Inteligencia artificial generativa vs. el potencial del cerebro humano: ¿Qué nos hace únicos?

En la era de la inteligencia artificial generativa, donde máquinas como ChatGPT parecen rozar los límites de la creatividad y el razonamiento humano, surge una pregunta inevitable: ¿qué nos sigue haciendo únicos? Frente a algoritmos que aprenden por estadística, nuestro pensamiento nace de la experiencia, la empatía y la intención. La singularidad humana no está en lo que hacemos, sino en cómo y por qué lo hacemos.

Cada 22 de julio, Día Mundial del Cerebro nos invita a reflexionar sobre la maravilla que representa este órgano en la vida humana. Hoy, frente al vertiginoso ascenso de la inteligencia artificial generativa (IAG), surge una pregunta inevitable: ¿qué diferencia verdaderamente a una mente humana de un sistema artificial capaz de conversar, crear imágenes, escribir códigos o incluso componer música? 

La IAG son modelos de lenguaje basado en inteligencia artificial diseñados para comprender, generar y responder texto de manera coherente y contextual. Estos pueden ayudarte a redactar correos, resumir documentos complejos o incluso mantener una conversación fluida sobre cualquier tema, como si interactúas con una persona experta en múltiples áreas.

Aunque la IA parece acercarse a nuestra creatividad, racionalidad y lenguaje, hay aspectos en los que el cerebro humano sigue siendo, sin duda, único e irrepetible. Sigue leyendo y conoce más de este interesante tema.

¿Cómo funciona el cerebro y la IA generativa?

La IA generativa se basa en redes neuronales artificiales entrenadas con grandes volúmenes de datos para predecir y generar contenido nuevo. Su funcionamiento es esencialmente estadístico: aprende patrones, distribuciones y relaciones de palabras, imágenes o sonidos para generar resultados coherentes a nuevas entradas. Modelos como GPT o Stable Diffusion procesan entradas llamadas “prompts” y, mediante millones o billones de parámetros entrenados, producen textos, imágenes u otras salidas basadas en probabilidad.¹

El cerebro humano, en cambio, trabaja basado en una arquitectura biológica altamente evolucionada. Sus redes neuronales no sólo procesan información, sino que están profundamente reguladas por emociones, experiencias previas, contexto social y corporalidad. A diferencia de las máquinas, la inteligencia humana, que se origina en redes neuronales orgánicas, es muy distinta de la artificial, que opera sobre sistemas digitales capaces de una velocidad, conectividad, escalabilidad y actualización mucho mayores.²

Además, mientras el cerebro humano es altamente eficiente energéticamente, los sistemas artificiales superan ampliamente nuestras capacidades en velocidad de procesamiento y comunicación directa, lo que les permite trabajar en conjunto sin los errores de interpretación comunes entre humanos. Estas diferencias estructurales y funcionales hacen que la comparación directa entre ambos tipos de inteligencia sea inapropiada y reductiva.²

¿Cuánta energía usan?

Uno de los contrastes más impactantes es el energético. El cerebro humano consume aproximadamente 20 vatios, menos que una bombilla estándar. Con esa energía, puede realizar varias tareas a la vez: conversar, recordar, razonar, sentir y mover el cuerpo.²

Por el contrario, entrenar y operar modelos de IA generativa requiere una cantidad colosal de energía. Por ejemplo, se estima que los modelos de lenguaje basados en inteligencia artificial, requieren unos 564 MWh (megavatios hora) diarios para operar, una cifra cercana al total consumido durante el entrenamiento de GPT-3 (1,287 MWh), lo que resalta su considerable impacto ambiental.³

¿Cuánta información procesan?

La capacidad del cerebro humano para procesar información cognitiva de forma consciente se estima en 10 a 50 bits por segundo. Las tareas cognitivas como leer o hacer cálculos requieren toda nuestra atención y tiempo, a diferencia de las calculadoras que pueden realizar millones de operaciones complejas con rapidez. Aunque podemos procesar información en paralelo, no somos capaces de realizar varias tareas cognitivas deliberadas al mismo tiempo (es decir, no podemos hacer “multitasking”).²

Además, el conocimiento y las habilidades cognitivas que adquirimos tienden a olvidarse con el tiempo mucho más que las habilidades perceptivo-motoras, debido a una baja retención de la información. El cerebro también es capaz de integrar información visual, auditiva, táctil, emocional y simbólica de forma simultánea, y sin requerir atención consciente constante.²

La IA, por su parte, procesa datos a velocidades superiores en tareas específicas; es capaz de procesar datos de alta dimensión en diversos dominios, desde datos unidimensionales como señales y textos, hasta datos multidimensionales como imágenes, vídeo o audio, pero lo hace en entornos altamente controlados y sin conciencia de contexto. Además, cada IA está limitada a su dominio: una IA que genera imágenes no puede, por defecto, razonar como un humano ni interpretar una metáfora cultural sin entrenamiento específico.^2,4

¿Qué no puede replicar la IA?

Aquí radica lo esencial. La IA generativa puede imitar el lenguaje humano, crear obras “originales” y adaptarse a tareas. Sin embargo, no tiene conciencia, emociones auténticas, motivaciones, intuición ni sentido moral. Las redes neuronales biológicas y artificiales poseen formas de inteligencia fundamentalmente distintas.²

Aunque pensar de forma abstracta no requiere mucha capacidad de cálculo, cosas como movernos o reconocer lo que vemos sí necesitan muchos recursos. Aun así, los humanos hacemos estas tareas con mucha facilidad. Esto indica que somos mucho mejores en habilidades como percibir y movernos que en pensar de forma lógica o abstracta. Por ejemplo, podemos reconocer más fácilmente un objeto completo que sus partes por separado, o identificar letras más rápido cuando están dentro de una palabra que cuando están solas.²

Lo anterior demuestra que muchas tareas que consideramos fáciles pueden ser extremadamente complejas para una computadora, mientras que otras que nos resultan difíciles, como el pensamiento abstracto, no lo son tanto por su naturaleza, más bien que representan habilidades relativamente nuevas en nuestra evolución.²

Conclusión: la singularidad humana no es técnica, sino existencial

El avance de la inteligencia artificial generativa no debe verse como una amenaza directa a la esencia del ser humano, sino como un espejo que nos obliga a replantear qué es lo que realmente nos hace únicos. El cerebro humano no es solo un órgano biológico eficiente: es donde nace la empatía, la creatividad toma forma y la conciencia moral despierta. En el Día Mundial del Cerebro, recordamos que la inteligencia no se mide solo por la capacidad de generar contenido, sino por la habilidad de conectar, sentir y transformar el mundo con propósito.

PUNTOS CLAVE DE ESTA NOTA:

1. La inteligencia artificial generativa funciona mediante redes neuronales artificiales que aprenden patrones estadísticos, mientras que el cerebro humano opera a través de una arquitectura biológica moldeada por emociones, experiencias y contexto social.
   
   
2. El cerebro humano es extraordinariamente eficiente, consumiendo solo 20 vatios. En cambio, modelos de IA, pueden consumir hasta 564 MWh diarios, lo que subraya su alto impacto ambiental.
   
   
3. Aunque el cerebro humano tiene una capacidad de procesamiento consciente limitada (10–50 bits por segundo), puede integrar información multisensorial en paralelo. La IA supera en velocidad y volumen de procesamiento, pero lo hace sin comprensión contextual ni conciencia.
   
   
4. La IA no posee conciencia, emociones, intuición ni moralidad. Aunque puede simular creatividad y lenguaje humano, no puede replicar la profundidad de la inteligencia perceptivo-motora ni la complejidad subjetiva del ser humano.
   
   
5. Lo que nos hace únicos no es la capacidad técnica, sino nuestra experiencia vivida, nuestra empatía, nuestra creatividad y nuestra conciencia moral. La IA puede imitarnos, pero no reemplazar la esencia existencial humana.

Elaborado por: Dr. Oscar Rodrigo Aguilar Villegas

Médico investigador, residente de Medicina Interna, experto en educación para la salud.

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Referencias

1. Banh L, Strobel G. Generative artificial intelligence. Electron Mark. 2023;33(63). doi:10.1007/s12525-023-00680-1
2. Korteling JE, van de Boer-Visschedijk GC, Blankendaal RAM, Boonekamp RC, Eikelboom AR. Human versus Artificial Intelligence. Front Artif Intell. 2021;4:622364. doi:10.3389/frai.2021.622364
3. de Vries A. The growing energy footprint of artificial intelligence. Joule. 2023 Oct 18;7:1–4. doi:10.1016/j.joule.2023.09.004
4. Bellaiche L, Shahi R, Turpin MH, Ragnhildstveit A, Sprockett S, Barr N, Christensen A, Seli P. Humans versus AI: whether and why we prefer human-created compared to AI-created artwork. Cogn Res Princ Implic. 2023;8(42). doi:10.1186/s41235-023-00499-6