{"id":162581,"date":"2026-08-10T11:05:56","date_gmt":"2026-08-10T11:05:56","guid":{"rendered":"https:\/\/blog.cognifit.com\/?p=162581"},"modified":"2026-08-10T12:41:06","modified_gmt":"2026-08-10T12:41:06","slug":"un-nuevo-analisis-conceptual-revela-diferencias-clave-entre-el-razonamiento-humano-y-el-de-la-ia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blog.cognifit.com\/es\/un-nuevo-analisis-conceptual-revela-diferencias-clave-entre-el-razonamiento-humano-y-el-de-la-ia\/","title":{"rendered":"Un nuevo an\u00e1lisis conceptual revela diferencias clave entre el razonamiento humano y el de la IA"},"content":{"rendered":"\n

\u00bfPor qu\u00e9 una IA puede generar un poema brillante en cuesti\u00f3n de segundos y, sin embargo, tener dificultades con la l\u00f3gica sencilla del mundo real? Aunque la inteligencia artificial parece cada vez m\u00e1s humana, los cient\u00edficos estudian las diferencias estructurales entre los resultados generados por las m\u00e1quinas y el pensamiento humano. Un nuevo an\u00e1lisis conceptual plantea que, mientras los modelos de lenguaje combinan ideas a partir de patrones estad\u00edsticos aprendidos, los seres humanos construyen nuevos conceptos mediante objetivos internos, la experiencia f\u00edsica y las relaciones de causa y efecto. Esta diferencia podr\u00eda ayudar a explicar por qu\u00e9 el razonamiento humano mantiene una mayor capacidad de adaptaci\u00f3n ante situaciones desconocidas. El an\u00e1lisis describe las principales diferencias en la manera en que los seres humanos y la inteligencia artificial construyen nuevos significados.<\/em><\/em><\/p>\n\n\n

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En qu\u00e9 se diferencian el pensamiento humano y el de la IA. Imagen de Magnific<\/em><\/em><\/figcaption><\/figure><\/div>\n\n\n

Nota:<\/strong> Este art\u00edculo tiene fines informativos y educativos. Resume una investigaci\u00f3n cient\u00edfica en un lenguaje accesible para un p\u00fablico amplio y no es un comunicado de prensa cient\u00edfico oficial.<\/em><\/p>\n\n\n\n

\u00bfC\u00f3mo crean los seres humanos nuevas ideas? A menudo tomamos conceptos conocidos, seleccionamos los elementos relevantes y los combinamos para crear algo completamente nuevo. En ciencia cognitiva, este proceso se conoce como integraci\u00f3n conceptual<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

Pensemos en las palabras inglesas \u201chouseboat\u201d (casa flotante) y \u201cboathouse\u201d (cobertizo para guardar embarcaciones). Ambas combinan los conceptos de casa y barco, pero comprendemos de inmediato que tienen significados muy diferentes: una houseboat<\/em> es una embarcaci\u00f3n dise\u00f1ada para vivir en ella, mientras que un boathouse<\/em> es una construcci\u00f3n destinada a guardar embarcaciones. Nuestra mente no se limita a fusionar todas las caracter\u00edsticas de ambos conceptos. En su lugar, selecciona aquellas que tienen sentido para un significado u objetivo determinado. La inteligencia artificial tambi\u00e9n puede combinar conceptos existentes para producir ideas sorprendentemente novedosas. Pero \u00bflas crea del mismo modo que la mente humana?<\/p>\n\n\n\n

Un an\u00e1lisis conceptual realizado por Spencer K. Lynn, de la Divisi\u00f3n de Inteligencia Artificial Centrada en el Ser Humano de Charles River Analytics, estudia esta cuesti\u00f3n. Publicado en Frontiers in Psychology<\/em> el 29 de julio de 2026, el trabajo compara c\u00f3mo los seres humanos y los grandes modelos de lenguaje (LLM, por sus siglas en ingl\u00e9s) construyen nuevos significados.<\/p>\n\n\n\n

La distinci\u00f3n propuesta resulta llamativa: el pensamiento humano se fundamenta en objetivos internos, la experiencia f\u00edsica, la acci\u00f3n y las relaciones causales, mientras que los modelos de lenguaje generan nuevas combinaciones principalmente a partir de patrones estad\u00edsticos aprendidos e instrucciones proporcionadas externamente.<\/p>\n\n\n\n

Qu\u00e9 investig\u00f3 el autor<\/h2>\n\n\n\n

El trabajo aborda un interrogante fundamental de la ciencia cognitiva: cuando es posible combinar varios conceptos, \u00bfqu\u00e9 determina qu\u00e9 caracter\u00edsticas se conservan y cu\u00e1les se descartan?<\/p>\n\n\n\n

Lynn propone que, en los seres humanos, la respuesta est\u00e1 estrechamente relacionada con nuestros objetivos y nuestra interacci\u00f3n con el mundo f\u00edsico. La integraci\u00f3n conceptual humana se describe como generativa y causal<\/strong>. Cuando nos encontramos ante algo desconocido, recurrimos a conocimientos previos para comprender qu\u00e9 es, qu\u00e9 puede hacer y c\u00f3mo podr\u00eda ayudarnos a alcanzar un objetivo concreto.<\/p>\n\n\n\n

Los modelos de lenguaje funcionan de manera diferente. Lynn caracteriza su forma de integraci\u00f3n como novedosa desde el punto de vista distribucional<\/strong>. Los grandes modelos de lenguaje aprenden patrones complejos a partir de enormes cantidades de datos y generan nuevas combinaciones coherentes con esos patrones aprendidos, guiados por las instrucciones, la alineaci\u00f3n, el contexto y los procedimientos de decodificaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

Por tanto, la distinci\u00f3n no se limita a si los seres humanos o la IA pueden ser creativos. Ambos pueden producir combinaciones novedosas. La cuesti\u00f3n central es qu\u00e9 determina la selecci\u00f3n de esas combinaciones y la finalidad que las gu\u00eda.<\/p>\n\n\n\n

C\u00f3mo se llev\u00f3 a cabo el an\u00e1lisis<\/h2>\n\n\n\n

Se trat\u00f3 de un estudio conceptual, no de un experimento con participantes humanos. Lynn revis\u00f3 investigaciones de ciencia cognitiva, neurociencia e inteligencia artificial y cre\u00f3 un peque\u00f1o modelo computacional para ilustrar c\u00f3mo podr\u00eda funcionar la integraci\u00f3n conceptual orientada a objetivos.<\/p>\n\n\n\n

El modelo utiliza el ejemplo hipot\u00e9tico de una persona que ve por primera vez un V-22 Osprey. Esta aeronave fue elegida porque su dise\u00f1o t\u00e9cnico combina caracter\u00edsticas de un avi\u00f3n y un helic\u00f3ptero, por lo que su forma de volar puede no resultar evidente a primera vista. Al combinar conocimientos relevantes sobre aviones y helic\u00f3pteros, la persona se forma una idea de las capacidades de vuelo de la aeronave. Su objetivo ayuda a determinar qu\u00e9 caracter\u00edsticas son relevantes.<\/p>\n\n\n\n

El modelo ilustra el marco propuesto, pero no demuestra que el cerebro<\/a> utilice exactamente este mecanismo. Adem\u00e1s, el procesamiento predictivo sigue siendo una teor\u00eda objeto de debate en la ciencia cognitiva.<\/p>\n\n\n\n

Qu\u00e9 diferencia a este an\u00e1lisis<\/h2>\n\n\n\n

Aunque pueda parecer evidente que la IA carece de cuerpo f\u00edsico, el an\u00e1lisis examina una cuesti\u00f3n m\u00e1s profunda: \u00bfc\u00f3mo afecta esta diferencia a la manera en que los seres humanos y los modelos de lenguaje construyen nuevos significados? En lugar de considerar la IA como \u00abconsciente\u00bb o como un \u00absimple sistema de reconocimiento de patrones\u00bb, Lynn compara las distintas arquitecturas de control que podr\u00edan sustentar la integraci\u00f3n conceptual humana y la de los modelos de lenguaje.<\/p>\n\n\n\n

El an\u00e1lisis se centra en el origen de la finalidad que gu\u00eda una nueva idea.<\/p>\n\n\n\n

En los seres humanos, los objetivos existen dentro de un sistema biol\u00f3gico corp\u00f3reo. Tenemos necesidades f\u00edsicas, percibimos nuestro entorno, actuamos sobre el mundo, observamos las consecuencias y revisamos nuestra comprensi\u00f3n cuando una idea falla. Esto permite a los seres humanos comprender los objetos en t\u00e9rminos de affordances<\/em> (posibilidades de acci\u00f3n)<\/strong>, es decir, las acciones que un objeto permite realizar en relaci\u00f3n con un objetivo. Imaginemos que necesitamos alcanzar un objeto situado por encima de nuestra cabeza. Normalmente, asociamos una silla con sentarse, pero nuestro objetivo nos lleva a percibirla como un escal\u00f3n provisional. Las propiedades f\u00edsicas del objeto no han cambiado; lo que cambia es cu\u00e1les de ellas resultan relevantes para nuestro objetivo actual.<\/p>\n\n\n\n

Los grandes modelos de lenguaje carecen de este anclaje biol\u00f3gico. Sus aparentes objetivos se introducen externamente mediante los objetivos de entrenamiento, la alineaci\u00f3n, las instrucciones, el contexto y los procedimientos de decodificaci\u00f3n. Lynn denomina a estos objetivos externos proxy-goals<\/em> (objetivos sustitutivos)<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

Argumentos clave del an\u00e1lisis<\/h2>\n\n\n\n

1. Las ideas humanas est\u00e1n vinculadas a los objetivos y la acci\u00f3n<\/h3>\n\n\n\n

Seg\u00fan el marco propuesto por Lynn, la integraci\u00f3n conceptual humana est\u00e1 estrechamente relacionada con aquello que intentamos lograr. No necesitamos procesar todas las propiedades posibles de un objeto. Nuestros objetivos dirigen la atenci\u00f3n hacia las caracter\u00edsticas relevantes.<\/p>\n\n\n\n

Si una persona necesita cambiar una bombilla, una silla puede convertirse en un escal\u00f3n provisional. El objetivo hace que su capacidad para proporcionar altura y soportar peso resulte relevante, mientras que otras propiedades pierden importancia. Las affordances<\/em> (posibilidades de acci\u00f3n) son fundamentales para la flexibilidad conceptual humana: los conceptos no solo est\u00e1n relacionados con lo que son las cosas, sino tambi\u00e9n con lo que potencialmente podemos hacer con ellas.<\/p>\n\n\n\n

2. Los modelos de lenguaje construyen ideas novedosas a partir de patrones aprendidos<\/h3>\n\n\n\n

Los grandes modelos de lenguaje generan respuestas identificando patrones complejos aprendidos a partir de grandes cantidades de texto y prediciendo qu\u00e9 palabras tienen m\u00e1s probabilidades de aparecer a continuaci\u00f3n. Esto les permite combinar conceptos conocidos de formas coherentes, creativas y, en ocasiones, verdaderamente novedosas.<\/p>\n\n\n\n

Sin embargo, el trabajo sostiene que estas ideas no se fundamentan en los propios objetivos f\u00edsicos ni en las experiencias del modelo. Un gran modelo de lenguaje puede sugerir que se utilice una silla como escal\u00f3n, pero no puede comprobar f\u00edsicamente si la silla es estable, observar qu\u00e9 ocurre ni aprender directamente mediante la experiencia corporal si la idea falla.<\/p>\n\n\n\n

Cuando una instrucci\u00f3n incluye varios requisitos contrapuestos, el modelo tambi\u00e9n puede tener dificultades para equilibrarlos. En lugar de satisfacer plenamente cada uno de ellos, puede generar una soluci\u00f3n intermedia gen\u00e9rica que parece adecuada, pero que no cumple por completo ninguno.<\/p>\n\n\n\n

3. Los seres humanos pueden poner a prueba sus ideas en el mundo f\u00edsico<\/h3>\n\n\n\n

Una distinci\u00f3n fundamental que destaca el an\u00e1lisis es el ciclo humano de retroalimentaci\u00f3n entre percepci\u00f3n y acci\u00f3n. Las personas pueden formular una idea, actuar en funci\u00f3n de ella, observar qu\u00e9 sucede, detectar un error y actualizar de manera persistente su modelo mental. Tambi\u00e9n podemos simular mentalmente posibles resultados antes de actuar.<\/p>\n\n\n\n

Los modelos de lenguaje pueden adaptarse de forma transitoria a la informaci\u00f3n disponible en su ventana de contexto actual. Los sistemas modernos de IA tambi\u00e9n pueden ampliar sus capacidades mediante herramientas externas, m\u00f3dulos de memoria y entradas multimodales. Sin embargo, Lynn sostiene que la arquitectura b\u00e1sica de los modelos de lenguaje carece de un ciclo corp\u00f3reo e intr\u00ednsecamente motivado que conecte los objetivos f\u00edsicos, la percepci\u00f3n, la acci\u00f3n y la actualizaci\u00f3n persistente del modelo.<\/p>\n\n\n\n

Esta diferencia cobra especial importancia ante problemas verdaderamente desconocidos que requieren razonamiento causal, planificaci\u00f3n<\/a> a largo plazo, intervenci\u00f3n en el mundo real y actualizaciones adaptativas del modelo.<\/p>\n\n\n\n

Conclusiones del autor<\/h2>\n\n\n\n

El trabajo no sostiene que los grandes modelos de lenguaje sean incapaces de generar resultados novedosos o \u00fatiles. Pueden combinar conceptos de formas sofisticadas y captar relaciones complejas presentes en sus datos de entrenamiento.<\/p>\n\n\n\n

La diferencia m\u00e1s profunda reside en c\u00f3mo se construyen los nuevos significados y qu\u00e9 les confiere una finalidad. La flexibilidad conceptual humana est\u00e1 integrada en un sistema biol\u00f3gico que interact\u00faa con el mundo f\u00edsico. Nuestros objetivos ayudan a determinar qu\u00e9 informaci\u00f3n es relevante, nuestro conocimiento de las relaciones causales nos permite anticipar resultados y la retroalimentaci\u00f3n derivada de la acci\u00f3n f\u00edsica nos permite revisar las ideas que no funcionan.<\/p>\n\n\n\n

Los grandes modelos de lenguaje funcionan de manera diferente. Sus resultados est\u00e1n guiados por relaciones estad\u00edsticas aprendidas, junto con los objetivos de entrenamiento, la alineaci\u00f3n, las instrucciones, el contexto, las herramientas y las estrategias de decodificaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

Seg\u00fan Lynn, esta diferencia arquitect\u00f3nica podr\u00eda ayudar a explicar por qu\u00e9 los modelos de lenguaje parecen muy capaces en contextos bien estructurados, pero muestran fragilidad cuando se enfrentan a problemas abiertos que requieren objetivos persistentes, comprensi\u00f3n causal, interacci\u00f3n f\u00edsica y adaptaci\u00f3n en tiempo real.<\/p>\n\n\n\n

\u00bfQu\u00e9 podr\u00eda significar esto para el futuro de la IA?<\/h2>\n\n\n\n

El trabajo sugiere que lograr que la IA tenga una mayor capacidad de adaptaci\u00f3n podr\u00eda requerir algo m\u00e1s que simplemente aumentar el tama\u00f1o de los modelos, la cantidad de datos de entrenamiento o la longitud de la ventana de contexto.<\/p>\n\n\n\n

Lynn propone incorporar una capa de affordances<\/em> que ayudar\u00eda a un sistema de IA a relacionar un objetivo con las posibles acciones y sus consecuencias previsibles. En teor\u00eda, esto podr\u00eda permitir al sistema comparar diferentes soluciones, anticipar qu\u00e9 podr\u00eda ocurrir, utilizar la retroalimentaci\u00f3n y revisar su enfoque cuando una idea no funcione.<\/p>\n\n\n\n

Seg\u00fan el trabajo, esto desplazar\u00eda el enfoque de predecir \u00ab\u00bfqu\u00e9 palabra deber\u00eda aparecer a continuaci\u00f3n?\u00bb a evaluar \u00ab\u00bfqu\u00e9 acci\u00f3n o soluci\u00f3n permitir\u00eda alcanzar mejor este objetivo?\u00bb. Se trata de una l\u00ednea propuesta para futuras investigaciones sobre IA, no de una capacidad demostrada en el an\u00e1lisis.<\/p>\n\n\n\n

El contexto m\u00e1s amplio<\/h2>\n\n\n\n

Este an\u00e1lisis contribuye al debate cient\u00edfico sobre las diferencias arquitect\u00f3nicas entre la inteligencia biol\u00f3gica y los sistemas de aprendizaje autom\u00e1tico. Al examinar la integraci\u00f3n conceptual desde la perspectiva del procesamiento predictivo y la cognici\u00f3n<\/a> corporizada, el trabajo ofrece un marco para comprender c\u00f3mo los seres humanos y los sistemas computacionales pueden diferir al seleccionar informaci\u00f3n relevante, construir nuevos significados y responder ante situaciones desconocidas.<\/p>\n\n\n\n

Conclusi\u00f3n<\/h2>\n\n\n\n

Los seres humanos y la IA pueden producir ideas sorprendentemente similares, pero el an\u00e1lisis de Lynn sugiere que podr\u00edan llegar a ellas de formas fundamentalmente diferentes.<\/p>\n\n\n\n

Los modelos de lenguaje crean nuevas combinaciones a partir de patrones aprendidos e instrucciones proporcionadas externamente. La cognici\u00f3n humana, en cambio, est\u00e1 determinada por los objetivos, la experiencia f\u00edsica, la comprensi\u00f3n causal y la capacidad de actuar, observar los resultados y adaptarse.<\/p>\n\n\n\n

Para la ciencia cognitiva, esta diferencia pone de relieve una de las caracter\u00edsticas m\u00e1s extraordinarias de la mente humana: no nos limitamos a combinar informaci\u00f3n, sino que decidimos qu\u00e9 es relevante en funci\u00f3n de lo que intentamos lograr. Comprender esta flexibilidad orientada a objetivos podr\u00eda ayudar a explicar tanto por qu\u00e9 los seres humanos pueden adaptarse a situaciones desconocidas como qu\u00e9 podr\u00edan necesitar aprender todav\u00eda los futuros sistemas de IA.<\/p>\n\n\n\n

El contenido de este art\u00edculo tiene fines informativos y no sustituye el asesoramiento m\u00e9dico. Ante cualquier duda relacionada con la salud, consulta siempre con un profesional sanitario.<\/em><\/p>\n\n\n\n

Referencia:<\/h5>\n\n\n\n

Lynn, S. K. (2026). Conceptual blending in humans and language models. Frontiers in Psychology, 17:1849083. DOI: 10.3389\/fpsyg.2026.1849083<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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