Las inteligencias artificiales de lenguaje han demostrado ser herramientas increíbles para resolver problemas de todo tipo, desde programación hasta creatividad. Sin embargo, algunas versiones de ChatGPT, Gemini y Deepseek han mostrado una debilidad sorprendente ante un simple problema matemático:
«Usando solo una vez cada uno de estos números (3, 4, 5, 6), opera con ellos de manera que obtengas 24.»
A pesar de su aparente sencillez, este problema pone en aprietos a muchos modelos de IA, provocando respuestas erróneas, razonamientos inconsistentes e incluso bucles de cálculos incorrectos.
¿Por qué las IA fallan en este problema?
La razón principal de este fallo radica en que modelos como ChatGPT no cuentan con un «motor aritmético» interno. En lugar de calcular como lo haría una calculadora, generan respuestas basándose en patrones de lenguaje. Esto significa que intentan resolver el problema reconstruyendo ejemplos previos de resoluciones matemáticas en su base de datos en lugar de realizar los cálculos de forma algorítmica.
Este tipo de errores son más comunes en versiones menos avanzadas o económicas de estas IA. Modelos más sofisticados podrían resolverlo, pero incluso en estos casos pueden tardar varios minutos en encontrar la solución correcta, como ocurriría con ChatGPT o1. Curiosamente, o1 parece sortear el problema ocultando su proceso de razonamiento, lo que evita los errores visibles en modelos anteriores. Aunque no es del todo claro si también se tropieza con los mismos obstáculos, el hecho de no mostrar su lógica de resolución hace que parezca más preciso.
IA atrapadas en un bucle de lógica errónea
Cuando una IA intenta resolver el problema, suele cometer errores como repetir números, usar operaciones incorrectas o quedarse en un bucle de explicaciones sin llegar a una solución. Algunos modelos incluso generan soluciones imposibles como «(6 / 3) * (5 + 4)» sin darse cuenta de que no cumple con las reglas del problema. O peor aún, afirman haber resuelto el problema con operaciones sin sentido, como «10+3=24».
Este comportamiento no es realmente un «bug», sino una consecuencia de cómo funcionan los modelos de lenguaje: generan texto probabilísticamente sin comprender realmente lo que dicen. En muchos casos, ChatGPT se autocorrige, pero al hacerlo puede generar respuestas más confusas en lugar de encontrar la solución correcta.
La importancia de los prompts en los chatbots
Uno de los aspectos más relevantes al usar modelos de IA como ChatGPT es la formulación de los prompts. Cuanta más información y precisión se incluya en la instrucción, mejores serán las respuestas obtenidas. Este es un factor clave en entornos profesionales, donde el uso adecuado de la IA puede hacerla una herramienta poderosa. Programadores, redactores y otros profesionales han aprendido que cuanto más claro sea el prompt, más efectiva será la respuesta de la IA.
Por eso, aunque un chatbot pueda fallar en problemas matemáticos simples, cuando se usa correctamente, es capaz de proporcionar respuestas avanzadas en distintos campos. La calidad de las respuestas no solo depende de la IA, sino también de la habilidad del usuario para comunicarse con ella.
Un gran desconocimiento sobre la IA real
Este tipo de errores ha llevado a muchas críticas y malentendidos sobre el verdadero potencial de la inteligencia artificial. Algunos creadores de contenido en plataformas como YouTube han utilizado este fallo para burlarse de la IA, preguntándose con sarcasmo si «esta es la IA que va a curar el cáncer» mientras falla en sumar correctamente. Pero esta crítica se basa en una confusión común: los chatbots como ChatGPT no representan el alcance total de la IA moderna.
Los modelos de lenguaje, como los utilizados en chatbots, son solo una pequeña fracción de lo que la IA puede hacer actualmente. La IA también se aplica en diagnósticos médicos, simulaciones de física, optimización industrial y muchas otras áreas donde su capacidad va mucho más allá de completar texto de manera probabilística.
¿Cómo solucionar esta limitación?
Para mejorar la capacidad de las IA en matemáticas, los desarrolladores pueden integrar motores simbólicos como Wolfram Alpha o algoritmos de resolución numérica específicos. De hecho, OpenAI ya permite que ChatGPT use complementos como Wolfram para mejorar sus respuestas en este tipo de casos.
Mientras tanto, los usuarios pueden desafiar a estas IA con problemas similares para comprobar dónde están sus límites. Si te encuentras con una IA atrapada en un bucle de errores, intenta reformular el problema o darle pistas más concretas para guiarla a la solución correcta.
Conclusión: Aunque las IA de lenguaje son poderosas, también tienen debilidades inesperadas. Este curioso problema matemático es una demostración divertida de que, por ahora, las mentes humanas siguen teniendo la ventaja en ciertos tipos de pensamiento lógico. Sin embargo, la clave para aprovechar al máximo estas herramientas está en formular preguntas precisas y bien estructuradas. No debemos olvidar que la IA es mucho más que un chatbot: es una revolución en marcha que está transformando múltiples campos. ¡Prueba este problema con tu IA favorita y ve si también cae en la trampa! 😉
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