Un reciente estudio liderado por Michael Timothy Bennett de la Australian National University revela que los sistemas biológicos son significativamente más eficientes que los modelos de Inteligencia Artificial (IA) actuales.

Publicado en el Journal of The Royal Society Interface, la investigación plantea la pregunta de si los sistemas biológicos son intrínsecamente más inteligentes que sus contrapartes artificiales.

Definiendo la inteligencia como “la capacidad de adaptarse con eficiencia”, el estudio evidencia que los organismos vivos utilizan menos datos y energía que los sistemas de IA contemporáneos.

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Bennett destaca que un organoide celular cultivado en laboratorio supera a los algoritmos de aprendizaje por refuerzo en el clásico videojuego Pong, subrayando la adaptabilidad biológica frente a la rigidez de los modelos computacionales.

El estudio también introduce el concepto de “arquitectura de competencia multiescalar”, donde la adaptación se produce en todos los niveles, permitiendo a las células actuar como agentes autónomos.

Esa descentralización en los sistemas biológicos fomenta una respuesta más rápida y flexible a los cambios ambientales, a diferencia de los sistemas IA, que suelen operar bajo estructuras jerárquicas.

Bennett advierte que las limitaciones actuales de la IA pueden llevar a fallos sistémicos, similares a los del cáncer en organismos, cuando se imponen restricciones excesivas que limitan la adaptabilidad.

Sugiere que los principios de la organización biológica podrían guiar el diseño de sistemas ciberfísicos más eficientes y resalta la importancia de regulaciones equilibradas en el desarrollo de la IA, para evitar pérdidas de adaptabilidad.