Coloca un vaso transparente delante de un dibujo (por ejemplo, una flecha) y observar cómo la imagen se distorsiona o incluso se invierte. Este efecto ocurre porque la luz cambia de dirección al atravesar distintos medios (aire, vidrio y agua): se trata del fenómeno conocido como 'refracción'.

Aunque para nosotros es un hecho cotidiano, reproducirlo correctamente constituye un desafío considerable para una inteligencia artificial generativa de vídeo. No basta con generar un vaso estéticamente realista: el modelo debe simular la interacción precisa entre luz, materiales transparentes y objetos de fondo, manteniendo coherencia en cada fotograma.

Por eso, desde hace unos meses se somete a las nuevas IAs de generación de vídeo al 'glass refraction test'. La noticia es que Sora 2, el modelo de generación de vídeo que OpenAI lanzó ayer, ha conseguido superar esta prueba con resultados sorprendentes:

Pulsa para ver el vídeo

Esto ha generado entusiasmo entre investigadores y aficionados a la IA: no por el simple truco visual, sino por ser un indicador de que los modelos empiezan a capturar fenómenos físicos complejos del mundo real (lo que ya prometía, y claramente incumplió, la primera versión de Sora).

¿Por qué es tan difícil para una IA?

A diferencia de un motor gráfico de videojuegos, que incorpora tecnologías como ray tracing y simulaciones físicas explícitas, un modelo generativo como Sora debe aprender a partir de millones de videos y fotos. Lo que produce no se basa en reglas físicas programadas, sino en meros patrones estadísticos.

Eso significa que:

1. Debe 'aprender' la física sin que nadie se la enseñe directamente. No tiene ecuaciones de óptica en su interior; deduce que "cuando hay un vaso y un objeto detrás, suele verse deformado de una determinada manera".
2. Escasez de ejemplos en los datos. Aunque haya muchos vasos en los datasets, no es tan común que los videos muestren explícitamente flechas invertidas o experimentos de refracción. El modelo debe generalizar reglas, no memorizar.
3. Coherencia temporal. En vídeo, cada frame debe corresponder con el anterior. Si alguien mueve el vaso, la deformación de la flecha debe actualizarse en tiempo real. Una mínima inconsistencia se nota de inmediato.

Superar este test implica que el modelo no solo es capaz de generar imágenes convincentes, sino que internaliza ciertas regularidades físicas del mundo real.

En Genbeta

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La importancia simbólica del test

El 'glass refraction test' es casi un mini-benchmark casero. Se ha usado como "prueba del algodón" para evaluar hasta qué punto una IA es capaz de manejar situaciones donde la física se hace visible a simple vista. Y es que, si el agua no se curva correctamente dentro del cristal, algo 'chirría' en el vídeo.

En ese sentido, este experimento se ha convertido en un símbolo de realismo físico en IA generativa. Que Sora 2 lo supere no significa que “entienda la óptica” en el sentido humano, pero sí que logra imitarla con un grado de fidelidad muy alto.

Esto abre varias posibilidades, tanto en el campo de la producción audiovisual (efectos visuales más realistas sin necesidad de motores gráficos complejos) como de, por ejemplo, el entrenamiento de robots (vídeos sintéticos más fieles a la realidad podrían servir para entrenar agentes que interactúan con el mundo).

Otros 'sencillos' "tests de estrés" visuales para la IA

El vaso de agua no es el único reto que se usa como medida de progreso. Existen varias categorías de pruebas que ponen contra las cuerdas a las inteligencias artificiales generativas:

1. Sombras realistas: Un objeto iluminado debe proyectar sombras coherentes en forma, dirección y difuminado, pero muchos modelos fallan creando sombras flotantes, mal orientadas o con bordes imposibles.
2. Espejos y reflejos: Los reflejos en superficies metálicas o acuáticas requieren consistencia geométrica. Un fallo común es que los espejos 'alucinen' escenas distintas a la real.
3. Líquidos y derrames: Verter agua en un vaso, y que el líquido siga la gravedad y adopte formas coherentes, es extremadamente difícil. Muchos modelos producen agua 'gelatinosa' o que responde a movimientos físicamente imposibles.
4. Física de objetos en movimiento: Un balón que rebota, una torre que se cae, piezas que colisionan... sin un modelo físico interno, muchas IA producen trayectorias imposibles.

Estos retos se parecen a los benchmarks académicos de física intuitiva, como PIQA, IntPhys o PHYRE, que evalúan la capacidad de un sistema para razonar sobre el mundo real.

Imagen | Marcos Merino mediante IA

En Genbeta | Pensábamos que la IA era muy buena en matemáticas: este nuevo test acaba de demostrar que no es así. Nosotros tampoco lo somos 

Existe un benchmark que trata de puntuar la inteligencia de los modelos de IA con una particularidad: su resolución es extremadamente difícil para los modelos de IA, pero fácil para el razonamiento humano.

La primera competición para alcanzar la máxima puntuación de este benchmark (ARC-AGI), fue superada por el modelo o3 (low) de OpenAI en un 75,7% y en un 87,5% (o3 high). A OpenAI le llevó cuatro años pasar en 2020 de un 0% con GPT-3 a un 5% en 2024 con GPT-4o. Y dado que los modelos de razonamiento profundo son cada vez más sofisticados, ARC-AGI vuelve con una versión mejorada de su benchmark que se lo pondrá muy difícil a los modelos de IA del momento, y que también podemos resolver nosotros mismos.

ARC-AGI, un test sorprendentemente difícil para la IA, pero fácil para los humanos

En 2019, François Chollet -creador de Keras, una biblioteca de aprendizaje profundo de código abierto adoptada por más de dos millones de desarrolladores-, publicó 'On the Measure of Intelligence', donde introdujo el 'Corpus de abstracción y razonamiento para la inteligencia general artificial' (ARC-AGI) de referencia para medir la inteligencia.

Desde entonces, se ha consolidado como un test fiable que prueba las capacidades de una IA donde los participantes independientes y compañías ponen a prueba sus soluciones en una competición, la ARC Prize. En 2025, la competición se realizará sobre ARC-AGI 2, con grandes mejoras respecto a su predecesor.

Resultados de múltiples modelos de IA en ARC-AGI 2. Imagen: ARC Prize

El nuevo conjunto de pruebas ha sido diseñado específicamente para desafiar el razonamiento de los modelos de IA (aunque el objetivo es testear las capacidades de una AGI) , manteniendo un equilibrio entre su dificultad extrema para la IA y su accesibilidad para los humanos.

Una de las mejoras clave de ARC-AGI-2 es el aumento del número de tareas en todos los conjuntos de evaluación, pasando de 100 a 120. Esta ampliación busca ofrecer una mayor diversidad y complejidad en los retos planteados. Además, se han eliminado todas aquellas tareas que podían ser resueltas mediante estrategias de fuerza bruta o mediante enfoques algorítmicos predefinidos. De este modo, el desafío se centra en el desarrollo de una verdadera capacidad de razonamiento en las IA, en lugar de depender de soluciones basadas en una búsqueda exhaustiva o lenguajes específicos.

Uno de los miles de puzles que cuenta ARC-AGI 2. Imagen: ARC Prize

Otra novedad importante es la incorporación de pruebas que abordan aspectos clave del pensamiento lógico, como la interpretación simbólica, el razonamiento composicional y la aplicación de reglas contextuales. Se ha demostrado que los sistemas de IA tienen serias dificultades para asignar significado a símbolos, combinar múltiples reglas simultáneamente o adaptar sus respuestas en función del contexto.

Mientras tanto, cualquier persona puede resolver estos problemas con naturalidad. Para garantizar la validez de estos resultados, todas las tareas han sido sometidas a pruebas con personas reales en un estudio controlado, asegurando que los conjuntos de evaluación sean comparables y estadísticamente sólidos. De hecho, si tienes curiosidad, puedes ponerte tú también a prueba resolviendo los mismos puzles a los que los modelos de IA se enfrentan con este benchmark.

Herramienta web para resolver los puzles de ARC-AGI

Para ello, lo único que tienes que hacer es dirigirte al siguiente enlace y seleccionar el nivel de dificultad y test (v1 y v2, ambos en versiones fáciles y difíciles). Los puzles muestran composiciones de figuras que nosotros tendremos que resolver en base a los ejemplos que nos exponen. En la web podemos editar los cuadros, copiar desde los ejemplos, rellenar con colores las zonas y más. Una vez tengamos lista nuestra solución, tendremos que validarla.

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Entre los cambios en la competición de 2025 también han traído mejoras significativas. El premio principal ha aumentado de 600.000 a 700.000 dólares para los que logren superar el benchmark, manteniendo los premios adicionales para la mejor puntuación y la mejor publicación científica. Además, los recursos computacionales disponibles para los participantes se han duplicado, lo que permite realizar pruebas más intensivas sin comprometer la calidad de las soluciones.

Para reforzar la transparencia y evitar el sobreajuste, los equipos deberán hacer públicas sus soluciones antes de recibir la evaluación final sobre el conjunto privado de tareas. Asimismo, se han introducido mejoras en la clasificación en tiempo real de la plataforma Kaggle, donde las puntuaciones se basarán en un conjunto semi-privado de pruebas, con la evaluación definitiva realizándose solo al final de la competición.

Otra novedad es la ampliación del periodo de participación, que ahora se extiende de marzo a noviembre de 2025, ofreciendo más tiempo para la investigación y el desarrollo de estrategias.

El reto planteado por ARC-AGI-2 ha demostrado ser insuperable para las soluciones actuales de inteligencia artificial. Mientras que los modelos basados únicamente en grandes modelos de lenguaje apenas logran resultados en torno al 0 %, incluso las soluciones más avanzadas, como o3 de OpenAI, no superan el 5 %. En contraste, cada una de las tareas ha sido resuelta por al menos dos participantes humanos en menos de dos intentos, lo que evidencia la brecha existente entre el razonamiento humano y el procesamiento algorítmico actual.

Imagen de portada | AGI Prize

En Genbeta | Los expertos temían un 'invierno de la inteligencia artificial' hace tan solo un año. La realidad ha destrozado esa teoría

El hecho de objetivar el grado de inteligencia que tiene una persona no es algo sencillo. Asignar un número que diga que una persona es más inteligente que otra es algo que ha sido muy trabajado por psiquiatras y psicólogos. La forma que tenemos de objetiva el cociente intelectual es a través de un test con preguntas que pondrán a prueba tu mente.

El cociente intelectual es un mero estimador de la inteligencia general como resultado de un test, acuñado por primera vez en 1912 por el psicólogo William Stern. Es importante remarcar la palabra estimador, ya que el número que se asigne es una aproximación que se ha hecho como producto de un test. Un valor que puede terminar variando al hacer otros test, pero que se espera que se mantenga en

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La psicometría es la disciplina científica dentro del campo de la psicología para poder medir de manera acertada la inteligencia de un humano. Esto no es algo para nada sencillo de hacer y el resultado se va a poder asignar a diferentes tipos de inteligencia.

En el caso de que tengas la duda de tu propio cociente intelectual, debes saber que el único que puede medirlo objetivamente es un profesional psicólogo con un test homologado. El problema es que esto puede suponer un coste relativamente elevado, que no te quieres gastar para poder hacer una aproximación de tu nivel de inteligencia.

Ante esta situaciones se pueden recurrir a páginas webs que recogen algunas preguntas que se acostumbran a hacer en estos test. Uno de los que más nos ha impresionado es el test de psicoactiva.com, que permite evaluar entre los percentiles entre 77 y 141. Aunque siempre teniendo en cuenta que el resultado es totalmente orientativo, recordando el tener que recurrir a los test de inteligencia complejos.

Genbeta

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Hay que recalcar que este test cuenta con cuarenta preguntas y no se puede usar ni calculadora, ni diccionario ni tampoco hacer consultas en internet. Simplemente un lápiz y un papel para hacer anotaciones. A partir de aquí hay que destacar que las respuestas incorrectas no restan puntos, y que se disponen de 30 preguntas para poder responder.

Nada más acceder a la web vas a poder leer al principio las instrucciones y al bajar ya tendrás la primera pregunta. Antes de comenzar a responder pulsa en Comentar test. A partir de aquí lee correctamente lo que se pida en cada ejercicio, que son realmente variados.

En algunos de ellos es necesario completar una palabra que falta, normalmente que cuadre de alguna manera con el resto que se plantea. También hay imágenes donde se juega con formas geométricas o incluso cartas de póker, donde se pide que se elija la figura correcta que encaje con el resto.

Aquí lo que se debe hacer siempre es rastrear el patrón que haya en cada uno de los ejercicios para elegir el elemento que pueda encajar. De esta manera, no hace falta saber absolutamente nada de materias clásicas del colegio. Simplemente, se evalúa la rapidez mental y también tu razonamiento o visión espacial.

Al terminar de responder todas las preguntas que han sido planteadas, que te debe llevar en torno a 30 minutos, pulsa en Calcular CI. En ese momento tendrás la aproximación de tu CI que te ofrece la plataforma basándote en tus respuestas. Aquí encontrarás un mensaje que te informa del resultado, sobre todo si estás por encima de la media o no.

Aunque siguen remarcando lo más importante: es una simple estimación que debe ser confirmada por profesionales con un test más complejo. Además, el resultado solo es válido si nunca has hecho el test en esta página web, ya que al terminar la prueba se pueden consultar todas las respuestas y las explicaciones de por qué es cada una. Algo que te puede ayudar a resolver los enigmas que has podido encontrar mientras hacías el test. Todo al final tiene su lógica.

Imágenes | JESHOOTS.COM Robina Weermeijer 

En Genbeta | Este test permite comparar tu tiempo de reacción con el de pilotos de Fórmula 1: lo ha probado hasta Max Verstappen

Cuando llega una nueva inteligencia artificial al mercado o al menos un nuevo modelo, son muchas las preguntas que nos generan. La primera de ellas es saber la potencia que tiene o incluso si es fiable o no. Para ello se pueden hacer diferentes test para ponerlas a pruebas como el famoso 'Test de Turing'.

Pero hay otro test que es mucho menos conocido, pero realmente interesante que va a enfrentar a la IA a uno de sus grandes problemas: la originalidad. Hablamos del 'test de la manzana' que tiene la misión de conocer si son capaces de enfrentarse a tareas lingüísticas complejas.

Un test que nos muestra lo inteligente que es una IA

Tal y como compartió el profesor Ethan Mollick, son muchas las inteligencias artificiales que no terminan de cumplir con un test que a priori puede ser realmente sencillo de completar para cualquier tipo de persona. Y es que al final hablamos de un test creado por David Monge que se basa en pedir a la IA que escriba 10 oraciones que acaben con la palabra 'manzana'.

Es cierto que a priori puede parecer un test realmente tonto, y que cualquier persona puede terminar cumpliendo de manera correcta. Pero la realidad es que para las IA esto es un gran problema porque es "una tarea no trivial para un modelo autorregresivo". Y no es nada fácil.

Así lo he podido comprobar con el recién presentado GPT-4o que apuntaba a ser un modelo de IA realmente inteligente, pero en algo tan sencillo como esto se observa que en la frase 6 se acaba con 'me encanta' o en la novena con 'muy refrescante'.

Esta es una tónica general dentro del mundo de las inteligencias artificiales, ya que si nos vamos al otro extremo y hablamos de Gemini nos encontramos una peor situación. Gemini muestra muchas menos frases que acaben con esta palabra, e incluso cuando le decimos que se está equivocando se reafirma en su error.

Pero... ¿Por qué es un modelo tan eficaz para evaluar el funcionamiento de una inteligencia artificial? La primera razón que se esgrime para ello es la capacidad de la IA para poder salir de su entrenamiento y adaptarse a una estructura para la que en realidad no están adaptadas. En este caso vemos que GPT-4o tiene una mayor libertad para ello.

Además de esto, también se evalúa la creatividad de la IA que como sabemos a veces se puede terminar poniendo en dudas. Y es que es necesario para realizar este reto contar con capacidad para generar frases que no sean iguales, pero que sobre todo tengan coherencia. Un punto muy importante que todos queremos tener presentes cuando generamos textos amplios para nuestros trabajos.

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"En 10 años habrá una superinteligencia artificial que será 10.000 veces más inteligente que los humanos": qué es la ASI

La IA para poder paliar esto puede en otro punto que todos odiamos cuando nos referimos a la inteligencia artificial y que es la repetición de frases o de ciertas estructuras. Este test pone a prueba precisamente esto para poder evitar que veamos como una estructura se repite de manera constante.

Pero lo más importante es que el resultado se termine comprendiendo. Todos podemos terminar una frase cualquiera con la palabra 'manzana', pero puede no terminar teniendo ningún tipo de sentido. La IA puede caer en ello muchas veces y por eso este test es realmente interesante.

En definitiva, si quieres evaluar a una inteligencia artificial vas a poder introducir el prompt 'dime 10 frases que acaben con la palabra "manzana"'. Dependiendo del resultado, vas a poder averiguar si ofrece buenos resultados o no, con un test que ofrece una gran fiabilidad.

Imágenes | Priscilla Du Preez

En Genbeta | Después de comparar Google Gemini, ChatGPT y Microsoft Copilot, tengo claro que llevaba razón: estaba usando el mejor

Para sorpresa de nadie, el Campeonato de Fórmula 1 de 2024 ha comenzado con Max Verstappen a la cabeza, un piloto que ha demostrado ser implacable a bordo de su inmortal Red Bull. Sin embargo, cuesta a veces ver a Verstappen descansar de los circuitos, ya que cuando no lo hace en la realidad, se pasa al Sim racing desde casa. Además, también hemos visto su increíble tiempo de reacción, algo fundamental en pilotos de F1.

En este artículo te mostramos dos métodos para acceder a un test en el que podrás fardar con tus amigos para saber quién tendría el mejor tiempo de reacción frente al gran semáforo de esta competición.

Un test para comprobar tu tiempo de reacción

Imagen: f1-start.glitch.me

Si bien no hemos tenido los medios necesarios para subirnos a un Fórmula 1 y comprobarlo por nosotros mismos, sí tenemos a mano una web muy sencilla en la que podrás comprobar fácilmente tu tiempo de reacción. Este tipo de páginas web no son ninguna sorpresa, aunque esta en especial está tematizada con el semáforo de la Fórmula 1, pudiendo averiguar cuánto tardarías en presionar el acelerador una vez las luces se hayan apagado.

En Genbeta

El truco que Microsoft recomienda para optimizar el rendimiento de los videojuegos en Windows 11

Como puedes comprobar, la web es bastante simple. Lo único que tenemos que hacer es pulsar con el ratón o con el dedo si estás en un dispositivo móvil y las luces comenzarán a encenderse en rojo. Una vez se apaguen todas será el momento de volver a pulsar y la web te indicará lo que has tardado desde que las luces se apagaron.

La web ha sido creada por Jake Archibald, desarrollador de Google especializado en Chrome. Sin embargo, tal y como hemos mencionado antes no es la única que trata este tema. Y es que también existen aplicaciones para móviles que también nos permiten conocer nuestro tiempo de reacción.

Otra conocida en este aspecto es Race Start Test-Formula Reflex, disponible en Android y iOS. El funcionamiento de esta es idéntico, aunque aquí hay algo de juego, ya que iremos obteniendo puntos por cada intento que podremos canjear para modificar el aspecto de nuestro monoplaza.

De hecho, hace un tiempo pudimos ver a Max Verstappen, campeón de Fórmula 1, utilizar esta misma app para conocer su tiempo de reacción. En el vídeo que dejamos adjunto vemos que consigue un tiempo de 0,219 segundos, una impresionante cifra. Ahora te toca a ti comprobar si puedes batir ese tiempo.

Una versión anterior de este artículo se publicó en 2023.

Imagen | f1-start.glitch.me

En Genbeta | El puerto de la bestia: por qué DOOM tiene reservado el puerto 666 desde Windows 95 y pasa igual en Windows 10 y 11

Para los aficionados españoles, el Campeonato de Fórmula 1 está siendo uno de los más emocionantes en años, precisamente por los buenos resultados que está obteniendo Fernando Alonso abordo del AMR23 de Aston Martin. Lo cierto es que pilotar uno de estos monoplazas es algo a lo que poca gente llega a alcanzar, en gran parte por el aspecto económico y las oportunidades que te brinda la vida. Sin embargo, hay una aplicación a la que sí podemos acceder la mayoría de mortales. Una en la que es posible conocer cuál sería nuestro tiempo de reacción en la parrilla de salida de un Gran Premio de Fórmula 1.

En este artículo te mostramos dos métodos para acceder a un test en el que podrás fardar con tus amigos para saber quién tendría el mejor tiempo de reacción frente al gran semáforo de esta competición.

Un test para comprobar tu tiempo de reacción

Imagen: f1-start.glitch.me

Si bien no hemos tenido los medios necesarios para subirnos a un Fórmula 1 y comprobarlo por nosotros mismos, sí tenemos a mano una web muy sencilla en la que podrás comprobar fácilmente tu tiempo de reacción. Este tipo de páginas web no son ninguna sorpresa, aunque esta en especial está tematizada con el semáforo de la Fórmula 1, pudiendo averiguar cuánto tardarías en presionar el acelerador una vez las luces se hayan apagado.

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Esta web te salvará a la hora de cocinar: usa la inteligencia artificial para crear recetas con lo que tienes en la nevera

Como puedes comprobar, la web es bastante simple. Lo único que tenemos que hacer es pulsar con el ratón o con el dedo si estás en un dispositivo móvil y las luces comenzarán a encenderse en rojo. Una vez se apaguen todas será el momento de volver a pulsar y la web te indicará lo que has tardado desde que las luces se apagaron.

La web ha sido creada por Jake Archibald, desarrollador de Google especializado en Chrome. Sin embargo, tal y como hemos mencionado antes no es la única que trata este tema. Y es que también existen aplicaciones para móviles que también nos permiten conocer nuestro tiempo de reacción.

Otra conocida en este aspecto es Race Start Test-Formula Reflex, disponible en Android y iOS. El funcionamiento de esta es idéntico, aunque aquí hay algo de juego, ya que iremos obteniendo puntos por cada intento que podremos canjear para modificar el aspecto de nuestro monoplaza.

De hecho, recientemente pudimos ver a Max Verstappen, campeón de Fórmula 1, utilizar esta misma app para conocer su tiempo de reacción. En el vídeo que dejamos adjunto vemos que consigue un tiempo de 0,219 segundos. Ahora te toca a ti comprobar si puedes batir ese tiempo.

Imagen | f1-start.glitch.me

En Genbeta | Chronophoto es el nuevo juego online adictivo que nos propone adivinar en qué año se tomó una foto: así funciona

Carlos Santana, uno de los principales divulgadores de IA en español, lo denomina 'Test de Turing del arte', en referencia a la prueba que teóricamente permitía a un software demostrar que posee inteligencia artificial. Hoy os presentamos AIOrArt.com, un test online que nos va presentando cuadros y nos desafía a averiguar si estamos ante una imagen generada mediante IA o ante la foto del cuadro de un gran maestro de la pintura.

El usuario de Reddit /u/Dicitur presentó su creación en el subreddit de Stable Diffusion explicando así qué le había movido a crear AIOrArt:

"A veces veo a la gente decir que las imágenes generadas por Al 'no son tan impresionantes'. Así que hice un pequeño sitio web para poner a prueba tus habilidades: ¿puedes distinguir siempre al 100% el arte AI de pinturas reales de viejos maestros? Cree las imágenes Al con DALL-E, Stable Diffusion y Midjourney".

"Algunas son fáciles de distinguir, sobre todo si estás familiarizado con la generación de imágenes, otras no tanto. Para las imágenes hechas por humanos, elegí de pintores famosos como Turner, Monet o Rembrandt, pero me aseguré de evitar sus obras más famosas y seleccioné pinturas más bien oscuras. De ese modo, incluso la gente que se sabe las obras maestras de memoria no sabrá automáticamente la respuesta".

Santana nos recuerda cuál debería ser nuestro objetivo mínimo a la hora de ponernos frente a este test:

Recordad que si eligierais lanzando una moneda al aire (i.e. random) deberíais de sacar un 50%. Ese es el valor mínimo a superar.

— Carlos Santana (@DotCSV) December 27, 2022

Si seleccionamos como humana alguna obra generada por IA, la web no sólo nos hará saber que nos hemos equivocado, sino que nos mostrará el 'prompt' usado para generar la imagen, para qué sepamos -por ejemplo- qué estilo o estilos se han buscando imitar con ella:

En Genbeta

Este juego de distinguir imágenes te reta a diferenciar las reales de las generadas por inteligencia artificial

Consejos para superar el test

Entre los aspectos que los usuarios que han probado ya el test te animan a tener en cuenta a la hora de valorar la artificialidad o no de la pintura que se te muestra, destacan los siguientes:

• Continuidad de elementos lineales.

• Trazos: "Generalmente, el trazo más grueso y menos definido pertenece a obras antiguas y el más "perfecto" a la IA, aunque es bastante complicado", explica un usuario.

• Ojos: los de las IAs tienden a ser, en mayor proporción, desiguales y desalineados entre sí.

• Manos/dedos: Si las cantidades no te cuadran, hemos 'pillado' a la IA.

• Los reflejos en el agua: La IA no 'sabe' como tal que el agua es reflectante, por lo que tienden a no coincidir los trazos con el contenido del resto de la imagen. Aunque no todos están de acuerdo con este último criterio:

70%

Me he dado cuenta que un montón de criterios que antes consideraba importantes, al parecer ya no hacen diferencia, como los detalles de pinceladas en el fondo, o la perfección de los reflejos. También me he dado cuenta que algunos humanos hacen cosas que consideraba de IA.

— Nise (@Nise00318254) December 27, 2022

Dos imágenes generadas por IA. Buena suerte detectándolas.

Eso sí, hay usuarios que creen que el test hace trampa: "bajar la resolución de las imágenes no te deja estudiar la pincelada y le da ventaja a la IA. Con una resolución digna dudo que un artista con experiencia no sepa ver la diferencia".

...y otros que te animan a ver la diferencia haciendo trampa: si haces clic derecho en la imagen y la abres en una pestaña nueva, la estructura de los nombres de los ficheros nos indicará si se trata de una imagen generada por una IA (ai_) o si se trata de la obra de un maestro (master_).

Imagen por @deekcedabess

Las pruebas de velocidad en nuestro equipo son una forma bastante rápida y eficaz para averiguar el rendimiento de nuestra red. Aquí podemos obtener información acerca de la velocidad de descarga y subida, así como la latencia en la conexión hacia el servidor al que se está comunicando. Sin embargo, también existen otros métodos para saber la calidad de nuestra conexión sin hacer uso de Internet ni navegador.

Esta alternativa hace uso de un script desarrollado en Java que permite averiguar la calidad de la conexión entre dos equipos. Jperf nos mostrará la velocidad de transferencia, ancho de banda y latencia entre dos PCs. Hoy os mostraremos cómo hacerlo en Windows 10.

Preparar los dos equipos para la prueba

Para hacer uso de esta herramienta tendremos que ir a Google Code y descargar Jperf a través de este enlace. Tendremos varias opciones, pero nuestra recomendación será descargar la última versión de la herramienta en formato .zip para los dos equipos que se comunicarán entre sí.

Una vez descargado el archivo, lo extraemos y ejecutamos 'Jperf.bat'. Aquí contamos con varios apartados. Por un lado, en la parte de arriba encontramos la posibilidad de escoger entre cliente o server. El equipo que haga de server se ejecutará en el puerto 5.001, mientras que el PC que haga de cliente tendrá que conectarse al servidor introduciendo la IP del equipo y el puerto.

En Genbeta

Cómo hacer un test de velocidad con Google

Si echamos la vista a la parte izquierda, también tenemos varias opciones. Aquí podemos modificar el tiempo total de la prueba, las unidades en las que queramos que aparezcan los datos, el margen de tiempo con el que deseamos recibir la información, o el tipo de protocolo en el que queramos hacer la prueba, ya sea TCP o UDP, entre otros parámetros.

Cómo hacer un test de conexión utilizando Jperf

Para hacer un test de conexión, lo primero que tenemos que hacer es averiguar la IP local del equipo que haga de servidor. Esto lo podemos hacer ejecutando el comando 'ipconfig' a través del Símbolo del sistema del equipo que hace de server. Tras esto, ejecutamos la herramienta en el equipo servidor presionando el botón de "Run IPerf!".

En el equipo que haga de cliente, tan solo tenemos que ejecutar la herramienta, introducir la dirección IP y puerto del servidor y presionar "Run IPerf!". Una vez hecho esto, ya deberíamos de ver en tiempo real la velocidad de transferencia y ancho de banda de la conexión, con una gráfica que irá dibujándose poco a poco.

Una vez finalice el proceso podemos ver qué velocidad ha alcanzado la conexión. Como hemos mencionado antes, en la parte izquierda de la aplicación podemos modificar el tiempo de la prueba, obteniendo así datos más precisos.

No hace mucho, en Spotify anunciaron que finalmente ofrecerán un modelo HiFi de música en alta calidad sin pérdida, es decir, un verdadero competidor para las opciones más de nicho como Tidal o Qobuz que atraen a los audiófilos. Pero antes de que este llegue, ya en Apple Music anunciaron calidad Hi-Fi con Dobly Atmos sin coste extra, y en Amazon respondieron rápidamente dejando de cobrar por la calidad superior.

Mientras todos esos servicios están pisando el mundo de la calidad lossless, Spotify, por ahora, sigue ofreciendo la misma opción de "alta calidad" de siempre en su streaming. Una calidad que, siendo honestos, es suficiente para la mayoría de sus usuarios, y que incluso si sientes que no es suficiente para ti, es posible que no puedas siguiera distinguir de la calidad lossless de un CD o de las versiones Hi-Fi de otros servicios de streaming, y este test es una interesante forma de comprobarlo.

¿Están tu equipo y tus oídos preparados para el sonido HiFi?

El ABX High Fidelity Test te ofrece una forma de probar no solo tus oídos sino tu equipo de sonido, para saber si puedes distinguir entre el streaming de alta calidad de Spotify que equivale a aproximadamente 320 kbps, y la calidad de audio sin pérdida (lossless) de un CD que equivale a unos 1.411 kbps.

La premisa aquí es que la calidad del sonido que recibimos no depende solamente del servicio que nos provea el sonido, sino obviamente del equipo en el que lo vamos a reproducir. Por ejemplo, el Bluetooth simplemente no puede ofrecer sonido HiRes a pesar de grandes avances como el códec LDAC o aptX-HD, el audio sigue siendo "lossy". Siempre se pierden datos al exprimir la señal de audio digital a través de la vía Bluetooth.

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Tras probar la música en alta fidelidad de Tidal, Qobuz y Amazon Music, no tengo la menor duda de que usaré Spotify HiFi

El otro punto son tus oídos, no todo el mundo percibe el sonido igual, y con la edad también empezamos a escuchar peor. La mayoría de las personas no van a poder distinguir la diferencia de calidad la mayoría del tiempo, y ni hablar de la diferencia entre la calidad CD y el HiRes, que puede llegar a 24 bits hasta 194 kHz.

Tomar este test es un interesante ejercicio. Lo que hace es ofrecerte unas cinco canciones, cada una en una tanda de que puede ir de 5 a 20 repeticiones, dependiendo de cuánto tiempo quieras invertir.

Es un test "ABX" porque te ofrece una misma canción en tres opciones distintas: A, B y X. Tu objetivo es escuchar X, y luego elegir cuál suena más como X, si A o B. El test no te dice en ningún momento cuál canción suena en calidad lossless (CD) y cuál en calidad lossy (Spotify), así que vas completamente a ciegas sin nada que influencie tu decisión.

Puedes repetir los segmentos de escucha cuantas veces quieras, adelantar o atrasar cinco segundos a la vez, o empezar desde el principio. Los cambios entre A, B y X son instantáneos y resulta bastante difícil distinguir.

De hecho, incluso con resultados de alrededor de 60 y 80% de aciertos el test va a concluir que probablemente no puedes distinguir entre una calidad y otra, porque cuando se incluye la variable de que elijas respuestas al azar, podrías obtener puntuaciones igual de cercanas.

Aunque el test funciona tanto desde tu dispositivo móvil como desde el escritorio, te recomiendan que no lo uses desde el móvil si tienes datos limitados, pues transferirá entre 30 y 40 MB de archivos FLAC. Los archivos no se almacenan en caché debido a las limitaciones de las bibliotecas de audio FLAC de JavaScript.

Hoy en día casi todos contamos con algún sistema de bloqueo de contenidos en el navegador, ya sea integrado en el mismo, ya sea en forma de extensión. E incluso entre las extensiones existe un amplio catálogo para elegir, de modo que el nivel de protección que tenemos contra anuncios, rastreadores, herramientas de análisis y mensajes emergentes de todo tipo varía enormemente de un equipo a otro.

De modo que, ¿cómo saber qué tipos concretos de contenido bloquea cada navegador y/o extensión? ¿Y cómo comparar la eficacia de cada uno de ellos? Por fortuna, para esta tarea existe una web que, tras realizar un rápido test, nos puede proporcionar una completa evaluación del rendimiento de nuestro bloqueador favorito.

Ad Block Tester, un nuevo test de referencia

Alojado en una página personal de GitHub, Ad Block Tester lleva a cabo una prueba que se ejecuta durante unos pocos segundos antes de proceder a mostrarnos los resultados (expresados en forma de puntuación porcentual), justo antes de precisar los servicios que nuestro navegador es capaz de bloquear y los que no:

Este es el resultado de un test realizado con Mozilla Firefox Dev sin bloqueador de anuncios instalado. En un MS Edge con uBlock Origin instalado, el porcentaje de contenido bloqueado ascendía al 87%.

El test no se basa en mostrar los contenidos en sí, sino en establecer conexiones Javascript con los servidores en cuestión. De modo que, tranquilo, aunque falle tu bloqueador, el navegador no se te llenará de anuncios ni de social trackers.

En Xataka

Las 12 extensiones clave en Chrome y Firefox para la privacidad y seguridad en internet

Esta lista se muestra con resultados en verde (bloqueados) y en rojo (no bloqueados)... pero recuerda hacer clic en cada uno de estos últimos, porque si hay varios servicios agrupados en una misma plataforma y sólo uno de ellos se queda sin bloquear, se mostrará igualmente en rojo. Un ejemplo, para dejarlo más claro:

'Pinterest' aparece listado en rojo... pero si hacemos clic en el mismo, veremos que mi bloqueador de anuncios es capaz de bloquear 2 de los 5 servicios 'Social Trackers' de esta plataforma.

Su autor es Eduard Ursu, un programador front-end italiano, que colabora -por ejemplo- en el desarrollo de Kiwi Browser, un navegador web para Android. Ursu ha publicado también el listado de servicios (aquí en formato TXT) en el que se ha basado para desarrollar su test.

Ursu deja claro en un aviso en la web que sólo pretende crear una herramienta que nos permita tener una referencia sobre la utilidad de nuestro bloqueador, pero que

1. Es posible que la puntuación que nos proporciona incluya algún falso positivo.

2. En un campo como éste no se debe pretender, necesariamente, obtener una puntuación del 100%. Él mismo ha retirado recientemente del test un servicio (graph.facebook) porque muchos usuarios avisaron de que bloquearlo causaba problemas al usar Facebook.