México.- La diferencia fundamental entre el aprendizaje humano y el desempeño de la inteligencia artificial generativa (IAGen) radica en un factor insustituible: el cuerpo. Así lo señaló Alejandra Ciria Fernández, del Instituto de Investigaciones en Matemáticas Aplicadas y en Sistemas (IIMAS) de la UNAM, en el “D(IA) CEIDE”, transmisión virtual mensual de la Coordinación de Evaluación, Innovación y Desarrollo Educativos (CEIDE).
La especialista enfatizó que la cognición corporizada establece que el conocimiento no es sólo un proceso cerebral, sino que está íntimamente ligado a la biología y a las interacciones con el entorno; “plantea que el cuerpo se debe entender como parte esencial de la cognición para el estudio de los procesos cognitivos”.
Esa perspectiva se aleja del modelo tradicional, subrayando que la forma en que los agentes biológicos perciben y procesan la información está dictada por su morfología y su historia evolutiva.
Para la investigadora, el aula debe reflejar cómo ocurre el aprendizaje significativo fuera de ella: mediante la experimentación y el movimiento. Este enfoque, que integra la cognición afectiva o el papel de las emociones, enriquece la adquisición del conocimiento.
Como ejemplo de su aplicación en la UNAM, la experta compartió una actividad en la que sus estudiantes de matemáticas avanzadas grafican la regresión lineal utilizando su propio cuerpo y objetos físicos.
La universitaria mencionó que sus alumnas y alumnos se sorprendieron al usar su cuerpo para hacer una gráfica, pues notan que por fin habían comprendido a profundidad las ideas. Incluso en los entornos digitales, esta relación se mantiene viva a través de la cognición extendida, en la que herramientas como el teléfono o los simuladores en ingeniería actúan como extensiones de nuestros procesos cognitivos y memoria.
Al encarar el papel de la IAGen, Ciria Fernández fue clara sobre sus limitaciones inherentes. El principal obstáculo para que una máquina iguale la comprensión humana es su diseño: “creo que el límite es que no tienen cuerpo”.
Aunque herramientas como ChatGPT poseen una capacidad predictiva impresionante, carecen de semántica, porque jamás han adquirido conocimiento a través de una experiencia subjetiva o de primera persona. “Están muy alejadas de poder decir que entienden”, manifestó.
La investigadora concluyó con un llamado a la comunidad universitaria para abordar de manera urgente los riesgos que la tecnología impone, sobre todo en el ámbito de la salud mental. Dijo que el diseño de las redes sociales, motivado por intereses económicos, busca manipular la atención del usuario, lo que exige una conciencia crítica.
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