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Estudio cerebral muestra cómo las personas abordan problemas nuevos
Un estudio en Nature con más de 1,000 participantes encontró que las personas prueban unas pocas jugadas probables, no todas las opciones, cuando se enfrentan a tareas desconocidas.
Imagen: iXBT
Las personas que se enfrentan a un problema completamente desconocido no intentan calcular todos los resultados posibles. Según un estudio publicado en Nature el 19 de julio de 2026, en su lugar construyen un modelo mental rápido de un pequeño número de jugadas posibles y lo usan para tomar una decisión lo suficientemente buena —un patrón que podría ayudar a los investigadores a diseñar sistemas de IA más eficientes.
El equipo creó 121 nuevos juegos estratégicos para estudiar cómo razonan las personas bajo reglas que nunca habían visto antes. Los juegos de tablero digitales se parecían al tres en raya en su estructura, pero variaban en el tamaño del tablero, las reglas y las condiciones de victoria. En algunas versiones, hacer una línea significaba la victoria; en otras, significaba la derrota.
Más de 1,000 participantes fueron divididos en varios grupos. Un grupo vio un tablero vacío y las reglas, y luego valoró si el juego parecía justo e interesante sin realizar ninguna jugada. Un segundo grupo jugó realmente los juegos desconocidos. Un tercero observó a esos jugadores primerizos e intentó predecir sus siguientes movimientos.
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La mayoría de trabajos anteriores en esta área se centraron bien en cómo los jugadores experimentados mejoran en juegos conocidos o en cómo las computadoras, por fuerza bruta, exploran enormes cantidades de posibilidades. Este estudio examinó una pregunta diferente: cómo piensan las personas dentro de un sistema de reglas nuevo.
Para explicar ese comportamiento, los investigadores construyeron un modelo informático llamado Intuitive Gamer. El modelo imita la toma de decisiones al estilo humano comprobando solo unas pocas jugadas candidatas y evaluando únicamente el resultado a corto plazo —por ejemplo, acercarse a la victoria o bloquear a un oponente.
Cuando los investigadores compararon las elecciones del modelo con el comportamiento de los participantes, encontraron fuertes similitudes. El artículo sostiene que en situaciones desconocidas, las personas usan un proceso sistemático y adaptativo: no una conjetura al azar, pero tampoco una búsqueda exhaustiva, que exigiría demasiado tiempo y recursos computacionales.
Los autores dicen que el enfoque Intuitive Gamer podría ser útil para construir modelos de IA que tomen decisiones sensatas en nuevas situaciones mientras usan muchos menos recursos computacionales que los sistemas diseñados para analizar cada posible rama.
Frontier Editor
Dan is our resident futurist, covering electric mobility, space exploration, and the smart home. He's interested in atoms just as much as bits. Whether it's a new battery chemistry, a reusable rocket, or a protocol that finally makes IoT devices talk to each other, Dan breaks down the engineering that pushes humanity forward.
vía iXBT
