Pensar por sí mismo en la era de la inteligencia artificial generativa
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Resumen
La inteligencia artificial (IA) puede definirse como la capacidad de una máquina para emular los procesos cognitivos humanos. Si una máquina supera la prueba de Turing, se puede afirmar que ha logrado imitar el comportamiento inteligente propio de la especie humana. La prueba de Turing consiste en que un evaluador humano interactúe con una máquina y otro humano sin saberlo previamente mediante un chat de texto; si el evaluador no logra distinguir a la máquina del humano después de una serie de preguntas, entonces la máquina pasa la prueba.
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Citas
Mayol J. Impacto de la inteligencia artificial generativa en la publicación científica [The impact of generative Artificial Intelligence on scientific publishing]. Enferm Nefrol. 2024;27:187–8. https://www.doi.org/10.37551/s2254-28842024019
Rosas R. And once AI finally beats the Turing test, then what? Stud Psychol. 2024;45:11–33. https://www.doi.org/10.1177/02109395241241395
González-Rivas EN. Uso de la inteligencia artificial generativa (IAGEN) en el proceso de enseñanza-aprendizaje en la Licenciatura en Administración. Punto Cunorte. 2025;11:1–28. https://www.doi.org/10.32870/punto.v1i20.224
Rwiza FB. Exploring the impact of generative artificial intelligence on Chinese language acquisition in Tanzania. J Curr Soc Issues Stud. 2025;2:435–6. https://www.doi.org/10.71113/JCSIS.v2i7.397
Bornstein MM, Staedler YM, Cattin PC. Artificial intelligence will change the research environment in dental medicine dramatically: will algorithms replace literature reviews in the near future? Dentomaxillofac Radiol. 2025;54:329–31. https://www.doi.org/10.1093/dmfr/twaf041
Soroush A, Giuffrè M, Chung S, Shung DL. Generative artificial intelligence in clinical medicine and impact on gastroenterology. Gastroenterology. 2025;169:502–17. https://www.doi.org/10.1053/j.gastro.2025.03.038
Wu Y, Zheng Q-H. Critical thinking writing assessment in middle school language: Logic chain extraction and expert score correlation test using BERT-CNN hybrid model. Appl Sci. 2025;15:10504. https://www.doi.org/10.3390/app151910504
Jain N, Kiran MC. Rethinking education in the age of generative AI: Cognitive offloading, assessment reform, and institutional adaptation. EdArXiv. 2025. [Acceso: 05/02/2026] https://www.doi.org/10.35542/osf.io/zakwe_v1
Ekundayo T, Chaudhry SA. Mapping the future: A Bibliometric analysis of engagement trends in artificial intelligence within higher education. Digit Technol Res Appl. 2025;4:1–21. https://www.doi.org/10.54963/dtra.v4i3.1285
Sacconi M. Creativity or submission? Young Europeans face generative artificial intelligence in a hyper-regulated market. Eur View. 2025;24:171–6. https://www.doi.org/10.1177/17816858251380924