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«La inteligencia artificial general (IAG) se refiere a la capacidad de una máquina para realizar tareas intelectuales que normalmente requieren la inteligencia humana. A diferencia de la inteligencia artificial especializada, que se enfoca en tareas específicas, la IAG busca replicar la versatilidad cognitiva humana en un amplio espectro de actividades.

Para explicarlo de manera sencilla, podríamos comparar la IAG con el funcionamiento del cerebro humano. Así como nosotros, los seres humanos, podemos aprender diferentes habilidades y aplicar nuestro conocimiento en una variedad de situaciones, la inteligencia artificial general aspira a que una máquina pueda hacer lo mismo. Sería como tener una computadora que no solo es experta en una sola tarea, como jugar ajedrez o reconocer imágenes, sino que puede aprender y adaptarse para realizar una amplia gama de actividades de manera inteligente, similar a cómo lo hace una persona». (ChatGPT, diciembre de 2023)

En los últimos meses te hemos hablado en numerosas ocasiones de inteligencia artificial: desde las formas de aprovechar las IA generativas como ChatGPT , Midjourney o Dall-e hasta toooodos los cambios y polémicas generadas alrededor de OpenAI y Sam Altman. Pero alrededor del avance de estas tecnologías, cada vez más acelerado, sobrevuela un concepto que ilusiona y da miedo a partes iguales: el de la Inteligencia Artificial General, un tipo de IA que sería capaz de realizar cualquier tarea intelectual que hace un humano, pudiendo llegar incluso a superar la inteligencia humana.

Inteligencia artificial general y los orígenes de la inteligencia humana

No existe un consenso entre los investigadores sobre qué es la inteligencia, y cualquiera de las definiciones que demos es debatible. Pero según el investigador sueco Max Tegmark (autor de un libro que os recomiendo, Vida 3.0), podemos definir la inteligencia como “la capacidad para conseguir objetivos complejos”. Esta definición incluye aspectos que asociamos a lo inteligente, como la comprensión, la resolución de problemas o la capacidad de aprendizaje. Así que la inteligencia artificial sería… “la capacidad de conseguir objetivos complejos por parte de un ente generado artificialmente”.

Y bueno, aquí tenemos que entender que la inteligencia abarca muuuchos tipos de inteligencia, tantos como tipos de objetivos complejos: está la inteligencia verbal, espacial, motora… Y lo mismo pasa con la IA. En general, cuando hablamos de IA no nos referimos a una IA General que sea capaz de conseguir objetivos complejos en cualquier área (que es algo que probablemente se conseguirá, pero dentro de muchos años) sino de conseguirlos en campos limitados, como lo hace Midjourney con la generación de imágenes o Whisper con la transcripción de audio a texto, por ejemplo. 

Pero lo cierto es que la IA general es un objetivo planteado desde hace años por todos los expertos en el sector, y cada avance en este campo nos acerca más a su consecución.

La definición exacta de Inteligencia Artificial General (IAG por sus siglas en inglés) no está muy consensuada, pero se refiere a un tipo de sistema automático capaz de comprender, aprender y realizar tareas intelectuales parecido a como lo hace el cerebro humano. En pocas palabras, la IAG acerca a la IA la capacidad de aprender igual que lo hacen los humanos. 

Mientras que la IA generativa debe ser programada con anterioridad para que pueda resolver un problema, la IAG parte de la idea de que la máquina sea tan inteligente como lo es un humano y que pueda aprender de igual manera que lo hace un humano.

Por ejemplo, sistemas de IA artificial generativa, como ChatGPT, Midjourney y DALL-E pueden aprender patrones entrenados y generar nuevos datos con características parecidas. Pero, el truco está en que un humano debe enseñarle a la máquina los datos y patrones en los que se debe basar para crear nueva información.

Por otro lado, se podría tomar una máquina IAG que no estuviese programada y enseñarle cualquier cosa, desde jugar ajedrez hasta ser médico, y todo esto sin necesidad de programar los conocimientos necesarios para realizar estas tareas y la máquina irá aprendiendo a partir de sus propias experiencias.

En este sentido, la IAG es el próximo gran objetivo que se ha trazado la industria de la IA, un reto que persiguen compañías mundiales, como OpenAI, Microsoft, Google y un sin fin de startups. Hace unas semanas, el concepto de IA general saltó a los titulares, cuando se insinuó que el cese temporal de Sam Altman como CEO de OpenAI había venido por sus avances en el campo de la IA general y el proyecto Q*.

IA General, IA «fuerte» y «débil»

«IA fuerte» y «IA general» a menudo se usan de manera intercambiable. Así, IA fuerte suele utilizarse en contraposición con «IA débil», entiendo esta como un tipo de inteligencia artificial que está diseñada y programada para realizar tareas específicas y limitadas, sin poseer la capacidad de entender o aprender de manera autónoma en otras áreas. A diferencia de la «IA fuerte» o «IA general» que aspira a tener un nivel de inteligencia comparable al humano en diversas tareas, la «IA débil» se especializa en funciones y no tiene la versatilidad ni la comprensión amplia asociada con la inteligencia general.

Riesgos de la IAG

Aun cuando la IAG pudiera revolucionar las industrias y resolver grandes retos mundiales, muchos ven en ella diversos problemas y riesgos, especialmente éticos y sociales.

Para muchos expertos, el desarrollo de modelos de Inteligencia Artificial General representa un riesgo para la humanidad y muchos han advertido sobre el peligro que representa. De hecho, a principios de 2023 Elon Musk, junto con varios expertos, firmaron una carta pública en la que solicitaban pausar el desarrollo y entrenamiento de modelos de IA para debatir la forma más segura de su evolución.

Entre los muchos problemas y desafíos que representa la IAG, se encuentra la transparencia de los modelos desarrollados por las empresas para que funciones y la falta de datos de cómo han sido entrenados, además de la falta de conocimiento de cómo funcionan por dentro. Estos desconocimientos son, precisamente, los que introducen riesgos sobre sesgos o discriminaciones algorítmicas, además de una amenaza a la privacidad en caso de que estos sistemas revelen datos recolectados confidenciales.

Otro de los principales es la cuestión del control y la seguridad. Existe la preocupación de que una IAG altamente desarrollada pueda superar la capacidad humana de comprensión y control, dando lugar a situaciones impredecibles o indeseables, permitiendo que sistemas críticos sean vulnerables a ataques y mal uso, con consecuencias potencialmente peligrosas en campos como la ciberseguridad, las finanzas, la energía o el campo militar, donde su utilización en armas autónomas podría tener derivadas fatales.

El desplazamiento laboral es otro riesgo importante asociado con la IAG. La automatización de empleos podría llevar al desplazamiento de trabajadores en diversas industrias, con posibles consecuencias económicas y sociales significativas. Esto plantea la necesidad de abordar las implicaciones económicas de manera equitativa y considerar soluciones para mitigar el impacto en la fuerza laboral.

Finalmente, y ya entrando en el campo de las distopías, existe la preocupación de que estas entidades autónomas puedan tomar decisiones no éticas o contrarias a los valores humanos, especialmente si sus objetivos no se definen correctamente. La gestión de estos riesgos es esencial para garantizar un desarrollo responsable y seguro de la inteligencia artificial general, destacando la necesidad de colaboración entre la sociedad, los gobiernos y la industria en la definición de marcos éticos y legales que guíen su implementación.

Grandes empresas e IAG

Una de esas compañías que trabaja en el campo de la IAG es Amazon, que creó a mediados de 2023 su propio equipo de Inteligencia Artificial General de Amazon, dirigido por el científico jefe y vicepresidente ejecutivo de Amazon, Rohit Prasad. Ahora, Amazon ha anunciado una reestructuración de este equipo, dividiéndolo en seis grandes áreas.

Así se ha dado a conocer a través de un correo electrónico interno enviado por Prasad y publicado por el medio Business Insider. Según el correo, la misión del equipo de AGI de Amazon es «crear servicios de inteligencia de propósito general de primera clase que beneficien a todos los negocios de Amazon y a toda la humanidad».

Las nuevas áreas son:

  • Producto IAG, para deficinar los servicios de AGI y colaborar con los equipos de clientes internos.
  • Servicios de datos IAG, para crear servicios de almacenamiento, acceso y etiquetado manual de datos.
  • Modelos fundacionales IAG, para desarrollar modelos fundacionales más competentes.
  • Servicios sensoriales y de aprendizaje automático IAG, para crear servicios especializados, como el reconocimiento de voz, la conversión de texto a voz y la visión por ordenador, que impulsen aplicaciones de la empresa (Alexa, Amazon Search, Fire TV y AWS Polly).
  • Servicios de asistente conversacional IAG, para crear asistentes o agentes conversacionales especializados.
  • Información IAG, para obtener y organizar la información del mundo en tiempo real y entrenar los modelos de IA.

Otro de los gigantes que están invirtiendo en el camino hacia la IAG es Microsoft, principal inversor en OpenAI. El pasado mes de marzo, Microsoft anunciaba que el último modelo desarrollado por OpenAI, GPT-4, «puede resolver tareas novedosas y difíciles que abarcan matemáticas, codificación, visión, medicina, derecho, psicología y más, sin necesidad de indicaciones especiales. Además, en todas estas tareas, el rendimiento de GPT-4 se acerca sorprendentemente al rendimiento a nivel humano y, a menudo, supera ampliamente a modelos anteriores como ChatGPT.

Dada la amplitud y profundidad de las capacidades de GPT-4, creemos que razonablemente podría verse como una versión temprana (aunque aún incompleta) de un sistema de inteligencia artificial general. En nuestra exploración de GPT-4, ponemos especial énfasis en descubrir sus limitaciones y discutimos los desafíos que se avecinan para avanzar hacia versiones más profundas y completas de inteligencia artificial general».

Imagen: Depositphotos

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