Estudio con resonancias cerebrales halla que los chatbots de IA no procesan el significado como el cerebro humano
Un estudio publicado en eLife, firmado por investigadores de la Universidad de Melbourne y la Universidad Hitotsubashi, comparó ocho modelos de lenguaje basados en arquitectura transformer con resonancias magnéticas funcionales de 7 teslas de 30 personas que leían 108 oraciones. Los modelos superaron a un sistema que ignora el orden de las palabras, pero su ajuste a la actividad cerebral fue bajo y menor al de un modelo que representa explícitamente las relaciones estructurales entre palabras. La diferencia se concentró en oraciones con roles semánticos invertidos.
En 45 segundos
- El estudio usó resonancia magnética funcional de 7 teslas para registrar la actividad cerebral de 30 personas mientras leían 108 oraciones.
- Los ocho modelos de lenguaje analizados superaron a un modelo que ignora el orden de las palabras, pero su desempeño general al predecir la actividad cerebral fue bajo.
- Los modelos calificaron como más parecidas entre sí las oraciones con roles invertidos de lo que lo hicieron los participantes humanos.
Leer la noticia completa en Infobae
IAResumen generado con inteligencia artificial a partir de una nota de Infobae. Puede contener errores: la fuente original manda.
Comentarios
Sé respetuoso. Los comentarios que reporten varias personas se ocultan hasta que los revise un moderador.
Para leer no necesitas cuenta; solo para comentar. Entras con un código que te llega al correo o con tu cuenta de Google. Mostramos solo el nombre que elijas; nunca tu correo.