Inteligencia general artificial: una historia sobre cómo desarrollar capacidades con precaución

Estamos viviendo en el era de la Inteligencia Artificial, con el tamaño del mercado global de IA ya superado US $ 240 billones y ahora se estima que superará los 730 mil millones de dólares para 2030, a una tasa de crecimiento anual superior al 17%. 

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

Pero ¿qué es? ¿Por qué todo el mundo habla de ello y por qué la comunidad científica y tecnológica está tan interesada en observar cada giro que da? Profundicemos para comprenderlo mejor. 

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

Estableciendo los contornos de la inteligencia general

La inteligencia general implica la capacidad de alcanzar diversos objetivos y realizar diversas tareas en contextos y entornos diferentes. Los sistemas con inteligencia general deben: 

• Manejar problemas y situaciones que son sustancialmente diferentes de lo que podría anticiparse.
• Ser capaz de generalizar los conocimientos adquiridos para 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 segura de cuáles podrían ser esas 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 central del AGI

La hipótesis obtuvo su primera articulación oficial en un   titulado “Inteligencia general artificial: concepto, estado del arte y perspectivas futuras”, publicado en el Journal of Artificial General Intelligence por Ben Goertzel. La hipótesis decía lo siguiente: 

"La creación y el estudio de 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 inteligencia sintética con un alcance significativamente más limitado y una capacidad de generalización más débil".

Para desarrollar sus características, AGI tendrá un alcance suficientemente amplio y tendrá una fuerte capacidad de generalización. 

En una forma más populista de escribir y explicar cosas científicas, AGI es una corriente de investigación teórica sobre IA destinada a desarrollar una IA con un nivel humano de función cognitiva, que incluye la capacidad de autodidacta. 

Muchos investigadores creen que es prácticamente imposible elevar la IA a un "nivel humano de función cognitiva". Sin embargo, sin duda, se considera un modo de IA más fuerte en comparación con las IA débiles o más estrechas que hemos visto hasta ahora. 

La inteligencia artificial general como “IA fuerte”

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

Una IA fuerte funcionaría esencialmente como un ser humano a nivel cognitivo. Comenzará como un niño, aprenderá a través de aportes y experiencias, y progresará en sus habilidades para eventualmente convertirse en una máquina tan inteligente que no se puede distinguir del cerebro humano. 

Funcionalmente, la IA fuerte se diferenciaría de la IA estrecha o débil en su capacidad para manejar la cantidad y diversidad de tareas. 

Para poner esta distinción en perspectiva, la IA débil o estrecha se centra en realizar una tarea repetitiva, mientras que la IA fuerte puede realizar varias tareas simultáneamente. Más importante aún, mientras que la IA débil o estrecha siempre dependerá de las aportaciones humanas, la AGI o IA fuerte, una vez que haya terminado con las fases iniciales de crecimiento y aprendizaje, ya no dependerá de las instrucciones provenientes de los humanos. Generará una conciencia que se asemejará a la humana en lugar de simularla. 

Dado que todos estos conocimientos sirven como base teórica para el AGI, la pregunta es cómo abordarlo, especialmente cuando los investigadores dicen que nunca se podrá alcanzar un AGI ideal.  Hay cuatro enfoques generales de la AGI: simbólico, emergente, híbrido y universalista. 

El enfoque simbólico de la AGI: Este enfoque supone que las mentes existen principalmente para manipular símbolos que representan diferentes aspectos del mundo o de ellos mismos. También supone que un sistema de símbolos físicos tiene la capacidad de ingresar, generar, almacenar y alterar entidades simbólicas y, por lo tanto, puede generar 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 de largo plazo según fuera necesario y utilizaría un control centralizado sobre la percepción, la cognición y la acción. 

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

El enfoque híbrido de AGI: El enfoque híbrido de la AGI tiene como filosofía rectora el fenómeno de que “el todo es mayor que la suma de las partes”. Quiere responder tanto a las fortalezas como a las debilidades de los enfoques simbólico y emergentista a través de una arquitectura híbrida e integradora que combine subsistemas que operan de acuerdo con 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 de naturaleza simbólica y subsimbólica. 

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 informática masiva e irrealmente inmensa. El objetivo es eventualmente reducirlos haciéndolos adaptarse al trabajo utilizando recursos computacionales factibles. 

Si bien todos estos enfoques han evolucionado a medida que la investigación en torno al paradigma avanza a un ritmo constante, muchas organizaciones tecnológicas han estado creando soluciones prácticas en torno a la AGI. El más conocido de ellos ha sido Open AI.

Empresas líderes que trabajan en AGI

1. AI abierto

OpenAI, más famoso por su solución ChatGPT, tiene una visión centrada en AGI. en un publicación del blog Publicado el 24 de febrero de 2023, la compañía presentó sus planes sin ambigüedades. Afirmó que su misión era «garantizar que la inteligencia artificial general (sistemas de IA que, en general, son más inteligentes que los humanos) beneficie a toda la humanidad». 

La compañía afirmó que, a medida que sus sistemas se acercaban a la IA general, se volvía cada vez más cautelosa con la creación e implementación de sus modelos. Como ejemplos, destacó la implementación de InstructGPT y ChatGPT. 

¿Qué es Chat GPT?

Creado por Open AI y lanzado 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 de un humano con el chatbot. No solo puede responder preguntas, sino que también puede ayudar a redactar correos electrónicos, ensayos, códigos y más. 

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

¿Qué es Instruir GPT?

Instruct GPT, un término acuñado por Open AI, es un modelo de lenguaje avanzado impulsado por IA que puede seguir instrucciones dadas en un mensaje de texto. Sus capacidades avanzadas para comprender los requisitos basados ​​en texto y generar respuestas basadas en texto en consecuencia la convierten en una herramienta poderosa para una variedad de propósitos basados ​​en servicios y contenido. 

Abrir AI Chat GPT en números

Según el últimos números disponibles, ChatGPT de OpenAI tiene más de 100 millones de miembros activos semanales. Los informes publicados el 12 de octubre de 2023 decían que OpenAI estaba generando ingresos a un ritmo de 1.3 millones de dólares al año, generando más de 100 millones de dólares al mes, un 30% más que sus cifras del verano de 2023. 

Reestructuración organizacional de IA abierta

Sin embargo, OpenAI estuvo en todas las noticias recientemente por su reestructuración organizacional que generó revuelo en la comunidad tecnológica y de inversión en tecnología en todo el mundo. La junta directiva había decidido destituir a su director general, Sam Altman, por no ser "consistentemente sincero" en sus comunicaciones. Sin embargo, cinco días después de que lo despidieran repentinamente, la junta decidió devolver a Altman a su antiguo trabajo. 

Según se informa, todos los miembros del personal de Open AI firmaron una carta en la que declaraban que considerarían renunciar si el Sr. Altman no volvía 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 perfil X: siguiendoLamento profundamente mi participación en las acciones de la junta directiva. Nunca tuve la intención de perjudicar a OpenAI. Aprecio todo lo que hemos construido juntos y haré todo lo posible para reunificar la empresa.

Con Altman de regreso como CEO de Open AI, la controversia parece haberse convertido en una cosa del pasado. 

Si bien OpenAI ha sido el más destacado en ganar tracción y atención en el espacio AGI, otros jugadores han existido durante un tiempo significativo. DeepMind es uno de esos actores que ha estado trabajando desde 2010.

2. Mente profunda

DeepMind's El objetivo oficial a largo plazo es «resolver la inteligencia artificial mediante el desarrollo de sistemas de resolución de problemas más generales y eficaces, conocidos como inteligencia artificial general». La compañía 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 para satisfacer las necesidades y expectativas de la sociedad. 

Lo que puede considerarse un éxito alcanzado por DeepMind hasta ahora es que sus programas han aprendido a diagnosticar enfermedades oculares con tanta eficacia como los mejores médicos del mundo, han ahorrado un 30% de la energía utilizada para mantener refrigerados los centros de datos, han predicho las complejas formas tridimensionales de las proteínas y han revolucionado la forma de avanzar de la industria farmacéutica. 

Según disponible datos, DeepMind 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 valió la pena. US $ 50 millones según se informa. 

3. Adepto

Otro actor emergente en el campo de AGI es Adept. En marzo de 2023, la startup de apenas un año de antigüedad y con sólo 25 empleados recaudó 350 millones de dólares en capital de riesgo. Él fondos recaudados demostrando una versión rudimentaria de un asistente digital. 

Adept ha estudiado cómo los humanos usan las computadoras para construir un modelo de IA que puede convertir un comando de texto en un conjunto de acciones. La ronda de financiación se completó con una valoración posterior al dinero de mil millones de dólares. 

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

AGI: el camino por delante

Las opiniones sobre el potencial de la IA general difieren. Algunos creen que podría tener consecuencias peligrosas para la humanidad, mientras que otros creen que no podría lograr lo que creemos. 

Según Diego Klabjan, profesor de la Universidad Northwestern y director fundador del Programa de Maestría en Ciencias en Análisis de la escuela:

El cerebro humano tiene miles de millones de neuronas conectadas de una forma muy intrigante y compleja, y la tecnología de vanguardia actual se limita a conexiones sencillas que siguen patrones muy sencillos. Por lo tanto, no creo que eso suceda de unos pocos millones de neuronas a miles de millones con las tecnologías actuales de hardware y software.

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

• Para 2026: las máquinas podrán ser capaces de escribir ensayos escolares
• Para 2027: los camiones autónomos pueden hacer que los conductores sean innecesarios
• Para 2031: la IA puede superar a los humanos en el sector minorista
• Para 2049: la IA podría convertirse en el próximo Stephen King
• Para 2137: todos los trabajos humanos podrían automatizarse

Es demasiado pronto para predecir hacia dónde nos llevará finalmente la IA. Pero, como todas las tecnologías, se puede utilizar 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 decir que:

“El mundo podría llegar a ser extremadamente diferente de cómo es hoy y los riesgos podrían ser extraordinarios. Un AGI superinteligente desalineado podría causar un daño grave al mundo; un régimen autocrático con una superinteligencia decisiva podría hacer eso también”.

Sin embargo, hay proveedores de soluciones AGI como DeepMind y más que creen que AGI será el presagio de muchos avances científicos y traerá cambios positivos en el mundo real. Definitivamente, AGI tendrá una influencia significativa en nuestros objetivos de investigación, ingeniería, ciencia y seguridad para el mundo. Gran parte del éxito dependerá definitivamente de cuán cautelosas y calibradas sean las acciones humanas.  

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