El contexto, el límite que impediría a la inteligencia artificial alcanzar una comprensión humana real

Aunque la inteligencia artificial procesa datos y ejecuta tareas con gran eficiencia, un estudio científico advirtió que aún carece de la capacidad para interpretar situaciones, intenciones y matices sociales de manera tan flexible y profunda como las personas

La inteligencia artificial no tropieza por falta de inteligencia, sino por su incapacidad para comprender el contexto en el que opera.

Así lo ha puesto de manifiesto el análisis de la ingeniería de contexto, una disciplina que ha cobrado protagonismo en los últimos años y que, según ha detallado un estudio titulado“Ingeniería de Contexto 2.0: El Contexto de la Ingeniería de Contexto”, publicado en arXiv, constituye el verdadero reto en la interacción entre humanos y máquinas.

Lejos de ser una innovación reciente, la ingeniería de contexto hunde sus raíces en más de dos décadas de evolución tecnológica y hoy se perfila como la clave para que los sistemas inteligentes puedan interpretar y anticipar las intenciones humanas. Y sobre este punto, el estudio, que es un preprint (es decir, que aún no cuenta con la validación de pares) hace foco.

El contexto como interfaz real en la interacción humano-máquina

Según ha explicado elestudio, el contexto es mucho más que el historial de una conversación o los datos que un usuario introduce en una aplicación. Es el conjunto de información que caracteriza la situación de todos los elementos implicados en una interacción, desde el usuario y la aplicación hasta el entorno, los dispositivos y los servicios conectados.

La dificultad radica en que, mientras las personas son capaces de inferir información no explícita y rellenar los huecos gracias a su experiencia y conocimiento compartido, las máquinas carecen de esa habilidad.

Por ello, la ingeniería de contexto se convierte en el proceso de transformar contextos complejos y ambiguos en representaciones que las máquinas puedan entender y utilizar.

El informe ha subrayado que la verdadera interfaz entre humanos y máquinas no es el “prompt” o la instrucción directa, sino el contexto en el que se produce la interacción. “Una persona es la suma de sus contextos”, han afirmado los autores, destacando que la esencia de la comunicación efectiva reside en la capacidad de reducir la entropía de la información para que la máquina pueda actuar de acuerdo con la intención humana.

Definición y fundamentos de la ingeniería de contexto

La ingeniería de contexto, tal como la ha definido elpaper, es el proceso sistemático de diseñar y optimizar la recogida, almacenamiento, gestión y uso del contexto para mejorar la comprensión y el rendimiento de las máquinas en sus tareas.

Este enfoque no se limita a una tecnología concreta ni a una época específica: abarca desde los ordenadores primitivos de los años noventa hasta los agentes inteligentes actuales y los sistemas que se vislumbran en el futuro.

El proceso implica varias operaciones clave:

1. Recoger información contextual relevante mediante sensores o canales diversos.

2. Almacenar y gestionar esa información de forma eficiente y segura.

3. Representar el contexto en formatos interoperables y consistentes.

4. Procesar entradas multimodales (texto, audio, imagen, etc.).

5. Integrar y reutilizar contextos pasados para enriquecer la memoria del sistema.

6. Seleccionar los elementos contextuales más pertinentes para cada tarea.

7. Compartir contexto entre agentes o sistemas.

8. Adaptar el contexto de forma dinámica según el aprendizaje y la retroalimentación.

Este marco teórico permite conectar las prácticas actuales, como la ingeniería de instrucciones o la generación aumentada por recuperación, con los fundamentos históricos de la interacción persona-ordenador.

Evolución histórica: de la computación primitiva a los agentes inteligentes

El recorrido histórico de la ingeniería de contexto, según ha detallado el estudio, se articula en cuatro grandes etapas, cada una marcada por el nivel de inteligencia de las máquinas:

1. Era 1.0: Computación primitiva (1990-2020).

En esta fase, los sistemas solo podían procesar entradas estructuradas y señales simples. Los usuarios debían adaptar sus intenciones a formatos rígidos, y los diseñadores actuaban como traductores de intenciones humanas a instrucciones comprensibles para la máquina. La interacción se basaba en menús, sensores básicos y reglas predefinidas.

2. Era 2.0: Inteligencia centrada en agentes (2020-presente).

Con la llegada de los modelos de lenguaje y los agentes inteligentes, las máquinas han empezado a interpretar el lenguaje natural y a manejar la ambigüedad. Ahora, los sistemas pueden colaborar con los usuarios, interpretar intenciones implícitas y gestionar contextos más ricos y variados, incluyendo texto libre, imágenes y datos de sensores avanzados.

3. Era 3.0: Inteligencia a nivel humano (futuro próximo).

Se prevé que los sistemas alcancen una comprensión del contexto equiparable a la humana, integrando señales sociales, emociones y dinámicas ambientales complejas. La colaboración entre humanos y máquinas será más fluida y natural.

4. Era 4.0: Inteligencia superhumana (futuro especulativo).

En este escenario, las máquinas no solo comprenderán el contexto, sino que podrán anticipar necesidades no expresadas y construir nuevos contextos para los humanos, invirtiendo la relación tradicional y convirtiéndose en fuentes de inspiración y conocimiento.

Estrategias actuales de recogida, gestión y uso del contexto

La ingeniería de contexto moderna ha desarrollado una serie de estrategias para recoger, almacenar y utilizar la información contextual de manera eficiente. Según la investigación divulgada como un preprint, estas son algunas de las prácticas más relevantes:

• Recogida y almacenamiento distribuido: el contexto ya no se limita a un solo dispositivo, sino que se recopila a través de smartphones, relojes inteligentes, sensores domésticos y servicios en la nube. El almacenamiento se organiza en capas, diferenciando entre memoria a corto y largo plazo, y se prioriza la suficiencia y la continuidad semántica sobre el volumen de datos.

• Procesamiento textual y multimodal: los sistemas etiquetan la información con marcas temporales, roles funcionales o atributos semánticos, y aplican técnicas de compresión mediante resúmenes, esquemas estructurados o vectores semánticos. La integración de modalidades diversas (texto, imagen, audio) se realiza mediante espacios vectoriales compartidos y mecanismos de atención cruzada.

• Organización jerárquica de la memoria: inspirados en la memoria humana, los sistemas separan la información reciente y relevante (memoria a corto plazo) de los conocimientos estables y abstractos (memoria a largo plazo), transfiriendo datos entre capas según su importancia y frecuencia de uso.

• Aislamiento y compartición de contexto: para evitar la contaminación de la memoria y mejorar la eficiencia, se emplean subagentes con contextos aislados y referencias ligeras a información almacenada externamente. Además, los agentes pueden compartir contexto mediante mensajes estructurados, memoria compartida o resúmenes en lenguaje natural.

• Selección y filtrado adaptativo: dado que no toda la información es relevante para cada tarea, los sistemas aplican filtros basados en relevancia semántica, dependencia lógica, actualidad, frecuencia y preferencias del usuario, minimizando la redundancia y el ruido.

• Inferencia proactiva de necesidades: más allá de responder a instrucciones explícitas, los agentes inteligentes analizan patrones de comportamiento, preferencias y secuencias de preguntas para anticipar objetivos ocultos y ofrecer ayuda de forma proactiva.

Retos técnicos y perspectivas de futuro en la ingeniería de contexto

A pesar de los avances, la ingeniería de contexto enfrenta desafíos significativos. Entre los principales retos destacan:

• Limitaciones en la recogida de contexto: la dependencia de la entrada explícita del usuario sigue siendo un obstáculo, y se requieren métodos más naturales y multimodales para captar el estado y las intenciones de las personas.

• Gestión de grandes volúmenes de contexto: el crecimiento exponencial de la información acumulada plantea problemas de almacenamiento, organización y recuperación eficiente, así como de coherencia y actualización a lo largo del tiempo.

• Comprensión limitada por parte de los modelos: las máquinas aún no alcanzan el nivel de razonamiento y comprensión contextual de los humanos, especialmente en tareas que requieren lógica compleja o interpretación de relaciones en imágenes y otros formatos.

• Cuellos de botella de rendimiento con contextos largos: las arquitecturas actuales, como los transformadores, presentan dificultades para procesar contextos extensos de manera eficiente y fiable, lo que limita la escalabilidad de los sistemas.

• Selección precisa del contexto relevante: filtrar y priorizar la información útil sigue siendo un reto, ya que los sistemas pueden pasar por alto señales importantes o mantener datos redundantes.

El futuro de la ingeniería de contexto apunta hacia la creación de sistemas capaces de gestionar el contexto de forma autónoma, dinámica y explicable, con arquitecturas que permitan una memoria semántica robusta y una adaptación continua.

La meta es que las máquinas no solo comprendan a los humanos, sino que contribuyan a que las personas comprendan mejor sus propios procesos y necesidades.

La ingeniería de contexto se consolida como el pilar sobre el que se construirá la próxima generación de inteligencia artificial.

A medida que los sistemas inteligentes se acerquen —y quizás superen— la cognición humana, no solo serán capaces de entendernos, sino que también podrán ayudarnos a descubrir nuevas dimensiones de nuestra propia identidad y conocimiento.

Fuente: Infobae