Tecnologia
Modelos de IA, tan buenos o mejores a los humanos en pruebas para inferir estados mentales

La ‘teoría de la mente’ es un rasgo distintivo de la inteligencia emocional y social que permite inferir las intenciones de otras personas. Ahora, un nuevo experimento constata que grandes modelos de lenguaje podrían ser tan buenos como los humanos, o incluso mejor, para rastrear algunos estados mentales.
Los autores de este estudio publicado en la revista Nature Human Behaviour advierten, no obstante, que el hecho de que los grandes modelos de lenguaje (LLM) muestren un rendimiento similar al de los humanos en estas tareas “no equivale a capacidades similares a las de los humanos y no significa que posean una teoría de la mente”.
Los experimentos, liderados por investigadores del Centro Médico Universitario Hamburgo-Eppendorf (Alemania), se realizaron con los modelos ChatGPT-3.5 y GPT-4 de OpenAI y Llama 2 de Meta.
“Los dos tipos de LLM tienen un rendimiento similar al de los humanos e incluso superior en determinadas situaciones, en tareas que ponen a prueba la capacidad de seguir los estados mentales de los demás -como sus intenciones-, lo que se conoce como teoría de la mente”, resume la revista.
Esta teoría es fundamental para las interacciones sociales humanas y resulta esencial para la comunicación y la empatía. Investigaciones anteriores habían demostrado que los LLM, un tipo de inteligencia artificial, son capaces de resolver tareas cognitivas complejas, como la toma de decisiones de elección múltiple.
Sin embargo, aún no está claro si los grandes modelos de lenguaje también pueden alcanzar un rendimiento similar en tareas de teoría de la mente, una capacidad que se cree que es exclusivamente humana.
“En el núcleo de lo que nos define como humanos está el concepto de teoría de la mente: la capacidad de seguir los estados mentales de otras personas”, escriben los autores en su artículo.
El reciente desarrollo -continúan- de grandes modelos lingüísticos como ChatGPT ha dado lugar a ‘un intenso’ debate sobre la posibilidad de que estos muestren un comportamiento indistinguible del humano en tareas de teoría de la mente.
James Strachan y su equipo seleccionaron una serie tareas que ponen a prueba distintos aspectos de la citada teoría y compararon las capacidades de 1.907 humanos y las dos populares familias de LLM.
Insinuación y verdaderas intenciones
El equipo realizó varios tipos de pruebas, entre ellas la tarea de insinuación que está diseñada para medir la capacidad de una persona para deducir las verdaderas intenciones de otra a través de comentarios indirectos, explica en su web MIT Technology Review.
Asimismo, implementó otra prueba para medir la capacidad de reconocer cuándo alguien está cometiendo un paso en falso, otra para comprobar la comprensión de la ironía y el test de falsas creencias.
Los autores descubrieron que los modelos GPT se situaban en la media humana, o incluso la superaban, en la identificación de peticiones indirectas, falsas creencias y desorientación, mientras que los modelos LLama 2 se situaban por debajo de los niveles humanos.
En la detección de pasos en falso, LLama 2 superó a los humanos, mientras que GPT tuvo problemas. Los autores detallan que el éxito de LLama 2 se debió posiblemente más a un sesgo que a una verdadera sensibilidad a los pasos en falso.
Estos hallazgos -aseguran los científicos- son una base importante para futuras investigaciones que podrían examinar cómo el rendimiento de los LLM en inferencias mentales puede influir en la cognición de los individuos en las interacciones hombre-máquina.
Con información de EFE
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Niños con atrofia muscular logran ponerse en pie con un nuevo robot
Seis niños afectados por atrofia muscular espinal (AME) lograron mantenerse en pie sin ayuda gracias a un dispositivo robótico ligero que pesa menos de un kilo y que no solo logra la recuperación neuromuscular, sino que la mantiene en el tiempo tras interrumpir el entrenamiento.
La revista Nature da cuenta del hallazgo de un grupo de investigadores de universidades chinas y del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT), en Estados Unidos, que presenta una nueva solución para mejorar la calidad de vida de los pacientes afectados por esta patología que causa una degeneración y debilidad muscular progresiva que limita el movimiento.

El origen de la AME es la pérdida de neuronas motoras en la médula espinal y la parte del cerebro que está conectada con ella, lo que repercute en la debilidad y atrofia de los músculos que se usan para gatear, caminar, sentarse y dominar los movimientos de la cabeza.
Los síntomas de la AME pueden controlarse con fisioterapia, como el entrenamiento de resistencia isocinética, que utiliza ejercicios con velocidad controlada para mejorar la fuerza.
El problema es que este entrenamiento requiere un equipo que solo está disponible en instituciones especializadas, y los dispositivos utilizados para el entrenamiento suelen ser demasiado voluminosos y difíciles de usar para los niños.
Un robot pequeño y ligero
Los autores han querido superar esta barrera diseñando un pequeño robot de rodilla portátil y ligero, que pesa 0.96 kilogramos para ayudar en el entrenamiento de niños con AME tipo II, una forma intermedia de la enfermedad.
En este primer ensayo clínico han probado el dispositivo seis niños (de entre 6 y 10 años) que no podían levantarse de una posición sentada sin contar con ayuda.
El entrenamiento con el robot es de resistencia isocinética: en lugar de facilitar el movimiento, el dispositivo actúa de forma resistiva, aumentando deliberadamente la dificultad durante el ejercicio para estimular un desarrollo neuromuscular a largo plazo.
Se diferencia así de los exoesqueletos tradicionales diseñados para asistir el paso y reducir el esfuerzo.
El robot utiliza un motor de amortiguación que modula el par de frenado (resistencia) para garantizar que el usuario extienda la rodilla a una velocidad angular constante; y permite calibrar la resistencia hasta encontrar la “rigidez óptima” individual de cada pierna.
De esta forma, activa los músculos y promueve una hipertrofia muscular demostrable, incrementando significativamente el volumen y el área transversal anatómica y fisiológica del músculo cuádriceps.
Recuperación mantenida en el tiempo
Tras seis semanas de entrenamiento, usando el robot de rodilla ligero cinco veces a la semana, los investigadores han observado mejoras en el movimiento. Los seis niños han sido capaces de levantarse de una posición sentada sin la ayuda del robot, la función de la rodilla ha mejorado y el volumen muscular de los cuádriceps ha aumentado un 19 por ciento.
Los niños continuaron con otras seis semanas de entrenamiento isocinético de baja intensidad, utilizando el dispositivo tres veces por semana en lugar de cinco. Tras ese periodo, volvieron a recibir la fisioterapia convencional, con un seguimiento de 30 días.
El resultado es que todos ellos han mantenido las mejoras funcionales que lograron con el robot tras interrumpir el entrenamiento, lo que -según los investigadores- indica que la exposición temporal al dispositivo puede facilitar una recuperación neuromuscular prolongada en el tiempo.
Los autores confían en hacer nuevas modificaciones al dispositivo para trabajar diferentes músculos y mejorar su potencial. No obstante, reconocen que harán falta más ensayos futuros con cohortes más amplias para determinar con precisión la eficacia de este tratamiento.
La importancia de la robótica doméstica
“Desde el punto de vista clínico se trata de un trabajo innovador, que refuerza la idea de que provocar la adaptación neuromuscular activa mediante resistencia y utilizando robótica puede modificar parámetros fisiológicos”, señalan Elena García y Carlos Cumplido, CEO y director, respectivamente, de Marsi Bionics, en una reacción a este estudio recogida por Science Media Centre.
Ambos investigadores españoles desarrollaron el primer exoesqueleto pediátrico del mundo para facilitar la movilidad a niños afectados por parálisis cerebral o atrofia muscular espinal; y Marsi Bionics es la empresa que fundaron para transferirlo a la sociedad.
Respecto a este nuevo estudio, García y Cumplido ponen en valor la importancia del uso domiciliario de la robótica para estos pacientes.
Con información de EFE
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Tecnologia
Google evoluciona Gemini a ‘Omni’, capaz de “crear cualquier cosa”
Google presentó Gemini Omni, un nuevo modelo capaz de crear cualquier cosa a partir de cualquier entrada.
Tras ayudar a millones de personas a restaurar fotos antiguas, diseñar a partir de bocetos y visualizar ideas con Nano Banana, Omni puede combinar imágenes, audio, video y texto como entrada para generar videos de alta calidad.
También permite editar fácilmente videos mediante una conversación.
La primer versión de este nuevo modelo es Gemini Omni Flash para Gemini, Google Flow y YouTube Shorts.
Editar videos a través de la conversación
Gemini Omni se caracteriza por la edición de video con lenguaje natural. Cada instrucción se basa en la anterior, lo que permite mantener la coherencia.
- Transforma el mundo que te rodea. Cambiar detalles específicos o cambiarlo todo. El video se convierte en el punto de partida de algo que jamás se habría podido filmar.
- Reimagina la acción. Tomar un video ya grabado y pedirle a Omni que cambie lo que está sucediendo. Editar la acción, agregar nuevos personajes u objetos, o transformar un momento en algo inesperado.
- Perfecciona tus videos a lo largo de múltiples etapas. Cambiar el entorno, el ángulo, el estilo o incluso detalles específicos, sin perder nunca el hilo conductor de la escena original.
Dar vida a las ideas
Gemini Omni también razona sobre lo que debería suceder a continuación; esto es, permite al usuario combinar una comprensión intuitiva de la física con el conocimiento de Gemini sobre historia, ciencia y contexto cultural, tendiendo un puente entre el fotorrealismo y la narración significativa.
- Crea imágenes con una física más precisa. Omni ofrece una comprensión intuitiva mejorada de fuerzas como la gravedad, la energía cinética y la dinámica de fluidos, lo que te permite crear escenas más realistas.
- Combina conocimiento y creatividad. Omni se inspira en el conocimiento de Gemini para conectar lenguaje, imágenes y significado de maneras que van mucho más allá de la simple coincidencia de patrones.
- Ideas complejas convertidas en imágenes. Omni puede crear explicaciones convincentes a partir de breves indicaciones, generando elementos visuales que desglosan ideas más complejas.
Crear videos a partir de cualquier combinación de entradas
- Haz referencia a cualquier cosa. Omni convierte cualquier imagen, texto, video o audio de referencia en un único resultado coherente. Si bien inicialmente solo se admitirán referencias de voz para el audio, pronto implementaremos otros tipos de entradas de audio.
- Empieza con lo que tienes. Mediante referencias de entrada, se pueden utilizar imágenes de personajes, escenas o dibujos para crear de una manera que se ajuste a la visión del usuario.
- Aplica estilos, movimiento o efectos. Definir el lenguaje visual mediante referencias de entrada o simplemente describirlo con lenguaje natural. Omni combina las referencias de entrada para crear un video coherente.
Crear videos con avatar digital
Google cuenta con políticas claras para proteger a los usuarios y regular el uso de sus herramientas de inteligencia artificial.
Así, se pueden crear videos con la voz propia utilizando avatares, una versión digital para generar videos que se vean y suenen como los usuarios.
Además, todos los videos creados con Omni incluyen la marca de agua digital SynthID para verificar fácilmente que los videos se generaron con Gemini Omni a través de Gemini, Gemini en Chrome y Búsqueda de Google.
Gemini Omni, ya disponible
Gemini Omni Flash ya se encuentra disponible para suscriptores de Google IA Plus, Pro y Ultra, a través de la aplicación de Gemini y Google Flow.
Sin embargo, también se implementa sin costo alguno para usuarios en YouTube Shorts y la aplicación YouTube Create.
Próximamente estará disponible para desarrolladores y clientes empresariales a través de API.
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los límites del uso militar de la IA
Una nueva audiencia judicial en Washington reactivó la disputa entre el Pentágono de EE.UU. y la empresa de inteligencia artificial Anthropic, que por ahora ha sido limitada para participar en proyectos de defensa, desde que la Administración del presidente, Donald Trump, la catalogó como un “riesgo” para la seguridad nacional.
Una Corte de Apelaciones de la capital estadounidense escuchará argumentos sobre la decisión del Pentágono de catalogar a Anthropic como un posible “riesgo para la cadena de suministro”, una medida que puede bloquear contratos federales y limitar su presencia en proyectos vinculados a defensa.
Estas son las claves para entender un caso ha abierto un debate que va más allá de una sola compañía tecnológica y que aviva la discusión sobre el rol que deben tener las empresas de IA en programas militares.
1.- El inicio de la batalla
La disputa comenzó en febrero pasado, cuando el secretario de Guerra, Pete Hegseth, anunció que el Pentágono designaría a Anthropic como un “riesgo para la cadena de suministro”, una figura utilizada por el Gobierno estadounidense para restringir proveedores considerados problemáticos para la seguridad nacional.
De acuerdo con medios estadounidenses y la propia empresa, el conflicto surgió después de que Anthropic intentara mantener restricciones para impedir que su modelo de IA fuera utilizado en vigilancia masiva de ciudadanos estadounidenses o en armas totalmente autónomas.
La empresa demandó en marzo al Pentágono y Hegseth defendió la postura gubernamental diciendo que “los combatientes estadounidenses nunca serán rehenes de los caprichos de las grandes tecnológicas”.
2.- ¿Qué argumenta Anthropic?
Anthropic, fundada en 2021 por exinvestigadores de OpenAI, entre ellos Dario y Daniela Amodei, enfocada en seguridad y control, sostiene que la decisión del Pentágono fue arbitraria y que el proceso administrativo no respetó garantías legales básicas contempladas en la legislación federal.
La tecnológica dijo, al inicio de la disputa, que “no tenía otra opción” que impugnar el agravio ante los tribunales y demandó federalmente al Pentágono bajo el argumento de que la designación pone en riesgo los derechos de libertad de expresión y debido proceso.
Finalmente la compañía sostiene que el caso marca un precedente histórico sobre los limites del poder gubernamental para restringir los alcances de los proveedores de inteligencia artificial.
3.- El camino judicial
El litigio ha avanzado por distintas instancias del sistema judicial con expedientes abiertos tanto en Washington como en California.
En su primera fase, el caso se presentó ante el Tribunal Federal de San Francisco, donde Anthropic solicitó una medida cautelar para frenar la aplicación inmediata de la designación del Pentágono como “riesgo para la cadena de suministro”.
En esa instancia, el juez permitió un bloqueo temporal parcial de la medida mientras se analizaban los argumentos de fondo, al considerar que existían indicios de posible represalia administrativa y vulneraciones a la libertad de expresión.
Posteriormente, el caso fue trasladado a cortes federales de la capital, donde se mantiene el núcleo del litigio y en esta jurisdicción, se le autorizó al Pentágono mantener de forma provisional la designación, al señalar que el Ejecutivo dispone de un margen amplio de “discrecionalidad” cuando invoca razones de seguridad nacional.
4.- Una nueva audiencia en Washington
La audiencia de este martes corresponde a la fase de argumentos orales dentro del proceso de apelación que enfrenta a Anthropic con el Departamento de Guerra.
No se trata de un juicio final, sino de una instancia en la que abogados de ambas partes expondrán sus argumentos ante jueces federales.
Los magistrados deberán evaluar si el Pentágono actuó dentro de sus atribuciones al clasificar a la compañía como un posible riesgo estratégico para la infraestructura tecnológica federal y militar.
5.- Lo que está en juego
El conflicto entre Anthropic y el Pentágono ha sido descrito por analistas y medios locales como un caso que podría marcar el alcance de la supervisión del Gobierno sobre las empresas de inteligencia artificial que trabajan con el sector público.
De acuerdo con reportes del Washington Post, directivos del sector tecnológico y de defensa han advertido que el caso podría tener un impacto directo en los contratos federales de empresas que desarrollan inteligencia artificial.
Entre ellos, ejecutivos vinculados a compañías que ya trabajan con el Pentágono han señalado, bajo condición de anonimato, que una designación como “riesgo para la cadena de suministro” podría generar incertidumbre en futuras licitaciones y en la continuidad de acuerdos ya firmados.
El proceso es seguido de cerca por el sector por el posible efecto en futuras licitaciones y alianzas público-privadas y así como posibles restricciones para desarrollar herramientas en el campo militar.
Con información de EFE
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