Los grandes modelos de lenguaje carecen de razonamiento, según un análisis

La discusión sobre las capacidades intrínsecas de la inteligencia artificial se intensifica con nuevas perspectivas. Un artículo de MIT Technology Review afirma que los grandes modelos de lenguaje no razonan, desaconsejando la interpretación de sus _outputs_ como evidencia de una capacidad de inferencia.

Para ilustrar esta postura, el texto evoca un momento particular en una partida de Go celebrada en Seúl en marzo de 2016. Durante el segundo juego de un encuentro de cinco partidas, un programa de inteligencia artificial hizo un movimiento, la jugada 37, en la quinta línea del tablero. Este movimiento fue percibido como "absurdo" y se interpretó por algunos observadores como una "entrega" o un "regalo" a su oponente humano, suscitando perplejidad entre los comentaristas. El autor de la pieza en MIT Technology Review participó en la creación de dicho programa.

El episodio, descrito como un error aparente que generó confusión en su momento, sirve como punto de referencia para el argumento central de que la sofisticación observada en los LLM no equivale a razonamiento autónomo. La publicación insiste en que es crucial no dejarse llevar por la apariencia de inteligencia en sistemas avanzados, manteniendo una distinción clara entre patrones complejos y la capacidad de razonar de forma intrínseca.