La IA no sabe leer la hora: un estudio reveló que tiene problemas con los relojes analógicos

El descubrimiento generó desconcierto en la comunidad científica y puso en evidencia la brecha entre las capacidades de la inteligencia artificial y las habilidades básicas que los humanos aprenden desde una edad temprana.

La IA no sabe leer la hora: un estudio reveló que tiene problemas con los relojes analógicos.

La inteligencia artificial y las herramientas de lenguaje generativo ya son consideradas entre los avances tecnológicos más relevantes de las últimas décadas. Sin embargo, al margen de todas sus ventajas y las maravillas que pueden lograr, tienen una pequeña, pero importante limitación: no saben leer la hora.

Un reciente estudio de la Universidad de Edimburgo reveló que los sistemas de inteligencia artificial tienen dificultades para interpretar relojes analógicos y calendarios.

El descubrimiento generó desconcierto en la comunidad científica y puso en evidencia la brecha entre las capacidades avanzadas de la IA y habilidades básicas que los humanos aprenden desde una edad temprana.

Según los resultados de la investigación liderada por Rohit Saxena de la Escuela de Informática de la Universidad de Edimburgo, los modelos de lenguaje grande multimodales de última generación, como Gemini 2.0 de Google y GPT-4 de OpenAI, solo acertaron en la posición de las agujas del reloj menos del 25% de las veces.

Los errores fueron más frecuentes en relojes con números romanos, e incluso, al eliminar el segundero, los resultados no mejoraron.

En cuando a preguntas basadas en calendarios, el modelo de IA con mejor desempeño cometió errores aproximadamente el 20% de las veces.

Estos resultados implican un freno y reinicio en el desarrollo e implementación de la IA en aplicaciones sensibles al tiempo en el mundo real. Además, pone de manifiesto la necesidad de seguir trabajando para mejorar las habilidades cognitivas fundamentales, junto con tareas de razonamiento más complejas, de las herramientas de inteligencia artificial.

En ese sentido, superar estas limitaciones podría permitir que los sistemas de inteligencia artificial sean capaces de impulsar asistentes de programación, robots autónomos y otras tecnologías que dependen de una interpretación precisa del tiempo.