Nuevo test de inteligencia artificial supera a los principales modelos de IA
Los modelos más avanzados solo alcanzan un 1,3% de acierto en el ARC-AGI-2. La fundación Arc Prize, cofundada por el investigador François Chollet, presentó este lunes un examen que evalúa capacidades de razonamiento y adaptación. Los humanos promedian un 60% de éxito en la misma prueba.
\»Un desafío para medir la inteligencia real\»
El ARC-AGI-2 consiste en problemas visuales donde la IA debe identificar patrones en cuadrados de colores y generar una respuesta correcta. Está diseñado para evitar que los modelos recurran a fuerza bruta o memorización, según explicó Chollet en una publicación en X. La prueba introduce un nuevo criterio: la eficiencia en el uso de recursos.
Resultados decepcionantes
Modelos como el o1-pro de OpenAI y el R1 de DeepSeek obtuvieron entre 1% y 1,3% de aciertos. Versiones avanzadas como GPT-4.5, Claude 3.7 Sonnet y Gemini 2.0 Flash no superaron el 1%. En comparación, humanos evaluados promediaron un 60% de respuestas correctas.
El coste de la inteligencia
OpenAI logró un 75,7% en la versión anterior del test (ARC-AGI-1) con su modelo o3, pero gastó 200 dólares por tarea. En el nuevo examen, esa misma versión solo alcanzó un 4% de eficacia. La fundación lanzó un concurso para alcanzar el 85% de precisión con un coste máximo de 0,42 dólares por tarea.
Antecedentes
El ARC-AGI-1 permaneció imbatible durante cinco años hasta diciembre de 2024, cuando OpenAI superó el rendimiento humano. La industria reclama nuevos benchmarks para evaluar la inteligencia general artificial, ya que las pruebas actuales están saturadas y no miden adecuadamente la creatividad o adaptabilidad.
Cierre
El ARC-AGI-2 marca un nuevo estándar para evaluar capacidades de razonamiento en IA. Su impacto podría redefinir el desarrollo de modelos avanzados, priorizando eficiencia y adaptación sobre potencia bruta.
