En los últimos años, la Inteligencia Artificial ha mostrado un desarrollo considerable que no puede ignorarse. Modelos como ChatGPT pueden generar textos y mantener conversaciones con una fluidez destacada, asimilado de enormes volúmenes de datos de internet. Sin embargo, existe un aprendiz que parece superarlos en eficiencia y profundidad de comprensión: un niño de tres años.
Pero ¿Cómo es posible que un niño, con su cerebro en desarrollo y una exposición limitada al mundo, adquiera el lenguaje de una forma que la IA más potente aún parece no poder replicar?
La respuesta, según un influyente artículo de la investigadora Caroline F. Rowland y su equipo del Instituto Max Planck, podría no residir en un simple mecanismo cerebral. Su trabajo propone un marco conceptual que no solo ofrece una nueva forma de entender el aprendizaje infantil, sino que también permite un análisis de las posibles carencias de nuestras máquinas más inteligentes. El secreto, parece ser, es que los niños no solo "procesan" el lenguaje: lo construyen.
El marco constructivista de Rowland cuestiona la ideade que aprender un idioma es simplemente cuestión de analizar datos masivos para encontrar patrones. Mientras que una IA se nutre de miles de millones de palabras de texto, un niño lo hace a través de la experiencia vivida. Esta diferencia se podría entender a través de cuatro pilares que distinguen el aprendizaje humano del artificial.
1. La construcción de estructuras desde cero
Una IA analiza datos textuales para predecir cuál es la siguiente palabra más probable en una oración. Es un analista estadístico muy potente. Un niño, en cambio, parece actuar más como un arquitecto. Su cerebro no solo predice, sino que podría estar construyendo activamente un modelo mental del lenguaje. Parece estar biológicamente predispuesto a buscar patrones y, a partir de ellos, crear categorías abstractas como "objeto" o "acción" (sustantivos y verbos) y reglas sobre cómo combinarlas.
Un punto de interés de este enfoque es la redefinición delo "innato". Un niño no nacería con la gramática en su cabeza, pero sí con un "kit de herramientas" biológico optimizado para la construcción. Mientras la IA necesita datos masivos para inferir patrones, el cerebro infantil parece estar preparado para extraerlos de forma más eficiente a partir de ejemplos mucho más limitados.
2. El aprendizaje multimodal
Aquí podría residir una de las diferencias más importantes. Un modelo de lenguaje aprende de texto plano, a menudo aislado de la realidad. Un niño, por el contrario, aprende en un entorno multimodal y muy rico en información. Cuando oye la palabra "manzana", no solo procesa un conjunto de fonemas. Puede ver su color, sentir su textura, y conectar la palabra con la acción de su cuidador al ofrecérsela.
El trabajo de Rowland sugiere que el gesto, la mirada y la interacción física no son "extras", sino pistas importantes que el cerebro infantil utiliza para descifrar el significado. La IA actualcarece en gran medida de este anclaje al mundo real. Esto plantea una pregunta relevante: ¿podrá una máquina llegar a entender el significado de la palabra "alegría" si no tiene la capacidad de percibir una sonrisa o interpretar un tono de voz?
3. La curiosidad y aprendizaje dirigido
Una IA es un aprendiz pasivo, procesa el conjunto de datos que se le proporciona. Un niño es todo lo contrario, es un agente activo y curioso. No espera a que la información le llegue; explora, señala objetos para pedir su nombre y balbucea para experimentar con los sonidos. Parece estar intrínsecamente motivado a reducir su propia incertidumbre sobre el mundo.
Este aprendizaje activo y dirigido es potencialmente más eficiente. En lugar de procesar toda la información disponible, el niño podría estar seleccionando en cada momento la pieza del rompecabezas que más necesita.Esta "curiosidad", un motor de aprendizaje que la IA, en su forma actual, no parece poseer, le permitiría construir su conocimiento de manera estratégica.
4. El factor del desarrollo dinámico
Finalmente, una IA, una vez entrenada, es un sistema relativamente estático. Un niño, en cambio, está en un estado de cambio dinámico constante. El propio acto de aprender podría transformar su cerebro. Cada nueva palabra y regla aprendida crea nuevas conexiones neuronales, que a su vez podrían influir en cómo procesará la información al día siguiente. Se trataría de un sistema que se "autoconstruye" y se vuelve más complejo con el tiempo.
Este enfoque ofrece una explicación para los "errores" típicos del desarrollo infantil (como decir "yo sabo"). No se verían como fallos, sino como la consecuencia de un sistema que está probando y refinando sus propias reglas, un proceso que podría ser cualitativamente diferente de los "errores" o "alucinaciones" de una IA.
Conclusión
Es importante señalar que la investigación de Caroline F. Rowland es un trabajo teórico. No se basa en un nuevo experimento, sinoen una amplia síntesis de cientos de estudios previos. Su principal mérito es tejer estas evidencias en un marco coherente que ofrece una explicación unificada.
La principal limitación, como en toda gran teoría, es que es un "mapa" que muestra un posible camino a seguir, no el destino final. No ofrece todas las respuestas, sino que establece una hoja de ruta para la investigación futura.
La conclusión que se desprende es sugerente: *La razón por la que un niño podría aprender un idioma de manera más efectiva que la IA actual no sería mágica. Podría deberse a que el aprendizaje humano no es solo un proceso de análisis de datos, sino un proceso de construcción activa, corpórea, social y dinámica. Para que una IA pueda algún día aprender como un niño, tal vez no se necesiten solo algoritmos más grandes, sino también nuevos enfoques que incorporen principios como la curiosidad, la interacción con el mundo real y el desarrollo incremental.
Fuentes y recursos de información
Rowland, C., Westermann, G., Theakston, A., Pine, J., Monaghan, P., & Lieven, E. (2025). Constructing language: a framework for explaining acquisition. Trends in Cognitive Sciences. DOI: 10.1016/j.tics.2025.05.015
