¿Qué es la AGI? Te explicamos cómo ella podría convertirse en la próxima gran revolución

En los últimos años, la inteligencia artificial (IA) ha ganado cada vez más importancia en nuestra vida diaria. Esto se debe principalmente a los avances tanto en las técnicas como en las aplicaciones. Hoy en día, modelos como ChatGPT y Grok están siendo utilizados por la población como herramientas esenciales en diferentes trabajos. Además, también se utilizan otras aplicaciones en diversos ámbitos.

ChatGPT es una de las aplicaciones de IA más conocidas y proviene del campo del procesamiento del lenguaje natural (PLN). Los modelos lingüísticos (LLM, por su sigla en inglés) han ganado prominencia como herramientas que generan textos y responden preguntas. La capacidad de estos modelos para responder preguntas es tan alta que algunas personas se preguntan si son realmente inteligentes y si nos estamos acercando a la inteligencia artificial general (AGI, por su sigla en inglés).

La AGI sería una forma de inteligencia artificial con la capacidad de realizar cualquier tarea que un ser humano podría realizar. Esto incluye comprender, aprender y aplicar el conocimiento a diferentes tareas. Con los últimos anuncios en el campo de la IA, los investigadores y las personas en el campo han estado debatiendo cada vez más el potencial de lograr la AGI en los próximos años y lo que esto significaría para la sociedad.

¿Qué es la AGI?

Hoy en día, los modelos de IA se ensamblan y entrenan para realizar tareas específicas. A menudo, estos modelos no son lo suficientemente flexibles para realizar tareas más allá de aquellas para las que fueron entrenados. Una AGI sería capaz de realizar distintas tareas, incluso comprender, aprender y aplicar cualquier tarea intelectual que un ser humano también pueda realizar.

En los últimos años, los avances en los modelos lingüísticos han suscitado el debate sobre si estamos cerca de crear una inteligencia artificial general. Una forma de analizar qué tan cerca estamos es a través del ARC-AGI, que es un conjunto de tareas que un modelo debe realizar. El concepto fue propuesto por François Chollet para evaluar la capacidad de un sistema de IA para aprender y aplicar nuevos conceptos en diferentes situaciones.

Modelos de razonamiento

Un concepto importante en la gestión de la AGI es el llamado modelo de razonamiento. Los modelos de razonamiento son sistemas de IA creados para simular el proceso de pensamiento humano. Pueden hacer inferencias lógicas y resolver problemas con información completa o incluso incompleta o ambigua.

Estos modelos funcionan mediante el uso de diferentes técnicas, como redes neuronales artificiales, regresión simbólica y aprendizaje de refuerzo. Existe una relación entre los modelos de razonamiento y la AGI, ya que la capacidad de razonar es una de las partes esenciales dentro de la inteligencia artificial general. Los modelos de razonamiento permiten que un modelo realice diferentes tareas y resuelva diferentes problemas debido a sus características de inferencia lógica y razonamiento.

El punto en el que nos encontramos en IA

En la década de 2010, las técnicas y métodos de IA experimentaron un aumento principalmente debido a los avances en la tecnología de hardware. En 2014, Ian Goodfellow introdujo las GAN, que popularizaron la IA generativa. Tres años después, Google introdujo el concepto de Transformers, que revolucionó la forma en que la IA entiende y analiza el texto. A partir de la década de 2020, la era de las aplicaciones dio un salto y las técnicas comenzaron a usarse en la vida cotidiana.

Sin embargo, la mayoría de los sistemas de IA que se utilizan popularmente han sido entrenados para realizar tareas específicas. Algunos debates entre expertos se preguntan si estamos cerca de la AGI e incluso si hemos alcanzado un límite temporal en el avance. Sin embargo, la carrera por la AGI entre empresas como Google y OpenAI ha impulsado el área de investigación y avance de nuevas técnicas.

Desafíos

Para lograr la AGI en los próximos años es necesario superar algunos desafíos, uno de los cuales es comprender la definición de inteligencia artificial. No existe una definición única de cómo funciona la inteligencia humana y qué es posible lograr. Un ejemplo es que comprender las emociones y expresiones puede ayudar a resolver problemas.

La complejidad del cerebro humano también se convierte en un desafío natural. La idea es imitar lo que el cerebro humano es capaz de hacer con sus miles de millones de neuronas. Generalmente, técnicas como las redes neuronales se inspiran en la dinámica del cerebro. Pero replicarlo completamente en un sistema artificial es difícil porque nosotros mismos no lo sabemos.

¿Revolución en la sociedad?

La AGI puede revolucionar la sociedad y transformar muchas áreas del conocimiento, afectando a los profesionales. Algunos ejemplos son que la AGI puede ayudar a automatizar tareas y aumentar la productividad. Sin duda, con el avance de la IA hacia la AGI, es necesario iniciar el debate en torno a la formación de profesionales preparados para el futuro.

Además, la sociedad necesita prepararse para los impactos de la AGI desarrollando políticas que garanticen un uso responsable y ético. El debate sobre el uso de datos también es necesario ya que los modelos generativos también son pilares de la AGI. Los próximos años serán decisivos para la área y pueden traer oportunidades pero también desafíos.