Los acertijos y los juegos han sido centrales en el desarrollo de la IA desde sus inicios. Así como a los humanos nos gusta probar nuestra inteligencia con crucigramas o rompecabezas lógicos, los desarrolladores pueden evaluar el progreso de los modelos mediante un desafío de juegos. El término "aprendizaje automático" se popularizó en un artículo de 1959 del científico informático de IBM Arthur Samuel, quien describió un algoritmo que aprendió a jugar al ajedrez. Ajedrez y el juego de mesa chino Go son también famosos escenarios de prueba para la IA.

En cuanto a sus habilidades para resolver acertijos, la IA ha avanzado mucho y rápidamente. A finales de 2024, un equipo de científicos de la Universidad de Columbia mostró que incluso los mejores modelos solo pudieron resolver el famoso acertijo Connections del New York Times en un 18% de los casos; a principios de 2025, algunos modelos pudieron resolverlos casi perfectamente cada vez. Pero los acertijos van más allá de simplemente destacar el avance inminente de las capacidades de la IA.

Los modelos actuales aún tropiezan: cambios sutiles en acertijos clásicos a menudo los confunden, y los acertijos visuales son una debilidad particular. Aquí tienes la oportunidad de probar tus habilidades en acertijos que en algún momento han desconcertado a los modelos. Cada uno resalta al menos una forma en que la cognición de máquina y la humana difieren.

El razonamiento espacial sigue siendo un dominio donde los humanos tienen una gran ventaja. Cuando un acertijo te pide determinar si diferentes imágenes representan los mismos objetos desde distintos ángulos, aunque los modelos de lenguaje actuales pueden analizar entradas visuales, aún fallan miserablemente en estos acertijos. A pesar de todo el discurso sobre cómo los modelos del mundo pueden ayudar a la IA a comprender entornos físicos, los LLM aún no logran manipular objetos en 3D de la manera en que lo pueden hacer los pensadores espaciales como arquitectos e ingenieros mecánicos.

Entidades clave: Empresas: IBM | Personas: Vincent Kilbride, Arthur Samuel | Ubicaciones: Universidad de Columbia, New York Times, Google, Universidad de Illinois Urbana-Champaign