Cognitive Convergence: Deep Similarities Between Large Language Models and Human Cognition

En este episodio de Paperslab exploramos ‘Cognitive Convergence: Deep Similarities Between Large Language Models and Human Cognition’, un provocador trabajo de Chandra Sripada y Richard Lewis que desafía el consenso dominante sobre los grandes modelos de lenguaje. ¿Son los LLMs simples ‘loros estocásticos’ que predicen la siguiente palabra, o inteligencias alienígenas radicalmente distintas al cerebro humano? Los autores proponen una tercera vía: LLMs y mente humana han convergido, por caminos evolutivos y computacionales completamente diferentes, hacia soluciones cognitivas profundamente similares. Apoyándose en el concepto filosófico de realizabilidad múltiple, argumentan que estamos confundiendo diferencias de implementación con diferencias de computación. Discutimos las implicaciones para la filosofía de la mente, la neurociencia computacional, el debate sobre comprensión en inteligencia artificial, y qué significa esta convergencia para entender tanto a las máquinas como a nosotros mismos. Un episodio esencial para quienes se preguntan qué es realmente pensar.

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