La inteligencia artificial se retrasa en comparación con los humanos: falla en comprender las señales sociales.

A pesar del gran avance logrado por los sistemas de inteligencia artificial en varios campos como la ingeniería, la medicina y el espacio, un nuevo estudio ha demostrado que estos sistemas siguen rezagados en la comprensión de las señales sociales en comparación con los humanos.

Según la investigación realizada por un equipo de la Universidad Johns Hopkins, los sistemas de inteligencia artificial no pueden entender "entre líneas" en las interacciones sociales entre humanos, lo que podría tener un gran impacto en industrias como los vehículos autónomos y los robots.

En este estudio, se pidió a grupos de voluntarios que vieran videos de interacciones sociales entre personas que no duraban más de tres segundos.

Mientras que los voluntarios pudieron interpretar las interacciones y comprender su significado fácilmente, los sistemas de inteligencia artificial fallaron en entender estas señales sociales como lo hicieron los humanos.

Se analizaron los videos con más de 350 sistemas de inteligencia artificial especializados en el análisis de lenguaje, video e imágenes, pero los resultados mostraron una gran disparidad en la precisión de la interpretación entre humanos y máquinas.

Los resultados revelaron el fracaso de la inteligencia artificial en llegar a un consenso unificado sobre la interpretación de las señales sociales presentes en los videos, mientras que los humanos llegaban a respuestas similares basadas en su comprensión natural de las interacciones sociales.

La investigadora Leila Isik, profesora de ciencias cognitivas en la Universidad Johns Hopkins, señaló que este estudio destaca la razón detrás del fracaso de la inteligencia artificial en realizar algunas tareas que los humanos dominan fácilmente, especialmente aquellas que requieren una comprensión profunda de las emociones y las interacciones no declaradas entre las personas.

Esta limitada comprensión de los sistemas de inteligencia artificial podría plantear desafíos en el futuro, especialmente en áreas que requieren interacciones complejas entre humanos y máquinas.

Los investigadores creen que la integración de las ciencias cognitivas y la inteligencia artificial podría ser la solución para superar este obstáculo, ayudando a desarrollar sistemas más capaces de entender las señales sociales en entornos interactivos.