{"id":131067,"date":"2026-03-14T13:34:01","date_gmt":"2026-03-14T12:34:01","guid":{"rendered":"https:\/\/www.madrimasd.org\/blogs\/culturadered\/?p=131067"},"modified":"2026-03-17T16:08:16","modified_gmt":"2026-03-17T15:08:16","slug":"sabe-la-inteligencia-artificial-hacer-ciencia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.madrimasd.org\/blogs\/culturadered\/sabe-la-inteligencia-artificial-hacer-ciencia\/","title":{"rendered":"\u00bfSabe la inteligencia artificial hacer ciencia?"},"content":{"rendered":"

Un reciente articulo publicado en Science<\/strong> y titulado: How will we know if AI is smart enough to do science? cuya autora es Celina Zhao<\/strong>, aborda como recientes pruebas eval\u00faan si los grandes modelos ling\u00fc\u00edsticos (LLM) pueden usar sus profundas riquezas de conocimiento para descubrimientos reales.<\/p>\n

 Seg\u00fan Zhao, durante a\u00f1os, los investigadores de IA han so\u00f1ado con desarrollar herramientas que pudieran impulsar la ciencia al plantear preguntas novedosas, dise\u00f1ar experimentos e incluso llevarlos a cabo. En los \u00faltimos meses, los grandes modelos de lenguaje (LLM) han hecho descubrimientos que, seg\u00fan algunos desarrolladores de IA, nos han acercado a ese futuro. Pero \u00bfC\u00f3mo se comprueba si un modelo de IA realmente puede hacer ciencia?<\/p>\n

Para encontrar respuestas, los investigadores recurren a puntos de referencia: conjuntos estandarizados de preguntas o tareas que ayudan a evaluar las capacidades de una IA y a compararla con otros modelos. Sin embargo, la complejidad de la ciencia dificulta especialmente la evaluaci\u00f3n de su aptitud. Como explica Hao Peng (citado por Zhao), inform\u00e1tico de la Universidad de Illinois en Urbana-Champaign: \u00abLos modelos poseen todo este conocimiento. \u00bfSaben c\u00f3mo usarlo?\u00bb.<\/p>\n

La b\u00fasqueda para construir sistemas de inteligencia artificial cada vez m\u00e1s potentes exige una definici\u00f3n clara de qu\u00e9 cuenta como inteligencia y c\u00f3mo debe medirse. Los sistemas de IA generalmente se eval\u00faan mediante pruebas llamadas puntos de referencia. Estos suelen ser conjuntos de pares de preguntas y respuestas en los que cada pregunta tiene una respuesta definitiva y verificable que permite que la herramienta de IA se califique autom\u00e1ticamente.<\/p>\n

Durante el \u00faltimo a\u00f1o, han surgido docenas de nuevos puntos de referencia con enfoque cient\u00edfico para responder a esta pregunta, pero los cient\u00edficos a\u00fan no han encontrado un enfoque \u00f3ptimo. Uno de los m\u00e1s populares, publicado en Nature<\/em> el mes pasado, es el \u00faltimo Humanity\u2019s Last Exam<\/a> (HLE). Utiliza 2500 preguntas extra\u00eddas de \u00abla frontera del conocimiento humano\u00bb para evaluar a los LLM. Una, por ejemplo, pregunta cu\u00e1ntos tendones pares soporta el hueso sesamoideo de un colibr\u00ed.<\/p>\n

En enero pasado, un editorial <\/a>de Nature<\/em> titulado: Expert-level test is a head-scratcher for AI (de Katherine M. Collins & Joshua B. Tenenbaum<\/strong>) que acompa\u00f1\u00f3 la publicaci\u00f3n del HLE se hizo eco de esa preocupaci\u00f3n: \u201cCreemos que m\u00e1s cient\u00edficos deber\u00edan preguntarse: \u00bfQu\u00e9 se necesitar\u00eda para desarrollar un punto de referencia de IA que realmente mida el pensamiento a nivel de expertos?\u201d <\/p>\n

En este contexto, seg\u00fan la nota editorial, los puntos de referencia convencionales son cada vez menos eficaces a la hora de evaluar el rendimiento de la IA, pero una prueba multidisciplinaria ha planteado a los sistemas de IA un nuevo desaf\u00edo.<\/p>\n

Seg\u00fan Zhao, desde su lanzamiento como pre-print<\/a> en enero de 2025, el HLE se ha convertido en un importante campo de pruebas para los LLM, y las puntuaciones del HLE son ahora un tema de conversaci\u00f3n habitual para las empresas de IA que buscan destacar las capacidades de sus productos. En el lanzamiento del HLE, el modelo o1 del desarrollador OpenAI obtuvo la mejor puntuaci\u00f3n con un 8,3 %. A principios de este mes, Google presumi\u00f3<\/a> de que su \u00faltimo modelo de razonamiento para la ciencia, llamado Gemini 3 Deep Think, hab\u00eda alcanzado un r\u00e9cord nuevo en la puntuaci\u00f3n del HLE del 48,4 %.<\/p>\n

Pero, algunos cient\u00edficos argumentan que muchas de las preguntas del HLE eval\u00faan conocimientos arcanos, e incluso triviales, en lugar de la capacidad de realizar investigaciones significativas. \u00ab\u00bfC\u00f3mo ayudar\u00e1 a alguien a realizar descubrimientos cient\u00edficos saber cu\u00e1ntos colores de al\u00f3tropos de f\u00f3sforo existen en el mundo?\u00bb, pregunta Chenru Duan, fundador de Deep Principle<\/strong>, empresa de inteligencia artificial para la ciencia.<\/p>\n

No cabe duda que los expertos tienen opiniones encontradas sobre la posibilidad o no de que la IA realmente aporte conocimiento cient\u00edfico, o realmente haga ciencia. El debate est\u00e1 servido.  <\/p>\n

Fuentes: <\/strong><\/p>\n

Journal Science<\/a><\/p>\n

Celina Zhao<\/a><\/p>\n

Nature<\/a> (Katherine M. Collins y Josu\u00e9 B. Tenenbaum)<\/p>\n

El contenido de este sitio est\u00e1 bajo una licencia Creative Commons Attribution 4.0 International. Difunde, cita y enlaza<\/strong>.<\/em><\/p>\n

COMO CITAR (APA 7)<\/p>\n

Flores-Vivar, J.M. (14 de marzo de 2026) \u00bfSabe la inteligencia artificial hacer ciencia? Cultura de Red<\/em> (Blogs Fundaci\u00f3n para el Conocimiento Madrid+d), [https:\/\/acortar.link\/D0YZwT<\/a>]<\/p>\n

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