🔬 ¿Puede una IA redescubrir la relatividad? Varios equipos entrenan modelos solo con datos históricos para comprobarlo. Sus primeros ensayos sugieren que los modelos actuales hallan patrones, pero fallan al inferir leyes físicas generales desde pocos datos, el salto que exigiría una prueba como la propuesta por Demis Hassabis.
Hassabis planteó entrenar un modelo con lo conocido antes de 1911 y comprobar si reproduce la relatividad general. Tom Zahavy sostiene que los modelos de lenguaje no logran hacer saltos abductivos: inventar una causa para un fenómeno singular, en vez de extraer una regla de muchos ejemplos.
En un trabajo presentado en julio, Sendhil Mullainathan, del MIT, y sus colegas dieron a un modelo datos sintéticos de sistemas planetarios que seguían la mecánica newtoniana. El modelo no infirió la ley de gravitación: propuso una ley distinta y errónea para cada sistema.
Otros intentos tropiezan con problemas similares. Michael Hla entrenó un modelo con datos anteriores a 1900 y le dio pistas sobre el efecto fotoeléctrico y el experimento mental del ascensor. El sistema mostró indicios de intuición en algunos casos, pero falló en la mayoría y a veces repetía frases plausibles sin una representación sólida del mundo.
✅ Estas pruebas podrían servir para medir si una IA genera ideas que anticipen avances futuros. Pero aún son intentos tempranos: los datos históricos son escasos, contienen errores de digitalización y suelen filtrar información posterior a la fecha límite.
