Inteligencia General Artificial: Un Cuento de Construir Capacidades con Precaución

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

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

Pero, ¿qué es? ¿Por qué todos hablan de ella, y por qué la comunidad científica y tecnológica está tan ansiosa por observar cada paso que da? Vamos a profundizar para entender mejor.

Pero antes de sumergirnos directamente en la Inteligencia General Artificial, intentemos determinar qué implica la inteligencia general.

Estableciendo los Contornos de la Inteligencia General

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

• Manejar problemas y situaciones que son sustancialmente diferentes de lo que podría anticiparse
• Ser capaces de generalizar el conocimiento que han adquirido para que pueda transferirse de un contexto de problema a otro.

La comunidad científica también espera que las diversas inteligencias generales del mundo real compartan algunas propiedades comunes, sin estar seguros de qué propiedades podrían ser.

La premisa de la Inteligencia General Artificial se basa en estas características de la inteligencia general y intenta ir y pensar más allá de ellas.

La Hipótesis Central de la AGI

La hipótesis obtuvo su primera articulación oficial en un documento titulado “Inteligencia General Artificial: Concepto, Estado del Arte y Perspectivas Futuras”, publicado en la Revista de Inteligencia General Artificial por Ben Goertzel. La hipótesis decía lo siguiente:

“La creación y estudio de la inteligencia sintética con un alcance (por ejemplo, nivel humano) y capacidad de generalización suficientemente amplia, es en esencia cualitativamente diferente de la creación y estudio de la inteligencia sintética con un alcance significativamente más estrecho y capacidad de generalización más débil”.

Para desarrollar sus rasgos, la AGI será lo suficientemente amplia en su alcance y tendrá una fuerte capacidad de generalización.

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

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

Inteligencia General Artificial como “IA Fuerte”

Según IBM, “La inteligencia artificial fuerte (IA), también conocida como inteligencia general artificial (AGI) o IA general, es una forma teórica de IA utilizada para describir una cierta mentalidad de desarrollo de IA. Si los investigadores pueden desarrollar IA fuerte, la máquina requeriría una inteligencia igual a la humana; tendría una conciencia autoconsciente que pueda resolver problemas, aprender y planificar para el futuro”.

La IA fuerte funcionaría esencialmente como un ser humano a nivel cognitivo. Comenzaría como un niño, aprendería a través de entradas y experiencias, y haría progresos en sus capacidades para eventualmente convertirse en una máquina tan inteligente que no podría distinguirse del cerebro humano.

Funcionalmente, la IA fuerte sería diferente de la IA débil o estrecha 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 sola tarea repetitiva, mientras que la IA fuerte puede realizar varias tareas simultáneamente. Más importante aún, mientras la IA débil o estrecha siempre dependerá de las entradas humanas, la AGI o la IA fuerte, una vez que haya terminado las fases iniciales de crecimiento y aprendizaje, ya no dependerá de instrucciones provenientes de los humanos. Generará una conciencia similar a la humana en lugar de simularla.

Con todas estas comprensiones que sirven como base teórica para la AGI, la pregunta es cómo abordarla, especialmente cuando los investigadores dicen que una AGI ideal nunca puede lograrse. Hay cuatro enfoques generales para la AGI: Simbólico, Emergentista, Híbrido y Universalista.

El Enfoque Simbólico para 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 entrada, salida, almacenamiento y alteración de entidades simbólicas y, por lo tanto, puede provocar acciones ejecutables adecuadas para alcanzar el objetivo final.

Por lo tanto, la arquitectura cognitiva simbólica se centra en el concepto de una “memoria de trabajo” que podría utilizar la memoria a largo plazo según sea necesario y utilizar un control centralizado sobre la percepción, la cognición y la acción.

El Enfoque Emergentista para la AGI: El enfoque emergentista para la AGI asume que las capacidades de procesamiento de símbolos abstractos surgirían de dinámicas subsimbólicas de nivel inferior. En términos más simples, este enfoque para la 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 para la AGI: El enfoque híbrido para la AGI tiene el fenómeno de “el todo es mayor que la suma de las partes” como su filosofía guía. Quiere responder a las fortalezas y debilidades de los enfoques simbólico y emergentista a través de una arquitectura híbrida integradora que combine subsistemas que operan según los dos paradigmas.

La combinación puede ser la de un subsistema simbólico con un gran sistema subsimbólico o una población de agentes pequeños, cada uno de los cuales es tanto simbólico como subsimbólico en naturaleza.

El Enfoque Universalista para la AGI: El enfoque universalista para la AGI comienza con algoritmos que tienen el poder de producir una inteligencia general extremadamente poderosa si se les proporciona una cantidad masiva e irrealmente grande de poder de cómputo. El objetivo es eventualmente reducirla escalando hacia abajo al hacer que se adapte para funcionar utilizando recursos computacionales factibles.

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

Empresas Líderes que Trabajan en AGI

1. Open AI

OpenAI, más famosa por su solución ChatGPT, tiene una visión centrada en la AGI. En un documento del blog publicado el 24 de febrero de 2023, la empresa inició sus planes sin ambigüedad. Dijo que su misión era “garantizar que la inteligencia general artificial – sistemas de IA que son generalmente más inteligentes que los humanos – beneficie a toda la humanidad”.

La empresa dijo que, a medida que sus sistemas se acercaban a la AGI, se estaban volviendo “cada vez más cautelosos con la creación y despliegue” de sus modelos. Como ejemplos, destacó el despliegue de InstructGPT y ChatGPT.

¿Qué es ChatGPT?

Creado por Open AI y lanzado el 30 de noviembre de 2022, ChatGPT, en su núcleo, 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 componer correos electrónicos, ensayos, códigos y más.

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

¿Qué es Instruct 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 texto de solicitud. Sus capacidades avanzadas de comprensión de requisitos basados en texto y generación de respuestas basadas en texto lo convierten en una herramienta poderosa para una serie de propósitos de servicio y contenido.

Open AI Chat GPT en Números

Según los números más recientes disponibles, ChatGPT de OpenAI tiene más de 100 millones de miembros activos semanales. Los informes publicados el 12 de octubre de 2023 dijeron que OpenAI estaba generando ingresos a un ritmo de US$1.300 millones al año, generando más de US$100 millones por mes, un 30% más que sus números de verano de 2023.

Reorganización Organizacional de Open AI

Sin embargo, OpenAI estuvo en todas las noticias más recientemente por su reorganización organizacional que creó revuelo en la comunidad tecnológica y de inversión en tecnología en todo el mundo. La junta directiva había decidido destituir a su CEO, Sam Altman, por no ser “consistentemente honesto” en sus comunicaciones. Sin embargo, cinco días después de que fue repentinamente despedido, la junta decidió traer de regreso a Altman a su antiguo trabajo.

Según los informes, cada miembro del personal de Open AI había firmado una carta diciendo que considerarían renunciar si el Sr. Altman no regresaba a su cargo 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 cuenta de X lo siguiente:
siguiente : “Lamento profundamente mi participación en las acciones de la junta. No tuve la intención de dañar a Open AI. Amo todo lo que hemos construido juntos, y haré todo lo posible para reunificar a la empresa”.

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

Mientras que OpenAI ha sido la más prominente en ganar tracción y ojos en el espacio de AGI, otros jugadores han existido durante un tiempo significativo. DeepMind es uno de esos jugadores que ha estado trabajando desde 2010.

2. DeepMind

El objetivo a largo plazo oficial de DeepMind es “resolver la inteligencia, desarrollar sistemas de resolución de problemas más generales y capaces, conocidos como inteligencia general artificial”. La empresa se unió a Google en 2014.

El principio de funcionamiento de DeepMind siempre ha sido avanzar en la ciencia para beneficio de la humanidad. Como tal, quiere aprovechar la inteligencia artificial para servir a las necesidades y expectativas sociales.

Lo que puede considerarse como el éxito logrado por DeepMind hasta ahora es que sus programas han aprendido a diagnosticar enfermedades oculares tan efectivamente como los mejores médicos del mundo, han ahorrado el 30% de la energía utilizada para mantener los centros de datos fríos, han predicho las formas tridimensionales complejas de las proteínas, revolucionando la forma en que la industria farmacéutica avanza.

Según los datos disponibles, 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 fue de US$50 millones según se informa.

3. Adept

Otro jugador emergente en el campo de la AGI es Adept. En marzo de 2023, la startup de apenas un año con solo 25 empleados recaudó US$350 millones de capital de riesgo. Recaudó fondos demostrando una versión rudimentaria de un asistente digital.

Adept ha estudiado cómo los humanos utilizan computadoras para construir un modelo de IA que pueda convertir un comando de texto en un conjunto de acciones. La ronda de financiación se completó a una valoración post-dinero de US$1.000 millones.

Según David Luan, co-fundador de Adept, la empresa quiere construir el mismo modelo para la 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

La gente tiene puntos de vista 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 podría lograr lo que pensamos que podría.

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

“Los cerebros humanos tienen billones de neuronas que están conectadas de una manera muy intrigante y compleja, y el estado actual de la tecnología es solo conexiones directas que siguen patrones muy fáciles. Así que ir de unos pocos millones de neuronas a billones de neuronas con las tecnologías de hardware y software actuales – no veo que eso suceda”.

El Instituto de 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. El número medio de los encuestados hizo predicciones notables año tras año.

• Para 2026: las máquinas pueden 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 adónde nos llevará finalmente la IA. Pero, como todas las tecnologías, puede usarse para el bien o para el mal.

El CEO de Open AI, Sam Altman, cree que “debe haber una gran escrutinio de todos los esfuerzos para construir la AGI y consulta pública para las decisiones importantes”. Incluso va más allá al decir que:

“El mundo podría volverse extremadamente diferente a como es hoy, y los riesgos podrían ser extraordinarios. Una AGI superinteligente mal alineada podría causar un daño grave al mundo; un régimen autocrático con una superinteligencia decisiva podría hacerlo también”.

Sin embargo, hay proveedores de soluciones de AGI como DeepMind y más que creen que la AGI será la precursora de muchos avances científicos y traerá un cambio real para mejor en el mundo. La AGI definitivamente tendrá una influencia significativa en nuestras investigaciones en investigación, ingeniería, ciencia y seguridad para el mundo. Una gran parte del éxito dependerá definitivamente de cuán cautelosas y calibradas sean las acciones humanas.

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