Este sistema, entrenado con más de 10 millones de decisiones humanas, abre perspectivas importantes en psicología y neurociencias. A diferencia de los enfoques tradicionales, no se limita a analizar comportamientos aislados, sino que generaliza sus predicciones a situaciones nuevas.
Centaur: un paso hacia la modelización universal de la cognición
El modelo se basa en una base de datos llamada Psych-101. Estas pruebas abarcan áreas diversas, como la toma de riesgos o el razonamiento moral. Centaur sobresale donde las teorías clásicas fallan: predice no solo las elecciones, sino también los tiempos de reacción.
Los investigadores adaptaron un modelo de lenguaje existente (Llama 3.1) modificando solo el 0,15 % de sus parámetros. Esta eficiencia permite que Centaur funcione como un "laboratorio virtual". Según sus creadores, podría ayudar a estudiar trastornos mentales simulando los mecanismos de decisión propios de cada patología.
Una de sus fortalezas radica en su capacidad para adaptarse a escenarios inéditos. Por ejemplo, traslada estrategias aprendidas en un juego de tesoro espacial a una búsqueda en alfombra voladora. Una flexibilidad que supera los modelos especializados diseñados durante décadas.
Aplicaciones y límites de una IA psicóloga
Centaur podría transformar la investigación clínica o la economía conductual. Al reproducir patrones de pensamiento, permitiría probar terapias o políticas públicas in silico. Sin embargo, sus datos provienen mayoritariamente de poblaciones occidentales educadas, lo que limita su alcance.
El equipo insiste en la necesidad de transparencia. El modelo es de código abierto, para evitar sesgos y garantizar un uso ético. Próximo paso: entender cómo sus cálculos internos reflejan la actividad cerebral y afinar su análisis de las diferencias individuales.
Para los científicos, Centaur es solo el comienzo. Enriquecido con datos más diversos, podría convertirse en una "teoría unificada" de la cognición. Pero su desarrollo deberá conciliar innovación y vigilancia ética.