Un estudio revela que la IA actual no comprende bien las interacciones sociales humanas

Un estudio reciente de la Universidad Johns Hopkins ha revelado que los modelos de inteligencia artificial actuales tienen serias dificultades para interpretar correctamente interacciones sociales en escenas dinámicas. Esta habilidad es esencial para tecnologías como los vehículos autónomos o los robots asistenciales, que necesitan entender intenciones y comportamientos humanos en tiempo real. La investigación, liderada por la profesora Leyla Isik, evaluó cómo personas y más de 350 modelos de IA (de lenguaje, imagen y video) respondían ante vídeos cortos con diferentes tipos de interacciones humanas. Mientras que los humanos coincidían en sus interpretaciones, los modelos de IA mostraban bajos niveles de concordancia. Los modelos de video fueron especialmente deficientes al describir acciones humanas, y ni siquiera los modelos de imágenes, analizando fotogramas, pudieron identificar adecuadamente si había comunicación entre personas. Los modelos de lenguaje, en cambio, mostraron algo más de precisión. Según los investigadores, esta brecha puede deberse a que las redes neuronales artificiales están basadas en partes del cerebro humano que procesan imágenes estáticas, no escenas sociales en movimiento. Los hallazgos plantean una limitación fundamental en el desarrollo actual de la IA y sugieren que se necesita una nueva arquitectura para que estas tecnologías comprendan mejor las complejidades del comportamiento humano en contextos reales.