Alan Turing es, además de uno de los matemáticos más importantes de la historia, el inventor de una prueba pensada para identificar si un robot está intentando hacerse pasar por un humano. Sin embargo, el crecimiento de las inteligencias artificiales y el debut de plataformas como Midjourney, Stable Diffusion o ChatGPT ha puesto en jaque a esta prueba. Y, con el paso de los años, el veredicto en torno a la misma es claro: el test de Turing está obsoleto y es inservible.
Por ello, en la actualidad existen otras siete alternativas para saber cuándo una IA intenta hacerse pasar por un humano. Sin embargo, muchas de ellas consiguen superar las pruebas que vamos a plasmar a continuación y demuestran que esta tecnología avanza a pasos agigantados. Por ello, te vamos a contar cuáles son las siete pruebas más populares para identificar si al otro lado de la pantalla se encuentra un humano o, como ya sucede en muchas ocasiones, una inteligencia artificial.
Siete pruebas para diferenciar a un humano de una IA
- La prueba de Ebert: esta prueba la propuso Robert Ebert, un conocido crítico de cine. Después de perder la voz tras una cirugía, Ebert ha tenido que utilizar un sintetizador de voz. Y, a raíz de esta situación, se le ocurrió el test definitivo para una IA: replicar las entonaciones humanas para provocar según qué sentimientos en otras personas. De momento, esta es la prueba más complicada de solventar.
- Test de Eugene: ideado por Eugene Goostman, uno de los primeros en demostrar lo anticuado que está el test de Turing. Para comprobar que una inteligencia artificial no es un humano, Goostman propuso una serie de pruebas relacionadas con el reconocimiento del habla o la visión artificial. Por tanto, algo tan “sencillo” como montar un mueble es capaz de desmontar a una IA que se esté haciendo pasar por un humano.
- Los códigos CAPTCHA: uno de los elementos más populares de internet es, a la vez, una de las herramientas más eficaces para diferenciar a un humano de una IA. Aunque pierden eficacia a pasos agigantados a raíz de la evolución de estas tecnologías, lo cierto es que sus acertijos necesitan imaginación y capacidad de adaptación para resolver el misterio. Y, por ello, muchas inteligencias artificiales son incapaces de solucionar estos códigos.
- Test de Lovelace 2.0: esta prueba surge de la mente de Mark Riedl, profesor del Instituto Tecnológico de Georgia. A diferencia del test de Turing, Riedl se centra en el aspecto creativo, razón por la que la IA tendrá que escribir un poema o elaborar una pintura para conseguir engañar a los examinadores. Sin embargo, herramientas como Stable Diffusion o ChatGPT han demostrado que pueden llevar a cabo estas tareas sin mucha complicación.
- Prueba de Feigenbaum: el encargado de realizar este test fue Edward Feigenbaum, un experto que ideó una prueba sencilla, pero difícil de ejecutar: intentar que la IA se haga pasar por un “experto” en un campo determinado. Por ello, que la inteligencia artificial pase la prueba dependerá de lo complicada que sea la materia a la que se tiene que examinar.
- Prueba de esquemas de Winograd: el profesor Terry Winograd, experto en psicología e inteligencia artificial de la Universidad de Stanford, diseñó una prueba que mide la capacidad de una IA para resolver anáforas. Así, este reto busca desenmascarar a una IA que intente hacerse pasar por un ser humano a través de varias preguntas que ponen a prueba el procesamiento del lenguaje natural. Y, como recogen desde Xataka, es una de las más complicadas para estas tecnologías.
- Test de Marcus: otro profesor, en este caso Gary Marcus (especializado en psicología y ejerciendo en la Universidad de Nueva York), ideó otra alternativa al test de Turing centrada en una capacidad muy humana: el humor. Para ello, la IA recibirá un programa de televisión y debe indicar cuándo se debe reír el usuario, razón por la que tiene que tender el sarcasmo, el humor y otros aspectos como la ironía.
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