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Teoría de la mente: qué significa en psicología y por qué los investigadores de IA la están debatiendo
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En resumen
La teoría de la mente es la capacidad cognitiva de atribuir creencias, deseos e intenciones a uno mismo y a otras personas, permitiendo hacer predicciones sobre el comportamiento incluso cuando la visión de la realidad de otra persona difiere de la propia. El concepto, estudiado durante mucho tiempo a través de pruebas de desarrollo infantil como la tarea Sally-Anne, ha vuelto al debate público después de que un investigador de Stanford informara que grandes modelos de lenguaje como GPT-4 aprueban muchas de las mismas pruebas, una afirmación que otros científicos cuestionan.
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Qué significa la teoría de la mente en psicología
La teoría de la mente (TM) se define como la capacidad de entender a otros individuos atribuyéndoles estados mentales, según la descripción general del concepto en Wikipedia. Permite que una persona reconozca que alguien más puede tener creencias, deseos o intenciones que difieran de las propias, y utilizar ese reconocimiento para predecir o explicar el comportamiento.
El término entró en la investigación moderna con el artículo de 1978 '¿Tiene el chimpancé una teoría de la mente?' de David Premack y Guy Woodruff, que impulsó a los psicólogos a estudiar la capacidad entre especies y a través del desarrollo infantil, según Wikipedia. Dos explicaciones rivales surgieron posteriormente sobre cómo funciona la TM: la 'teoría-teoría', que sostiene que las personas aplican reglas de psicología folk para inferir los estados de otros, y la teoría de la simulación, que sostiene que las personas modelan mentalmente a otros imaginándose a sí mismas en su lugar.
La prueba Sally-Anne
La herramienta estándar para probar la TM en niños es la tarea de falsa creencia, presentada más frecuentemente como la historia Sally-Anne: Sally pone una canica en su cesta y se va de la sala; Anne luego mueve la canica a una caja. Un niño aprueba la prueba prediciendo que Sally buscará la canica en la cesta —su creencia original, ahora falsa— en lugar de donde realmente está, como explica Wikipedia. Una versión relacionada, la tarea de contenido inesperado, pide a los niños que predigan qué creerá alguien más que hay dentro de una caja etiquetada engañosamente.
Los niños típicamente desarrollan estas capacidades en una secuencia establecida entre aproximadamente los tres y cinco años, pasando de entender que las personas pueden querer cosas diferentes, a entender que las personas pueden tener creencias diferentes, a aprobar pruebas completas de falsa creencia. Wikipedia señala que la secuencia exacta varía según la cultura: los niños en Irán y China, por ejemplo, comprenden el 'acceso al conocimiento' más temprano pero tardan más en comprender las 'creencias diversas', lo que los investigadores vinculan a valores culturales colectivistas.
Por qué la inteligencia artificial entró en el debate
El interés en la teoría de la mente de máquinas creció después de que Michal Kosinski, psicólogo computacional de Stanford, ejecutara las mismas tareas de falsa creencia utilizadas en niños a través de una serie de modelos de lenguaje. Según la página de preimpresión en el sitio de la Escuela de Graduados de Negocios de Stanford, Kosinski construyó 40 escenarios de falsa creencia, más versiones de control de creencia verdadera correspondientes, y los probó en modelos de lenguaje lanzados entre finales de los años 2010 y 2023.
| Modelo | Período de lanzamiento | Tasa de éxito (Stanford GSB) | Punto de referencia de edad infantil más cercano |
|---|---|---|---|
| Modelos anteriores a 2020 | antes de 2020 | aproximadamente 0% | por debajo de la edad típica de prueba |
| GPT-3 | mayo de 2020 | aproximadamente 40% | niños de ~3,5 años |
| GPT-3, versión actualizada | enero de 2022 | aproximadamente 70% | niños de ~6 años |
| GPT-3.5 | noviembre de 2022 | aproximadamente 90% | niños de ~7 años |
| GPT-4 | marzo de 2023 | aproximadamente 95% | aproximándose a nivel de adulto |
Un resumen separado de la investigación en PsyPost presenta cifras diferentes para lo que describe como una ronda posterior de pruebas que cubre 11 modelos: reporta que las variantes de GPT-3 resolvieron solo alrededor del 20% de las tareas, y 'ChatGPT-4' resolvió el 75% en general, con una división del 90% en tareas de contenido inesperado pero solo el 60% en la versión más difícil de transferencia inesperada. Las dos fuentes describen diferentes lotes de prueba y versiones de modelo, lo que probablemente explica por qué los porcentajes no coinciden; sin embargo, ambas señalan una mejora clara en modelos más nuevos en comparación con modelos más antiguos.
Los LLM no son meramente modelos de lenguaje—son, en esencia, modelos de la mente humana.
La crítica: ¿reconocimiento de patrones o comprensión genuina?
La conclusión de Kosinski no ha quedado sin desafíos. El psicólogo de Harvard Tomer Ullman publicó un artículo en arXiv titulado 'Los modelos de lenguaje grande fallan en alteraciones triviales de tareas de teoría de la mente', argumentando que pequeñas reformulaciones que preservan la misma lógica psicológica subyacente pueden cambiar la respuesta de un modelo de correcta a incorrecta. La posición de Ullman, resumida en el marco del propio artículo, es que los investigadores deben comenzar desde una línea de base escéptica al evaluar la psicología de máquinas, y que los fracasos dispersos en tareas casi idénticas importan más que una tasa de éxito promedio.
La cobertura de PsyPost de la investigación de Stanford también señala esta limitación directamente: porque los modelos GPT se entrenan en cantidades enormes de texto que pueden incluir historias de falsa creencia similares, es difícil descartar que un modelo esté reconociendo un patrón familiar en lugar de razonar sobre el estado mental de un personaje no visto. Los investigadores intentaron diseñar nuevos escenarios para reducir este riesgo, pero el artículo señala que esto no puede garantizarse completamente.
Por qué la pregunta importa más allá del laboratorio
La misma batería de pruebas utilizada en niños y chimpancés ahora se está aplicando a software porque, como señala la página de Stanford GSB, la teoría de la mente es central para la interacción social humana, la comunicación, la empatía, la autoconsciencia y la moralidad. Sin embargo, tanto el material de Stanford como el artículo de Ullman están de acuerdo en que aprobar un conjunto fijo de preguntas de prueba no es lo mismo que establecer que un sistema posea teoría de la mente de la manera que los científicos cognitivos usan el término para humanos.
Preguntas
- ¿Qué es la teoría de la mente en términos simples?
- Es la capacidad de reconocer que otras personas tienen sus propias creencias, deseos e intenciones, que pueden ser diferentes de los propios, y usar eso para predecir su comportamiento, como se define en la descripción general de teoría de la mente de Wikipedia.
- ¿Qué es la prueba Sally-Anne?
- Es una tarea de falsa creencia en la que un niño debe predecir que un personaje llamado Sally buscará un objeto donde lo dejó por última vez, aunque fue movido secretamente por otro personaje, Anne, mientras ella se fue— una prueba de comprensión de que las creencias pueden ser falsas, según Wikipedia.
- ¿Tiene GPT-4 teoría de la mente?
- El investigador de Stanford Michal Kosinski informó que GPT-4 resolvió una gran cantidad de tareas clásicas de falsa creencia, según su página de preimpresión y la cobertura de PsyPost, pero otros investigadores, incluyendo Tomer Ullman de Harvard en un artículo de arXiv, argumentan que esto probablemente refleja el reconocimiento de patrones en datos de entrenamiento en lugar de razonamiento genuino sobre estados mentales.
- ¿A qué edad típicamente los niños aprueban tareas de falsa creencia?
- La descripción general de Wikipedia establece que los niños generalmente desarrollan la secuencia de capacidades subyacentes a la teoría de la mente entre aproximadamente los tres y cinco años, con el orden exacto variando algo según las culturas.
- ¿Por qué los críticos dudan de los resultados de IA en teoría de la mente?
- El artículo de arXiv de Tomer Ullman muestra que pequeños cambios de redacción en tareas de falsa creencia por lo demás equivalentes pueden hacer que un modelo que previamente respondió correctamente falle, lo que él argumenta sugiere una dependencia de patrones superficiales en lugar de un razonamiento robusto sobre estados mentales de otros.
Fuentes
- Wikipedia — Theory of mind
- Stanford Graduate School of Business — Theory of Mind May Have Spontaneously Emerged in Large Language Models
- PsyPost — Stanford scientist discovers that AI has developed an uncanny human-like ability
- arXiv — Large Language Models Fail on Trivial Alterations to Theory-of-Mind Tasks (Ullman)
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