¿Los modelos de lenguaje de IA "entienden" el mundo real? A nivel básico, sí, según un nuevo estudio.


Una nueva investigación demuestra que los modelos de lenguaje de IA pueden desarrollar una «comprensión» matemática que diferencia entre eventos comunes, improbables, imposibles o simplemente absurdos.

Estados Unidos, 22 de abril de 2026

PROVIDENCE, Rhode Island [Universidad de Brown] — Gran parte del conocimiento que los chatbots de IA tienen del mundo proviene de la ingesta masiva de texto de internet, con todos sus datos, falsedades, información y sinsentidos. Con esta información, ¿es posible que los modelos de lenguaje de IA tengan una «comprensión» del mundo real?

Resulta que sí, o al menos algo parecido. Así lo revela un nuevo estudio realizado por investigadores de la Universidad de Brown, que se presentará el sábado 25 de abril en la Conferencia Internacional sobre Representaciones de Aprendizaje en Río de Janeiro, Brasil.

El estudio analizó en profundidad varios modelos de lenguaje de IA para buscar indicios de que distinguen entre eventos y escenarios comunes, improbables, imposibles o completamente absurdos.

“Este trabajo revela cierta evidencia de que los modelos de lenguaje han codificado algo similar a las restricciones causales del mundo real”, afirmó Michael Lepori, candidato a doctorado en Brown y líder del estudio. “Más allá de simplemente codificar estas restricciones, lo hacen de una manera que predice los juicios humanos sobre estas categorías”.

La investigación de Lepori explora la intersección entre la informática y la cognición humana. Su director de tesis es Ellie Pavlick, profesora de informática, y Thomas Serre, profesor de ciencias cognitivas y psicológicas, ambos miembros del cuerpo docente del Instituto Carney para la Ciencia del Cerebro de Brown y coautores de la investigación.

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Brown University (Estados Unidos)

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