Inteligencia Artificial General: Construir capacidades con cautela

Vivimos en la era de la Inteligencia ArtificialEl tamaño del mercado mundial de la IA ya ha superado US$240 mil millones y ahora se calcula que superará los $730.000 millones de dólares en 2030, con una tasa de crecimiento anual superior a 17%. 

Entre todo el barullo que rodea a la IA, un paradigma que ha captado la atención de todos es la AGI, Inteligencia General Artificial. 

Pero, ¿qué es? ¿Por qué todo el mundo habla de ella y por qué la comunidad científica y tecnológica está tan pendiente de cada giro que da? Profundicemos para entenderlo mejor. 

Pero antes de saltar directamente a la Inteligencia General Artificial, intentemos averiguar qué implica la inteligencia general.

Definir los contornos de la inteligencia general

La inteligencia general implica la capacidad de alcanzar una serie de objetivos y realizar tareas diversas cuyos contextos y entornos son diferentes. Los sistemas que son "generalmente inteligentes" deben: 

• Manejar problemas y situaciones que difieren sustancialmente de lo que se podía prever.
• Ser capaz de generalizar los conocimientos adquiridos para poder transferirlos de un contexto problemático a otros. 

La comunidad científica también espera que varias inteligencias generales del mundo real compartan algunas propiedades comunes sin estar significativamente seguros de cuáles podrían ser estas propiedades. 

La premisa de la Inteligencia General Artificial parte de estas características de la inteligencia general e intenta ir y pensar más allá de ellas. 

La hipótesis de la AGI básica

La hipótesis obtuvo su primera articulación oficial en un papel titulado "Artificial General Intelligence: Concept, State of the Art, and Future Prospects", publicado en el Journal of Artificial General Intelligence por Ben Goertzel. La hipótesis decía lo siguiente 

"La creación y el estudio de la inteligencia sintética con un alcance suficientemente amplio (por ejemplo, a nivel humano) y una fuerte capacidad de generalización, es en el fondo cualitativamente diferente de la creación y el estudio de la inteligencia sintética con un alcance significativamente más estrecho y una capacidad de generalización más débil."

Para dar cuerpo a sus rasgos, AGI tendrá un alcance suficientemente amplio y una gran capacidad de generalización. 

En un modo más populista de escribir y explicar cosas científicas, la AGI es una corriente de investigación teórica sobre IA cuyo objetivo es desarrollar una IA con un nivel humano de función cognitiva, lo que incluye la capacidad de autoenseñanza. 

Muchos investigadores creen que prácticamente no es posible elevar la IA a un "nivel humano de función cognitiva". Sin embargo, no cabe duda de que se considera un modo de IA más fuerte en comparación con las IA débiles o limitadas que hemos visto hasta ahora. 

Inteligencia Artificial General como "IA fuerte"

Según IBM"La inteligencia artificial (IA) fuerte, también conocida como inteligencia general artificial (IAG) o IA general, es una forma teórica de IA que se utiliza para describir una determinada mentalidad de desarrollo de la IA. Si los investigadores pueden desarrollar la IA fuerte, la máquina requeriría una inteligencia igual a la de los humanos; tendría una conciencia autoconsciente que podría resolver problemas, aprender y planificar el futuro".

Una IA fuerte funcionaría esencialmente como un ser humano a nivel cognitivo. Empezaría como un niño, aprendería a través de la información y la experiencia y progresaría en sus capacidades hasta convertirse en una máquina tan inteligente que no podría distinguirse del cerebro humano. 

Desde el punto de vista funcional, la IA fuerte se diferenciaría de la IA estrecha o débil en su capacidad para gestionar el número y la diversidad de tareas. 

Para poner esta distinción en perspectiva, la IA débil o estrecha se centra en la realización de una tarea repetitiva, mientras que la IA fuerte puede realizar varias tareas simultáneamente. Y lo que es más importante, mientras que la IA débil o estrecha siempre dependerá de la intervención humana, la AGI o IA fuerte, una vez superadas las fases iniciales de crecimiento y aprendizaje, ya no dependerá de las instrucciones procedentes de los humanos. Generará una conciencia parecida a la humana en lugar de simularla. 

Con todos estos conocimientos como base teórica de la AGI, la cuestión es cómo abordarla, sobre todo cuando los investigadores afirman que nunca podrá alcanzarse una AGI ideal.  Existen cuatro grandes enfoques de la AGI: simbólico, emergentista, híbrido y universalista. 

El enfoque simbólico de la AGI: Este enfoque asume que las mentes existen principalmente para manipular símbolos que representan diferentes aspectos del mundo o de sí mismas. También asume que un sistema de símbolos físicos viene con la capacidad de introducir, emitir, almacenar y alterar entidades simbólicas y, por tanto, puede provocar acciones ejecutables apropiadas para alcanzar el objetivo final. 

Por lo tanto, la arquitectura cognitiva simbólica se centra en el concepto de una "memoria de trabajo" que recurriría a la memoria a largo plazo cuando fuera necesario y utilizaría un control centralizado sobre la percepción, la cognición y la acción. 

El enfoque emergentista de la AGI: El enfoque emergentista de la AGI supone que las capacidades de procesamiento de símbolos abstractos surgirían de dinámicas subsimbólicas de nivel inferior. En términos más sencillos, este enfoque de la AGI gira en torno a considerar el cerebro humano como un conjunto de elementos simples que pueden autoorganizarse de forma compleja, si es necesario. 

El enfoque híbrido del AGI: El enfoque híbrido de la AGI tiene como filosofía rectora el fenómeno "el todo es mayor que la suma de las partes". Quiere responder tanto a los puntos fuertes como a los débiles de los enfoques simbólico y emergentista mediante una arquitectura integradora e híbrida que combine subsistemas que funcionen según los dos paradigmas. 

La combinación puede ser la de un subsistema simbólico con un gran sistema subsimbólico o una población de pequeños agentes, cada uno de los cuales es a la vez simbólico y subsimbólico por naturaleza. 

El enfoque universalista de la AGI: El enfoque universalista de la AGI comienza con algoritmos que tienen el poder de producir una inteligencia general inmensamente poderosa si se les suministra una potencia de cálculo masiva y poco realista. El objetivo es reducir su escala haciendo que se adapten para funcionar con recursos informáticos factibles. 

Mientras que todos estos enfoques han evolucionado con la investigación en torno al paradigma avanzando a un ritmo constante, muchas organizaciones tecnológicas han estado construyendo soluciones prácticas en torno a la AGI. La más conocida de ellas es Open AI.

Principales empresas que trabajan en AGI

1. IA abierta

OpenAI, más conocida por su solución ChatGPT, tiene una visión centrada en la AGI. En un entrada del blog publicado el 24 de febrero de 2023, la empresa iniciaba sus planes sin ambigüedad alguna. Decía que su misión era "garantizar que la inteligencia general artificial -sistemas de IA que, en general, son más inteligentes que los humanos- beneficie a toda la humanidad". 

La empresa afirma que, a medida que sus sistemas se acercan a la AGI, "es cada vez más prudente con la creación y el despliegue" de sus modelos. Como ejemplos, destacó el despliegue de InstructGPT y ChatGPT. 

¿Qué es ChatGPT?

Creada por Open AI y lanzada el 30 de noviembre de 2022, ChatGPT, en esencia, es una herramienta de procesamiento de lenguaje natural impulsada por IA que permite conversaciones similares a las humanas con el chatbot. No solo puede responder preguntas, sino que también puede ayudar a redactar correos electrónicos, ensayos, códigos y mucho más. 

Haga clic aquí para ver la lista de las cinco mejores extensiones ChatGPT.

¿Qué es Instruct GPT?

Instruct GPT, término acuñado por Open AI, es un modelo lingüístico avanzado basado en IA que puede seguir instrucciones dadas en un mensaje de texto. Sus capacidades avanzadas para comprender requisitos basados en texto y generar respuestas basadas en texto lo convierten en una potente herramienta para una gran cantidad de propósitos basados en servicios y contenidos. 

Open AI Chat GPT en cifras

Según la últimas cifras disponiblesChatGPT de OpenAI tiene más de 100 millones miembros activos semanales. Los informes publicados el 12 de octubre de 2023 afirmaban que OpenAI generaba ingresos a un ritmo de 1.300 millones de dólares al año, lo que suponía más de 100 millones al mes, 301 millones más que en verano de 2023. 

Reorganización de Open AI

Sin embargo, OpenAI ha sido noticia recientemente por su reorganización, que ha causado revuelo en la comunidad tecnológica y de inversión en tecnología de todo el mundo. El consejo de administración había decidido destituir a su consejero delegado, Sam Altman, por no ser "coherentemente sincero" en sus comunicaciones. Sin embargo, cinco días después de su repentino despido, el consejo decidió reincorporar a Altman a su antiguo puesto. 

Al parecer, todos y cada uno de los miembros del personal de Open AI habían firmado una carta en la que afirmaban que se plantearían dimitir si no se reincorporaba a Altman a su puesto anterior. Uno de los miembros de la junta responsable de la destitución de Sam Altman, el científico jefe de Open AI, Ilya Sutskever, escribió en su X handle el siguiente: "Lamento profundamente mi participación en las acciones de la junta. Nunca fue mi intención perjudicar a OpenAI. Amo todo lo que hemos construido juntos, y haré todo lo que pueda para reunir a la compañía."

Con el regreso del Sr. Altman como CEO de Open AI, la polémica parece haber pasado a la historia. 

Aunque OpenAI ha sido la más destacada a la hora de ganar adeptos y atención en el ámbito de la inteligencia artificial, existen otros actores desde hace mucho tiempo. DeepMind es uno de ellos y lleva trabajando desde 2010.

2. DeepMind

DeepMind objetivo oficial a largo plazo es "resolver la inteligencia, desarrollando sistemas de resolución de problemas más generales y capaces, conocidos como inteligencia general artificial". La empresa unió fuerzas con Google en 2014. 

El principio operativo de DeepMind siempre ha sido hacer avanzar la ciencia en beneficio de la humanidad. Como tal, quiere aprovechar la inteligencia artificial al servicio de las necesidades y expectativas de la sociedad. 

Lo que puede contarse como el éxito logrado por DeepMind hasta ahora es que sus programas han aprendido a diagnosticar enfermedades oculares con la misma eficacia que los mejores médicos del mundo, han ahorrado 30% de la energía utilizada para mantener fríos los centros de datos, predicen las complejas formas tridimensionales de las proteínas, revolucionando el camino para el avance de la industria farmacéutica. 

Según los datos disponibles datosDeepMind solo había recaudado una ronda de fondos el 1 de febrero de 2011, antes de colaborar con Google. Los inversores fueron Founders Fund y Horizons Ventures. La financiación ascendió a US$50 millones según se informa. 

3. Adept

Otro actor emergente en el campo de la AGI es Adept. En marzo de 2023, esta empresa emergente de apenas un año y 25 empleados recaudó 150 millones de dólares de capital riesgo. En fondos recaudados mostrando una versión rudimentaria de un asistente digital. 

Adept ha estudiado cómo los humanos utilizan los ordenadores para construir un modelo de IA capaz de convertir una orden de texto en un conjunto de acciones. La ronda de financiación se completó con una valoración posterior al desembolso de 1.400 millones de dólares. 

Según David Luan, cofundador de Adept, la empresa quiere construir el mismo modelo para la informática siguiendo el ejemplo de un sintetizador que permite a un músico tocar los sonidos de muchos instrumentos sin tener que aprender a tocar el instrumento original. 

AGI: El camino por recorrer

La gente tiene opiniones diferentes sobre el potencial de la AGI. Algunos creen que la AGI podría tener consecuencias peligrosas para la humanidad, mientras que otros creen que la AGI no sería capaz de lograr lo que pensamos que podría lograr. 

Según Diego Klabjancatedrático de la Universidad Northwestern y director fundador del Programa de Maestría en Ciencias Analíticas:

"Los cerebros humanos tienen miles de millones de neuronas conectadas de una forma muy intrigante y compleja, y el estado actual de la técnica consiste en conexiones directas que siguen patrones muy sencillos. Así que pasar de unos pocos millones de neuronas a miles de millones de neuronas con las tecnologías actuales de hardware y software... no lo veo posible".

El Instituto del Futuro de la Humanidad de la Universidad de Oxford realizó una encuesta entre 352 investigadores de aprendizaje automático sobre el potencial de evolución de la IA. La mediana de los encuestados hizo notables predicciones anuales. 

• En 2026, las máquinas podrán escribir redacciones escolares
• Para 2027: los camiones autoconducidos podrían hacer innecesarios a los conductores
• Para 2031: la IA podría superar a los humanos en el sector minorista
• En 2049, la IA podría convertirse en el próximo Stephen King
• En 2137: Todos los trabajos humanos podrían estar automatizados

Es demasiado pronto para predecir adónde nos llevará la IA. Pero, como todas las tecnologías, puede utilizarse para bien o para mal. 

El director ejecutivo de Open AI, Sam Altman, cree que "debería haber un gran escrutinio de todos los esfuerzos que intentan construir AGI y una consulta pública para las decisiones importantes". Incluso va más allá al afirmar que

"El mundo podría llegar a ser extremadamente diferente de como es hoy, y los riesgos podrían ser extraordinarios. Una AGI superinteligente desalineada podría causar graves daños al mundo; un régimen autocrático con una superinteligencia decisiva a la cabeza también podría hacerlo".

Sin embargo, hay proveedores de soluciones AGI como DeepMind y otros que creen que la AGI será el precursor de muchos avances científicos y traerá cambios para mejor en el mundo real. La inteligencia artificial tendrá sin duda una influencia significativa en nuestras actividades de investigación, ingeniería, ciencia y seguridad para el mundo. Una gran parte del éxito dependerá, sin duda, de lo cautelosas y calibradas que sean las acciones humanas.  

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