neymar, que hace un «cameo» estelar.
Con los relatos en primera persona de quienes estuvieron allí y lo vieron, la fotografía del gol y otros materiales gráficos de la época para recrear los uniformes, el balón, el estado del terreno de juego y el público alimentaron a los modelos de IA para conseguir una película de unos pocos segundos que muestra el gol en todo su esplendor. También en blanco y negro y con el apropiado look viejuno. [En el vídeo: a partir de 07:25 para los ansiosos.]
El resultado está en internet y también se exhibe en el Museu Pelé de Santos como proyecto educativo y de conservación cultural. Todo un homenaje para recuperar un gol «perdido» que aunque solo estuviera en la memoria colectiva de quienes lo vieron ha quedado dignamente reconstruido.
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Un emulador y una demo del ordenador de bolsillo + calculadora científica Casio FX-870P
Los ordenadores de bolsillo fueron durante años una herramienta muy popular entre estudiantes e ingenieros japoneses, aunque en Europa y Estados Unidos nunca llegaron a despegar; quizá por eso no haya tanta documentación como de otros gadgets. Ahora un proyecto de esos creados artesanalmente, por amor al arte, permite disfrutar de un emulador de Casio FX-870P (también llamado VX-4 en Europa), un gadget de finales de los años 80 que combina el hecho de ser un ordenador programable con funciones típicas de una calculadora científica.
El emulador recrea prácticamente todos los componentes del equipo: un procesador Hitachi HD61700 funcionando a unos 921 kHz, una pantalla LCD de 96×64 píxeles, teclado de 83 teclas, puerto serie RS-232C y hasta la unidad opcional de disquetes MD-120.
Como curiosidad, permite alternar entre el firmware japonés del FX-870P y el inglés del VX-4, ejecutar programas a velocidad ×50 respecto al original, guardar el estado e incluso emular los antiguos disquetes.
En este otro vídeo del siempre interesante canal Calculator Culture se puede ver la máquina en acción, incluyendo cómo se programa un algoritmo para trabajar en el problema de las ocho reinas usando la recursividad.
Lo cierto es que el emulador, cuyo código puede verse y descargarse en Github, cuenta con herramientas que habrían parecido ciencia ficción cuando apareció la máquina: un editor de BASIC con coloreado de la sintaxis, un listado en tiempo real de los programas almacenados en memoria, biblioteca de ejemplos, editor gráfico de caracteres, debugger, monitor de comunicaciones serie y utilidades para programar y depurar en código máquina. Incluso incorpora un compilador que convierte programas escritos en BASIC al lenguaje máquina del HD61700.
Aunque este chisme estaba originalmente orientado a los estudiantes de ingeniería japoneses, también destacaba por ofrecer varios lenguajes de programación: un BASIC bastante avanzado para la época, C (compilado a bytecode) y CASL, para enseñar lenguaje ensamblador. La pantalla, de cuatro líneas, hacía mucho más cómodo escribir programas que en otros modelos anteriores de una sola línea. Además podía conectarse a impresoras, casetes, disqueteras o a un PC mediante un puerto serie RS-232C.
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OpenAI lanza un hardware de IA que es una mini-consola de control con aspiraciones de convertirse en el nuevo iPhone (o algo así)
Codex Micro es un dispositivo con aspecto de mini-teclado auxiliar límpido, blandito y muy estético. Es el primer hardware comercial de OpenAI, un producto que han desarrollado junto a Work Louder, un fabricante este tipo de chismes.
Lo llaman consola de control y está pensado para quienes utilizan el agente de IA especializado en programación de ChatGPT, Codex. Por su aspecto, la caja y cómo se presenta a mi me da la impresión de que aspira a ser como el iPhone en su día: un dispositivo disruptivo, que genere una nueva categoría de uso; algo deseable y fashionable en cuanto se amplíen sus miras.
Pero, volviendo a tierra… Codex no deja de ser un teclado que «dispara» las funciones de ChatGPT/Codex con solo pulsar un botón: escribir código, depurarlo, ejecutar pruebas, revisar cambios o trabajar directamente con repositorios y herramientas de desarrollo. Tiene botones con iconos para lanzar tareas, aceptar o rechazar cambios, hablar con el agente en el modo voz o ajustar sobre la marcha el nivel de razonamiento de la IA (mediante un simpático mando giratorio). Algo curioso es que se vende con teclas intercambiables, para que cada cual elija las más adecuadas para lo que quiera hacer.
Las especificaciones de Codex Micro son:
- 13 teclas mecánicas: accesos directos programables para las acciones más habituales.
- 6 teclas luminosas RGB: muestran en tiempo real el estado de distintos agentes de Codex (trabajando, esperando o finalizados).
- Mini-joystick y rueda giratoria: para lanzar flujos de trabajo y modificar el nivel de razonamiento del agente.
- Bluetooth y USB-C: funciona tanto de forma inalámbrica como por cable.
- Compatibilidad con Mac y Windows: pensado para la aplicación de escritorio de ChatGPT.
- Dos tipos de interruptores: los hay en versión silenciosa o con clic mecánico, que para gustos, colores.
Podría pensarse que es casi un dispositivo para programadores vagos, que prefieren darle a la tecla adecuada sin tener que navegar continuamente por la interfaz de la pantalla. ¿Ahorrará tiempo? ¿Cuánto? Habrá que verlo.
Su precio actual, para quien pueda comprarlo porque ya aparece como «edición limitada» y «agotado», es de 230 dólares. La caja incluye un juego de 32 teclas intercambiables personalizadas.
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