¿Qué es la Inteligencia General Artificial (AGI)? El futuro está aquí.

La inteligencia artificial general (AGI) podría ser lo mejor o lo peor que nos haya pasado.

Las herramientas de inteligencia artificial (IA) generan debates sobre mejorar la vida frente a los riesgos globales. Actualmente, la IA carece de autoconciencia, pero la AGI apunta a una cognición similar a la humana, cerrando esta brecha.

Hablemos de la inteligencia artificial general, una IA con el mismo nivel de inteligencia que los humanos, cuán lejos estamos de lograrlo y si será nuestra mejor innovación o nuestra mayor amenaza.

Entendiendo la tecnología AGI

Sin embargo, es una IA hipotética y podría tardar décadas en hacerse realidad, si es que alguna vez lo hace. La AGI también se llama inteligencia precisa, IA fuerte o IA completa, y puede planificar, comunicarse, razonar, tomar decisiones y resolver acertijos.

En otras palabras, la AGI puede realizar virtualmente cualquier tarea intelectual que un humano podría hacer, y más. Lograr una IA fuerte también significa que la máquina puede producir pensamientos objetivos, ser autoconsciente y tener la capacidad de sentir, observar y experimentar subjetivamente.

Al igual que un niño, una IA fuerte tendría que aprender a través de experiencias, errores y entradas y mejorar continuamente sus habilidades con el tiempo. El tiempo que lleva el proceso de aprendizaje podría ser significativamente menor en comparación con un niño humano, ya que las máquinas no tienen que descansar y no tienen limitaciones biológicas como el cerebro humano.

Es el siguiente nivel de IA estrecha, la IA que tenemos actualmente. La IA fuerte tiene cognición humana, mientras que la IA estrecha solo intenta imitarla. Todavía podría estar sostenida por componentes como aprendizaje automático, redes neuronales profundas y procesamiento del lenguaje natural, pero probablemente sus versiones avanzadas.

También es con la llegada de este tipo de IA que muchos temen perder sus empleos ante las máquinas, incluso si es un trabajo intensivo en conocimiento y que requiere habilidades. Dado que la IA fuerte tiene inteligencia a nivel humano y no es propensa a errores o amenazas, puede completar tareas de alta habilidad en menos tiempo y con mejor precisión en comparación con nosotros.

Aunque estamos avanzando constantemente con redes neuronales artificiales, el proceso tecnológico de imitar el cerebro humano y definir qué hace que algo sea inteligente sigue siendo un desafío.

Lógicamente, poseer inteligencia humana y habilidades cognitivas también podría significar que podría sentir emociones como nosotros. Si es así, será igualmente vulnerable como los humanos y puede esforzarse por la autoconservación, incluso si eso significa ir en contra de la voluntad e intereses de su creador.

Aunque algunos investigadores de IA predicen que la AGI se convertirá en una realidad en unas pocas décadas, otro conjunto de investigadores siente que podría ser algo del próximo siglo. Por otro lado, algunos investigadores piensan que crear sistemas de IA capaces de pensar y actuar como humanos es virtualmente imposible.

Características de la inteligencia artificial general

Es seguro decir que las peculiaridades de una máquina pensante estarían estrechamente relacionadas con las de los humanos. Después de todo, estos sistemas de AGI están tratando de recrear lo que hemos ganado a través de siglos de evolución.

Mirar las características de una IA fuerte también te dará una mejor comprensión de por qué este nivel de inteligencia de máquina es complejo.

Autonomía

La IA fuerte es autónoma, lo que significa que no requiere ninguna intervención o mantenimiento humano para funcionar. Esto también significa que la IA fuerte estará respaldada por el modelo de aprendizaje no supervisado, que es una técnica de aprendizaje automático que no está supervisada y utiliza conjuntos de datos de entrenamiento no etiquetados.

Junto con el aprendizaje no supervisado, la IA fuerte también se involucrará en el aprendizaje auto-supervisado, que implica exploración y experimentación para conocer lo desconocido.

La AGI también tendrá orientación hacia objetivos, lo que significa que el aprendizaje se dirigirá hacia el logro de objetivos específicos que son programados por sus creadores o aquellos que son autogenerados. La orientación hacia objetivos también significaría que el sistema de IA se involucraría en el aprendizaje selectivo.

Además, los sistemas de AGI deben ser capaces de aprender consumiendo información de múltiples fuentes como videos instructivos, libros, publicaciones de blogs y libros de autoayuda, al igual que los humanos.

Además, los humanos escriben con suposiciones específicas del conocimiento del lector. Por ejemplo, no tiene que declararse explícitamente que un tigre es un animal carnívoro o que el Empire State Building está en Nueva York, ya que esto se considera conocimiento general. Los sistemas inteligentes deben ser capaces de aplicar tal conocimiento y tener el mismo sentido común requerido mientras aprenden.

Conciencia artificial

Es seguro decir que la incapacidad de crear conciencia artificialmente es una de las razones prominentes por las que todavía estamos atrapados con la IA estrecha. Si alguna vez logramos la AGI, la conciencia artificial (AC) será una de las cosas que podemos esperar de ella.

La emoción también es un ingrediente crucial de la inteligencia. Junto con sentir emociones, las máquinas también deben ser capaces de descifrar las emociones de otros seres vivos.

Por ejemplo, los humanos tienden a compartir comida si están llenos, si no tienen ganas de comer nada, o si se preocupan por la persona a la que se le ofrece la comida. Aunque una máquina puede calcular rápidamente que ofrecer comida es un acto de compartir, la razón detrás de ello puede tener que recogerse de las expresiones faciales de la persona, la voz, el tema que se discutió previamente y más.

Dado que el acto de compartir puede cambiar dependiendo del entorno social y muchos otros factores, la máquina debe ser capaz de comprender la emoción correcta detrás de la acción para responder correctamente.

La capacidad de gestionar las propias emociones y las de los demás se refiere a la inteligencia emocional y es una de las peculiaridades de la inteligencia humana. La inteligencia emocional es también otro paso que la IA debe cruzar para alcanzar la inteligencia general.

Otro aspecto de la conciencia es la capacidad de recordar y revivir recuerdos y de soñar con el futuro. Si una máquina pudiera soñar por sí misma sin ser programada explícitamente para hacerlo, entonces es un indicador fascinante de la inteligencia artificial general.

La conciencia artificial también plantea numerosas preguntas morales y éticas. Si una máquina logra la conciencia, ¿debería ser tratada como un ser humano? Si es así, apagarla sería similar a matarla, y entonces, ¿sería algo malo de hacer?

Además, ¿tendrá sentido seguir usando el pronombre "it", o se le asignarán pronombres de género? Finalmente, ¿la máquina tendrá los mismos derechos que los humanos, y estará sujeta a la ley como nosotros?

Tanto los investigadores de IA como los expertos en ética tienen más preguntas que respuestas y están esforzándose por crear un sistema impecable para que las máquinas artificialmente conscientes y los humanos coexistan. Con suerte, se completará antes de que la AGI se convierta en una realidad.

Habilidades sociales

Los robots de IA ya tienen una terrible reputación, gracias a las películas de ciencia ficción. Tener inteligencia a nivel humano también significa que los robots que ejecutan programas de AGI deben ser entidades sociales. Al igual que los humanos, deben llevarse bien con otros humanos y no deben tener problemas para entablar conversaciones.

También deben ser capaces de entender las emociones humanas interpretando expresiones faciales o cambios en el tono de voz. También deben ser capaces de comprender declaraciones contradictorias como las que contienen sarcasmo.

También deben ser capaces de empatizar con los demás y deben ser capaces de decidir dónde trazar la línea para las bromas que podrían volverse personales según el contexto. Si una máquina inteligente se vuelve demasiado ingeniosa y excesivamente habladora, muy pocos lo apreciarían.

Además, la máquina debe saber cuándo y cuándo no iniciar una conversación: un robot que hace bromas en un funeral haría que su creador parezca ingenuo.

Habilidades motoras

Feliks Zemdegs tiene el récord mundial más rápido para resolver un cubo de Rubik a mano en 4.22 segundos. Un robot del MIT resolvió recientemente el cubo en 0.38 segundos, haciendo que el récord humano parezca números de novato. Pero, ¿puede el mismo robot conducir un coche, tocar el violín o siquiera llenar una taza con agua? – probablemente no.

La razón es que los robots que conocemos hoy están hechos para tareas específicas y no son capaces de hacer nada más. Por supuesto, los robots humanoides como Sophia se asemejan a los humanos, pero no son tan diestros como nosotros.

Aunque el programa de IA fuerte no tiene que estar siempre alojado en un cuerpo similar al humano, si se programa en un humanoide, tendrá excelentes habilidades motoras y destreza. Podría moverse y actuar como los humanos y solo se detendría por el desgaste en lugar de los dolores y molestias de los humanos. Piensa en los robots humanoides de la película I, Robot.

Percepción de máquina

Aunque el aprendizaje profundo y el reconocimiento de imágenes han introducido juntos avances tremendos, la IA estrecha está lejos de desarrollar habilidades de percepción sensorial similares a las humanas.

Por ejemplo, al hablar por teléfono, los humanos pueden distinguir fácilmente la voz de una persona del ruido de fondo y formarse una idea precisa del entorno en el que se encuentra la persona.

La IA fuerte tendrá capacidades de percepción sensorial similares a las humanas llamadas percepción de máquina. La percepción de máquina permite a las máquinas captar información sensorial de una manera similar a los humanos. También permitirá a las máquinas recopilar información con mayor precisión. También será uno de los muchos elementos que otorgarán a las máquinas sensibilidad: la capacidad de sentir, entender y experimentar subjetivamente.

La percepción de máquina estará compuesta por numerosos subcomponentes, incluyendo visión por computadora, audición de máquina, olfato de máquina y tacto de máquina. Como su nombre indica, estos componentes permiten a una máquina ver, oír, oler y sentir.

Por supuesto, actualmente tenemos las versiones elementales de estos componentes, y requieren años de desarrollo antes de que puedan complementar una IA fuerte. Por ejemplo, la visión por computadora de los coches autónomos puede ser fácilmente engañada colocando pegatinas en las señales de stop rojas.

La IA fuerte también podrá lidiar con la sobreabundancia de datos que viene con la adición de nuevos sentidos. El mundo real es un conjunto de datos enorme e interminable con grandes cantidades de detalles micro y macro para observar.

Al igual que los humanos no intentan aprender profundamente sobre todo lo que se les presenta, la IA optimizará su proceso de aprendizaje considerando información contextualmente relevante.

Creatividad

Una de las industrias que la IA aún no ha dominado es la industria del entretenimiento, que incluye arte, poesía, películas, videojuegos y libros, por nombrar algunos. Aunque podrías ver numerosos videos de YouTube cuyos guiones fueron escritos por IA, carecen de toque humano y lógica.

Además, tales guiones se crean alimentando instrucciones y trabajos preexistentes a la IA, que luego utiliza algoritmos para analizar patrones y combinar palabras para formar oraciones. Estos guiones generados por IA son en realidad montones de aleatoriedad, y la creatividad está fuera de cuestión.

Sin embargo, lo mismo no es cierto para la IA fuerte. Su creatividad sería similar o superior a la de los seres humanos y probablemente podría crear historias inéditas en minutos o menos. Todo, desde pintar hasta producir películas, será pan comido para la IA general.

Capacidades de la inteligencia artificial general

En resumen, la AGI puede hacer virtualmente cualquier cosa que los humanos podrían hacer. Sus capacidades de aprendizaje profundo serían avanzadas e incluso podrían superar nuestras habilidades adquiridas naturalmente. Aunque no podemos estar seguros de los alcances de su potencial, aquí hay algunas cosas que podría hacer.

Eliminar tareas monótonas

La IA estrecha ya es notable en la realización de numerosas tareas monótonas, como estar disponible para los clientes 24/7 en forma de chatbots, analizar y categorizar grandes volúmenes de datos y, por supuesto, coches autónomos.

La AGI también podría realizar tareas tediosas pero críticas como la recolección de basura, la construcción, el llenado de estantes de supermercados e incluso las tareas domésticas. Los robots con excelentes habilidades motoras también serán útiles para la logística.

Mejorar la eficiencia

Cualquier cosa biológica necesita descanso, y los humanos no son diferentes. Sin embargo, los robots de AGI, que son tan inteligentes como los humanos, podrían trabajar durante largas horas, sin descansos y sin perder concentración o precisión.

Junto con tareas monótonas, tales robots podrían realizar tareas altamente calificadas como médicos realizando cirugías o enfermeras asistiendo a pacientes. Junto con aumentar la seguridad de sitios web y redes, tales robots también podrían estar estacionados en diferentes ubicaciones que requieren protección física.

Completar trabajos peligrosos

Los entornos mineros son generalmente calientes y húmedos y podrían considerarse inhumanos. Representan serios riesgos para la salud de los humanos, y aunque son perjudiciales para el medio ambiente, todavía se continúan.

Con la llegada de la AGI, tales trabajos peligrosos podrían ser realizados por robots que son igualmente inteligentes y diestros como los humanos. Incluso si se dañan mientras trabajan, sus partes podrían ser fácilmente reparadas o reemplazadas, a diferencia de los humanos.

Los robots de AGI también harán que la minería de asteroides, una alternativa de minería más segura, sea altamente factible. Solo requiriendo energía en forma de electricidad, estas máquinas podrían vagar más allá del sistema solar y traer de vuelta grandes cantidades de recursos valiosos.

La IA fuerte también podría ser nuestra clave para la exploración interestelar. Máquinas inteligentes con mentes similares a las humanas podrían viajar distancias más largas que los humanos con los menores recursos. También podrían ayudarnos a encontrar planetas habitables o incluso encontrar planetas habitados por formas de vida extraterrestres.

Gestión de desastres

Aunque la IA estrecha hace un trabajo notable prediciendo desastres naturales, la IA fuerte será mucho mejor y más precisa. Al proporcionar información sobre ocurrencias pasadas de desastres, la AGI podría informar a las autoridades sobre desastres y sugerir los mejores planes de evacuación.

Los robots que ejecutan programas de IA general también podrían ayudar en la gestión de alivio de desastres al salvar personas de ubicaciones inaccesibles para los humanos. También podrían mejorar los tiempos de respuesta a desastres al analizar rápidamente los informes entrantes y asignar recursos de manera eficiente.

¿Superará la AGI la inteligencia humana?

Aunque la IA fuerte viene con numerosos beneficios para la humanidad, hay suficientes razones para creer que podría significar el fin de la misma especie. Una forma de explicar tal circunstancia desfavorable es a través del concepto de singularidad tecnológica.

La singularidad tecnológica, o simplemente singularidad, es un punto teórico en el tiempo en el que los avances tecnológicos se vuelven incontrolables y, lo más importante, irreversibles y causan cambios imprevisibles y desfavorables en la civilización humana.

La AGI se asocia frecuentemente con la singularidad, ya que podría hacer realidad la hipótesis de singularidad más popular: la explosión de inteligencia.

La explosión de inteligencia es el resultado más plausible de lograr una IA fuerte. Es nuevamente un escenario hipotético en el que un agente inteligente analiza y comprende los procesos que producen su inteligencia, los mejora y luego crea un sucesor que repite el mismo ciclo.

Después de unas pocas generaciones y ciclos de auto-mejora, el sistema de IA podría crear una superinteligencia artificial, o ASI, que superará la inteligencia y capacidades humanas y podría incluso traer nuevas definiciones al término "inteligencia". Y sí, la mayoría de las películas de ciencia ficción ambientadas en futuros distópicos usan la singularidad o la IA descontrolada como su prefacio.

Si los sistemas de IA evolucionan y alcanzan la superinteligencia, hay pocas o ninguna razón por la que deberían escucharnos, una especie con inteligencia inferior o nula desde su perspectiva. En resumen, lograr la AGI probablemente significaría que estaremos rodeados de máquinas igualmente o significativamente más inteligentes que nosotros.

“El desarrollo de la inteligencia artificial completa podría significar el fin de la raza humana.”

Stephen Hawking
Físico teórico

Según Stephen Hawking, la IA fuerte podría significar el fin de la raza humana. Una vez que creemos tal IA, se desarrollará por sí sola y se rediseñará a un ritmo cada vez mayor. Los humanos, que están restringidos por la lenta evolución biológica, no podrían competir y serán superados sin duda.

“Recuerden mis palabras: la IA es mucho más peligrosa que las armas nucleares.”

Elon Musk
CEO, SpaceX

Elon Musk también tiene opiniones similares sobre la inteligencia de las máquinas. Según él, la IA podría ser más peligrosa que las ojivas nucleares, y la especulación de que la IA podría volverse un millón de veces más inteligente que los humanos es en realidad una subestimación. También dijo que la IA fuerte es nuestro mayor riesgo existencial.

4 formas de probar si la AGI realmente ha llegado

El hecho es que la inteligencia no es medible, como el peso o la velocidad. Aunque una prueba de CI es un excelente método para medir la inteligencia, solo prueba aspectos limitados de la inteligencia. Omite aspectos de la inteligencia, como la capacidad de hacer una conversación, aprender y adaptarse, y realizar tareas que requieren habilidades motoras.

Considerando tales puntos, aquí hay cuatro pruebas formuladas por investigadores para probar si la inteligencia general ha llegado.

1. Prueba de Turing

La prueba de Turing es la primera prueba propuesta para determinar si un sistema de IA puede pensar y exhibir inteligencia humana. Propuesta en un artículo publicado por el matemático inglés Alan Turing en 1950, la prueba fue originalmente conocida como el Juego de Imitación.

El principio detrás de la prueba es que si una máquina puede participar en una conversación con un humano sin ser expuesta como una máquina, entonces demuestra inteligencia a nivel humano.

El Juego de Imitación consta de tres jugadores: dos son humanos y el otro es la computadora que se está probando. Un jugador humano se convierte en el interrogador y está aislado del otro jugador humano y la computadora.

El interrogador debe hacer preguntas a ambos jugadores e intentar averiguar cuál de los dos es una máquina. La computadora intenta disfrazarse como un humano y, si es inteligente, incluso puede responder problemas matemáticos complicados incorrectamente para parecer humana.

Toda la conversación se llevará a cabo a través de un canal solo de texto, y el interrogador debe hacer una suposición racional sobre si el respondedor es un humano o una máquina. Si el interrogador no puede distinguir las respuestas proporcionadas por ambos jugadores, la computadora pasa la prueba y se consideraría una AGI.

Sin embargo, muchos expertos afirman que la prueba de Turing no es un método infalible para probar una IA fuerte. Eso se debe a que solo prueba un conjunto de habilidades, por ejemplo, la salida de texto de una máquina. Dado que la IA general será capaz de realizar múltiples tareas simultáneamente, probar el sistema para una sola tarea no probará mucho.

Otra forma de señalar los defectos de la prueba de Turing es con el argumento de la habitación china (CRA). Creado por John Searle en 1980, el CRA puede explicarse en el siguiente escenario:

Imagina a un individuo que no habla chino sentado en una habitación cerrada. Al individuo se le ofrece un libro que contiene reglas, instrucciones y frases del idioma chino. Otro individuo que habla chino con fluidez enviará notas escritas en chino a la habitación.

Con la ayuda del libro del idioma chino, el individuo dentro de la habitación puede elegir las respuestas correctas con el libro de reglas chinas, aunque la persona no hable ni entienda chino. Lo que está sucediendo en su lugar es solo una simulación de comprensión al emparejar declaraciones con respuestas apropiadas.

Según Searle, incluso en el caso de la prueba de Turing, la IA en cuestión podría simular conversaciones, pero eso no prueba nada relacionado con la conciencia o la inteligencia a nivel humano, al igual que en el CRA. También afirma que para tener conciencia o comprensión, la máquina debe tener una mente real similar a la de los humanos.

2. Prueba del café

Aunque existen máquinas de café de IA, ir a una casa, buscar ingredientes y hacer café no es algo que las máquinas puedan hacer actualmente. Teniendo eso en cuenta, Steve Wozniak, cofundador de Apple, propuso la prueba del café que juzgaría a una máquina de IA basada en su capacidad para hacer café.

Para pasar la prueba del café, la máquina de IA tiene que ir a una casa estadounidense promedio y encontrar los ingredientes y el equipo necesarios para hacer una taza de café, incluyendo café, una máquina de café, agua y una taza, y luego presionar los botones correctos de la máquina para preparar el café.

Localizar ingredientes y mezclarlos en las cantidades correctas en un lugar desconocido es una tarea difícil y requiere inteligencia humana. Si una máquina de IA puede hacer esto sin errores, es muy probable que la máquina posea inteligencia general.

3. Prueba del estudiante universitario robot

Propuesta por Ben Goertzel en 2012, la prueba del estudiante universitario robot aboga por que si una máquina puede inscribirse en una universidad humana, tomar clases y obtener su título de la misma manera que los humanos, entonces la máquina está impulsada por una IA fuerte.

AI-MATHS, un robot de IA creado por Chengdu Zhunxingyunxue Technology de China, había completado dos pruebas de matemáticas para los exámenes nacionales de ingreso a la universidad de China. Sin embargo, el robot de IA apenas aprobó esas pruebas.

4. Prueba de empleo

Propuesta por el investigador de IA Nils J. Nilsson, la prueba de empleo pone a prueba la AGI al analizar qué tan bien puede realizar trabajos realizados por humanos. Para pasar esta prueba, la IA debería ser capaz de realizar trabajos que los humanos suelen realizar. Si la IA en cuestión es una AGI se evalúa en función de la fracción de estos trabajos que son completados satisfactoriamente por la IA.

¿Qué tan cerca estamos de la inteligencia artificial general?

Desde la creación de la inteligencia artificial, los científicos han estado experimentando y buscando métodos para imitar el cerebro humano. Después de todo, el cerebro humano es el centro de cognición más poderoso que hemos encontrado. Y incluso después de medio siglo de innovación, aún no hemos descubierto la receta para crear un sistema de IA capaz de aprender, pensar y actuar como los humanos.

Es seguro decir que cuando John McCarthy y Marvin Minsky, los padres fundadores de la IA, iniciaron la revolución en 1956, aspiraban a crear un sistema de inteligencia artificial que pudiera pensar y actuar como los humanos. Por supuesto, en ese momento, la investigación en inteligencia artificial estaba en su infancia, y la viabilidad tecnológica de tal sistema aún estaba en cuestión.

En 1970, Minsky predijo que lograríamos la inteligencia artificial general en tres a ocho años, y unos meses después, sus poderes serían incalculables. Han pasado más de medio siglo, y una máquina de IA que podría superar a los humanos sigue siendo ciencia ficción.

Como se mencionó anteriormente, algunos investigadores de IA predicen unos pocos años, algunos sugieren unas pocas décadas, algunos son optimistas de que será en el próximo siglo, y algunos sienten que es prácticamente imposible.

Los cerebros son diferentes de las computadoras y no pueden compararse directamente. Sin embargo, se postula que el cerebro humano opera a un exaFLOP, lo que equivale a mil billones de cálculos por segundo y muchas veces más rápido que la supercomputadora más rápida que tenemos hoy.

Dado que el nivel de inteligencia de la AGI será igual o superior al del cerebro humano, las máquinas deben ser capaces de operar a un exaFLOP o más, lo cual está más allá de las capacidades de la tecnología actual.

De manera similar, hacer funcionar máquinas a un exaFLOP o más requerirá cantidades increíbles de energía, lo que podría no ser factible a menos que hagamos avances en energía renovable. El problema de la energía se vuelve aún más intenso si planeamos desarrollar robots de IA robustos que se muevan como humanos debido a las limitaciones de almacenamiento de energía.

Por supuesto, los desarrollos en computación cuántica y encontrar formas de alimentar máquinas con energía nuclear, como las células de hidrógeno del T-800 de Terminator, serían grandes victorias y aumentarían la viabilidad de la AGI de manera significativa.

En 2014, con la ayuda de redes neuronales, los científicos pudieron replicar el cerebro de un gusano plano de un milímetro que consta de 302 neuronas. El cerebro humano, por otro lado, contiene aproximadamente 100 mil millones de neuronas, lo que es otra forma de decir que podrían pasar años antes de que la IA fuerte se convierta en una realidad.

¿Cómo podemos lograr la AGI más pronto?

Cuando se habla de inteligencia artificial, muchos asumen que cada investigador en el campo está trabajando actualmente para lograr una IA fuerte y una super IA después. Nada podría estar más lejos de la verdad, aunque eventualmente, todos los esfuerzos de investigación en IA convergerían hacia la AGI y la ASI.

Por el contrario, los investigadores están trabajando en perfeccionar diferentes aplicaciones de la IA, como el procesamiento del lenguaje natural, el aprendizaje profundo, la visión por computadora y más. Muchas cosas se pueden hacer para lograr la AGI más rápido, y aquí hay algunas de ellas.

Avances en el aprendizaje no supervisado

Como se mencionó anteriormente, el aprendizaje no supervisado es una técnica de aprendizaje automático que no está supervisada y utiliza conjuntos de datos de entrenamiento no etiquetados. Para poner eso en perspectiva, considera el modelo de aprendizaje supervisado que utilizan muchos sistemas de IA estrecha.

En el aprendizaje supervisado, como su nombre indica, el aprendizaje tiene lugar en presencia de un supervisor como un maestro. Por ejemplo, considera una canasta llena de diferentes tipos de frutas, y quieres enseñar a una máquina a diferenciarlas.

El primer paso del proceso de enseñanza es entrenar a la máquina con la ayuda de conjuntos de datos como este:

• Si la fruta es un cilindro largo y curvado y es verde-amarillo, entonces es un plátano.
• Si la fruta es esférica y naranja, entonces es una naranja.
• Si la fruta es redondeada, tiene una depresión en la parte superior y es roja, es una manzana.

Después de entrenarse con este conjunto de datos, la máquina puede usar el conocimiento adquirido para identificar cualquier fruta que se le presente, dado que las características de la fruta estaban incluidas en el conjunto de datos de entrenamiento.

En el caso del aprendizaje no supervisado, no hay un maestro para entrenar a la máquina ni conjuntos de datos etiquetados. En su lugar, la máquina tiene que agrupar información desordenada basada en patrones, similitudes y diferencias.

Mejorar las capacidades de una máquina para aprender de manera no supervisada es un paso crítico hacia la obtención de la AGI. Esto permitirá a las máquinas aprender y adaptarse a un ritmo exponencial sin requerir ninguna asistencia humana. Además, el aprendizaje no supervisado es muy similar a la forma en que los humanos aprenden a través de la experiencia.

Computación cuántica

Aunque gigantes tecnológicos, incluidos IBM, Google y Microsoft, están invirtiendo agresivamente en esta tecnología, la computación cuántica todavía está en su infancia. A diferencia de las computadoras convencionales, que se basan en ceros y unos, o bits, las computadoras cuánticas utilizan bits cuánticos o qubits.

Los qubits son posibles gracias a los principios de la mecánica cuántica como la superposición y el entrelazamiento y pueden existir en múltiples estados al mismo tiempo. En resumen, mientras que las computadoras tradicionales tienen solo dos estados, las computadoras cuánticas tienen numerosos estados y son increíblemente rápidas.

A diferencia de las computadoras convencionales que se rigen por la Ley de Moore, las computadoras cuánticas siguen la ley de Neven, que establece que las computadoras cuánticas están experimentando un crecimiento doblemente exponencial en relación con las computadoras tradicionales.

Tal tasa de crecimiento exponencial en el poder de cómputo es una victoria para la IA general y puede ayudar a alcanzar y superar la maravilla de un exaFLOPS del cerebro humano. La computación cuántica podría detectar patrones en grandes datos en tiempos increíbles.

Se estima que solo 60 qubits serían más que suficientes para codificar una cantidad de datos igual a la producida por toda la humanidad en un año. La computación cuántica también mejorará la capacidad de aprendizaje profundo de la IA, que es esencial para lograr habilidades cognitivas similares a la mente humana.

Nuevos enfoques robóticos

Dado que la cognición es uno de los mayores obstáculos que debemos superar para lograr la AGI, los científicos están explorando un nuevo concepto llamado cognición incorporada.

Según él, los robots tendrán que aprender de su entorno, al igual que lo hace un niño humano. Solo entonces podrán obtener una cognición a nivel humano, lo que será un proceso paso a paso.

Preguntas frecuentes sobre la inteligencia artificial general (AGI)

Si todavía tienes curiosidad sobre la inteligencia artificial general, revisa las preguntas frecuentes a continuación.

1. ¿Qué es la AGI en la IA?

R. La AGI es un tipo de IA que busca ser tan inteligente y adaptable como los humanos. A diferencia de la IA regular, que está diseñada para trabajos específicos, la AGI sería capaz de aprender, resolver problemas y manejar nuevas situaciones como una persona, sin necesidad de programación especial para cada tarea.

2. ¿Cuál es la diferencia entre la IA y la AGI?

R. Hay tres diferencias principales entre la inteligencia artificial y la inteligencia artificial general.

• La IA está diseñada para tareas específicas y funciones dentro de un dominio limitado. En contraste, la AGI tiene la capacidad de aprender y ejecutar cualquier tarea intelectual realizada por humanos en diferentes dominios.
• La IA generalmente adquiere conocimiento a través de datos de entrenamiento extensos, mientras que la AGI tiene el potencial de superar esta limitación al aprender y ajustarse de manera similar a los humanos, comprendiendo nuevos conceptos sin requerir programación explícita.
• La IA está actualmente en desarrollo y en uso; la AGI, por otro lado, sigue siendo puramente teórica. Las máquinas capaces de lograr inteligencia general a nivel humano aún no existen.

3. ¿Cuáles son algunos ejemplos de inteligencia artificial general?

R. Aunque la verdadera AGI aún no se ha logrado, hay ejemplos impresionantes de IA estrecha que sobresalen en áreas específicas. Por ejemplo, supercomputadoras como Watson de IBM pueden manejar problemas científicos complejos, los coches autónomos son capaces de navegar por las carreteras y seguir las reglas de tráfico, y abogados de IA como ROSS Intelligence pueden analizar documentos legales y proporcionar respuestas.

¡No entres en pánico, todavía!

Si llega la AGI, el mundo no será el mismo. No solo la AGI cambiará el mundo a nuestro alrededor, sino que podría cambiar la forma en que nos vemos a nosotros mismos.

Si logramos coexistir con la IA fuerte, podríamos incluso evolucionar hacia una especie avanzada que combine formas de vida basadas en carbono y robótica. Si fallamos, la AGI podría decidir nuestro destino en nanosegundos y podría significar el fin de la humanidad.

Logra experiencia en el sector tecnológico adquiriendo conocimiento sobre los tipos de inteligencia artificial que están siendo objeto de experimentación global.