Qué significa inteligencia artificial general
Qué significa inteligencia artificial general

Qué significa inteligencia artificial general

La inteligencia artificial general, IAG, a diferencia de la IA estrecha que domina el panorama actual, promete un nivel de inteligencia comparable o superior a la humana en una amplia gama de tareas cognitivas. Este concepto, que ha capturado la imaginación de científicos, filósofos y el público en general, representa la frontera más desafiante y potencialmente transformadora en el campo de la inteligencia artificial. Veamos qué significa inteligencia artificial general

La inteligencia artificial (IA) ha experimentado un crecimiento exponencial en las últimas décadas, transformando industrias y redefiniendo nuestra interacción con la tecnología. Desde asistentes virtuales hasta sistemas de recomendación, la IA se ha convertido en una parte integral de nuestra vida cotidiana. Sin embargo, estos avances representan solo la punta del iceberg en comparación con el ambicioso objetivo de crear una Inteligencia Artificial General (IAG).

El camino hacia la IAG está lleno de desafíos técnicos, éticos y filosóficos. Implica, no solo superar las limitaciones actuales de la IA, sino también abordar cuestiones fundamentales sobre la naturaleza de la inteligencia, la conciencia y el aprendizaje. La búsqueda de la IAG nos obliga a reexaminar nuestras definiciones de inteligencia y a considerar las implicaciones de crear entidades con capacidades cognitivas similares o superiores a las nuestras.

En este artículo exploraremos el significado de la inteligencia artificial general, trazando su evolución desde los primeros conceptos de IA hasta las visiones actuales de sistemas cognitivos avanzados. Examinaremos el origen del término y las características que lo definen. Esperamos proporcionar una comprensión clara de lo que implica la IAG y por qué su realización podría marcar un punto de inflexión en la historia de la tecnología y la humanidad.

Inteligencia artificial
Inteligencia artificial

Qué significa inteligencia artificial

La inteligencia artificial (IA o AI en inglés, Artificial Intelligence) es un campo multidisciplinar de la ciencia y la tecnología que busca crear sistemas capaces de imitar y replicar ciertas funciones cognitivas humanas. Específicamente, la IA se refiere a la capacidad de las máquinas para realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana, como el aprendizaje, el razonamiento, la resolución de problemas, la percepción y el procesamiento del lenguaje natural.

La IA abarca diversas técnicas y enfoques, incluyendo:

  1. Aprendizaje automático (machine learning). Es una rama de la IA que permite a las máquinas aprender de los datos sin ser programadas explícitamente. Los sistemas de aprendizaje automático pueden identificar patrones en grandes volúmenes de datos, mejorar su desempeño con la experiencia y realizar predicciones.
  2. Aprendizaje profundo (deep learning). Es un subcampo del aprendizaje automático (machine learning) que se basa en el uso de redes neuronales artificiales profundas para modelar y resolver problemas complejos. Estas redes están inspiradas en la estructura y funcionamiento del cerebro humano, aunque de manera simplificada.
  3. Procesamiento del lenguaje natural (PLN). Se refiere a la capacidad de las máquinas para comprender, interpretar y generar lenguaje humano. Esto incluye tareas como el análisis de texto, la traducción automática y la generación de lenguaje natural.
  4. Visión por computadora. Es el campo que se ocupa de cómo las computadoras pueden obtener comprensión de alto nivel a partir de imágenes o videos digitales. Incluye tareas como el reconocimiento de objetos, la detección facial y el análisis de imágenes médicas.
  5. Sistemas expertos. Son programas de computadora diseñados para emular el conocimiento y las habilidades de toma de decisiones de un experto humano en un campo específico. Utilizan reglas predefinidas y bases de conocimiento para resolver problemas complejos.
  6. Robótica. Es la rama de la tecnología que se ocupa del diseño, construcción, operación y uso de robots. En el contexto de la IA, la robótica se centra en crear máquinas físicas capaces de interactuar con el mundo real de manera inteligente y autónoma.

Es importante destacar que la IA no es una tecnología única, sino un conjunto de herramientas y métodos en constante evolución que buscan dotar a las máquinas (al software) de capacidades cognitivas similares a las humanas, con aplicaciones en diversos campos como la medicina, la industria, los servicios financieros y muchos otros sectores. Los sistemas de IA interpretan datos, reconocen patrones, toman decisiones y mejoran su rendimiento con el tiempo gracias a su entrenamiento.

Marvin Minsky, John McCarthy y John Searly
Marvin Minsky, John McCarthy y John Searly

Origen del término inteligencia artificial general

El término inteligencia artificial fue acuñado por John McCarthy en 1956 durante la Conferencia de Dartmouth, considerada el evento fundacional de este campo de estudio. McCarthy definió la IA como «la ciencia e ingenio de hacer máquinas inteligentes«.

Marvin Minsky, uno de los padres de la IA, en 1970 afirmó a la revista Life que en el futuro «tendremos máquinas con la inteligencia general de un ser humano promedio«. En 1980 el filósofo John Searle escribió un artículo titulado «Mentes, cerebros y programas» (Minds, Brains and Programs). En este artículo, Searle diferenciaba dos tipos de IA:

  • IA débil o IA estrecha. Se refiere a aquellos sistema que están limitados a tareas específicas. No tienen conciencia ni comprensión real del mundo y no pueden generalizar conocimientos más allá de su programación o entrenamiento. Los asistentes virtuales como Siri o Alexa, los sistemas de recomendación (Netflix, Amazon) o el software de reconocimiento facial o de voz serían de este tipo.
  • IA fuerte. Son los sistemas que poseen capacidades cognitivas generales similares a las humanas. Estos sistemas podrían realizar cualquier tarea intelectual que un ser humano pueda hacer. La IA fuerte aspira a ser una inteligencia holística (todo integrado), con capacidades como el razonamiento, aprendizaje autónomo, adaptabilidad y, potencialmente, autoconciencia. La IA fuerte aún no se ha logrado, todavía.

Desde entonces, estos términos se han utilizado ampliamente en el campo de la IA para categorizar diferentes enfoques y capacidades de los sistemas de inteligencia artificial. Sin embargo, a medida que se avanzaba en las investigaciones sobre la IA, el término IA fuerte fue perdiendo uso porque se asociaba demasiado con debates filosóficos sobre la consciencia y la mente. En su lugar, en la década de 2000, investigadores como Ben Goertzel y Shane Legg promovieron el uso del término inteligencia artificial general para describir sistemas capaces de aprender y razonar en múltiples dominios, evitando la carga filosófica del término anterior.

Hoy en día, el término IA general es el predominante en la investigación sobre inteligencias artificiales con habilidades generales, mientras que IA fuerte ha quedado relegada más a discusiones teóricas o filosóficas.

El término inteligencia artificial general apareció formalmente por primera vez en 1997 en un artículo de Mark Gubrud, un investigador de nanotecnología y seguridad global. Este artículo, titulado «Nanotechnology and International Security», describía la IAG como «sistemas de IA que rivalizan o superan al cerebro humano en complejidad y velocidad, que pueden adquirir, manipular y razonar con conocimiento general, y que son utilizables esencialmente en cualquier fase de operaciones industriales o militares donde de otro modo se necesitaría una inteligencia humana«.

Ese mismo año, 1997, la máquina Deep Blue le ganó al ajedrez a Gary Kasparov. Aunque Deep Blue era una IA débil, este evento impulsó el interés por el desarrollo de una IA más general. En cualquier caso, hubo que esperar una década para que los trabajos de Shane Legg, cofundador Google DeepMind, impulsara el uso de término IAG. Hoy en día, el término IAG es ampliamente utilizado en la industria y la investigación.

IA (inteligencia artificial) vs IAG (inteligencia artificial general)
IA (inteligencia artificial) vs IAG (inteligencia artificial general)

Qué es la inteligencia artificial general

La inteligencia artificial general (IAG o Artificial General Intelligence, AGI, como se conoce en inglés) es un campo de investigación teórica de la IA que intenta crear software con inteligencia similar a la humana. Esto, no solo incluye tener la capacidad de autoaprender, sino que sus destrezas no estén limitadas a una habilidad específica.

Por ejemplo, los modelos de IA actuales entrenados en el reconocimiento y la generación de imágenes no pueden crear páginas web (IA débil). Por contra, como los humanos, el software de IAG sí podría realizar tareas para las que no está necesariamente entrenado o desarrollado (IA fuerte). La IAG es, pues, una representación teórica de una inteligencia artificial completa que resuelve tareas complejas con capacidades cognitivas humanas generalizadas. 

La IAG es una búsqueda teórica para desarrollar sistemas de inteligencia artificial que posean un control autónomo, un grado razonable de autocomprensión y la capacidad de aprender nuevas habilidades. Puede resolver problemas complejos en entornos y contextos que no se le enseñaron en el momento de su creación. La IAG con habilidades humanas sigue siendo un concepto teórico y el objetivo último de muchas investigaciones.

Por cierto, permítanme un comentario. Los estatutos de OpenAI, creadora de ChatGPT, definen los IAG como «sistemas altamente autónomos que superan a los humanos en el trabajo económicamente más valioso» (OpenAI, 2018). El énfasis en lo económico plantea preguntas importantes sobre los objetivos y las implicaciones éticas del desarrollo de la inteligencia artificial general. Por ejemplo, a pesar del compromiso declarado de OpenAI de «priorizar el bienestar humano«, su IAG podría excluir áreas importantes de la inteligencia humana que no tienen un valor económico directo, como el razonamiento filosófico o la inteligencia emocional.

Como podemos suponer, la imaginación científica no se queda en el desarrollo de la IAG, ya se está hablando de la idea se una superinteligencia artificial (SIA). Este hipotético nivel de IA superaría ampliamente las capacidades cognitivas humanas en todos los aspectos, incluyendo creatividad, resolución de problemas, toma de decisiones y aprendizaje. Tendría la capacidad de transformar la sociedad, la economía, la ciencia y la tecnología a una escala sin precedentes.

Evolución de la IA
Evolución de la IA

Características principales de la inteligencia artificial general

El concepto de una inteligencia artificial capaz de comprender, aprender y aplicar conocimientos en una amplia gama de contextos ha sido investigado desde los inicios de la IA. La inteligencia artificial general promete sistemas que no solo puedan procesar información y realizar tareas complejas, sino que también posean una comprensión profunda del mundo, similar a la cognición humana.

Ante la pregunta de cómo debería ser esta hipotética inteligencia artificial, casi todos los estudios coinciden en que sus características principales serían:

  1. Capacidad de razonamiento general: Habilidad para resolver problemas complejos en áreas diversas (dominios distintos), no solo limitándose a tareas específicas.
  2. Aprendizaje y adaptabilidad: Capacidad para aprender constantemente y adaptarse a nuevos entornos sin necesidad de reprogramación.
  3. Comprensión y generación de lenguaje natural: Habilidad para entender y comunicarse de manera sofisticada, similar a los humanos. No solo de una forma simple.
  4. Autonomía en la toma de decisiones: Capacidad para evaluar situaciones y tomar decisiones de forma independiente. Tener iniciativa.
  5. Resolución de problemas complejos: Habilidad para utilizar la lógica y el razonamiento en la solución de problemas que requieren pensamiento crítico.
  6. Procesamiento multimodal: Capacidad para integrar y procesar información de diversas fuentes, como texto, imágenes y audio.
  7. Creatividad: Habilidad para generar soluciones innovadoras y pensar de manera lateral.
  8. Memoria avanzada: Capacidad para retener y utilizar eficientemente grandes cantidades de información.
  9. Conciencia y comprensión contextual: Habilidad para entender y operar en diversos contextos, similar a la cognición humana.
  10. Capacidad de generalización: Habilidad para aplicar en un área los conocimientos aprendidos en otra área diferente.

Estas características definen el ambicioso objetivo de la IAG: crear sistemas que no solo igualen, sino que potencialmente superen las capacidades cognitivas humanas en una amplia gama de tareas intelectuales. Sin embargo, hay que ser conscientes de que el desarrollo de una verdadera IAG plantea desafíos técnicos, éticos y filosóficos significativos. Mientras que algunos aspectos, como el procesamiento del lenguaje natural y la resolución de problemas específicos, han avanzado considerablemente, otros, como la conciencia y la comprensión contextual general, siguen siendo fronteras lejanas. El camino hacia la IAG no solo implica superar obstáculos tecnológicos, sino también abordar cuestiones fundamentales sobre la naturaleza de la inteligencia y la conciencia.

Características principales de la IAG
Características principales de la IAG

Declaraciones relevantes sobre la inteligencia artificial general

Para situarnos en el contexto actual de IAG, se presentan a continuación algunas declaraciones relevantes realizadas por figuras influyentes. Analizando estas declaraciones se podría destacar el potencial transformador que todos ven en esta tecnología, así como la dualidad de su impacto. Por un lado se reconoce su potencial beneficio para la humanidad y, por otro, se advierte de los riesgos significativos que podría suponer. Estas declaraciones constituyen una llamada de atención a investigadores, desarrolladores, políticos y la sociedad en general para abordar proactivamente los desafíos y oportunidades que presenta la IAG.

  • Sam Altman (Presidente de OpenAI, 2023, blog de OpenAI y entrevistas en The New York Times y Wired): «La IAG tiene el potencial de ser la tecnología más transformadora en la historia de la humanidad, pero debemos asegurarnos de que se desarrolle de manera segura y beneficiosa para todos«. En una audiencia en el Senado de Estados Unidos en 2023 dijo «Creo que si esta tecnología sale mal, puede salir bastante mal. Queremos trabajar con el gobierno para evitar que eso suceda«.
  • Bill Gates (cofundador de Microsoft, 2023, su blog personal, GatesNotes, y entrevistas posteriores): «La IAG es a la vez emocionante y aterradora. Necesitamos ser muy cuidadosos con cómo la desarrollamos«.
  • Yoshua Bengio (investigador pionero del deep learning, 2023 en una entrevista en MIT Technology Review): «La IAG podría ser una bendición o una maldición, dependiendo de cómo la gestionemos«.
  • Demis Hassabis (cofundador y CEO de DeepMind, 2020, entrevista en Fiancial Times y otras posteriores): «La AGI podría ser la herramienta más poderosa que la humanidad haya creado, pero debemos asegurarnos de que se use de manera responsable«.
  • Stuart Russell (científico experto en inteligencia artificial, 2019, en su libro Human Compatible: AI and the Problem of Control y en entrevistas posteriores): «La IAG debe diseñarse para ser inherentemente beneficiosa para los humanos, con objetivos que no entren en conflicto con los nuestros«.
  • Geoffrey Hinton (uno de los padres de la IA, premio Turing 2018, el Nobel de la informática, 2023, entrevistas en CBS News y The New York Times): «La IAG podría ser una realidad en unas pocas décadas, y debemos prepararnos para sus implicaciones sociales y éticas«.
  • Nick Bostrom (filósofo y futurista sueco, 2014, en su libro Superintelligence: Paths, Dangers, Strategies y en entrevistas posteriores): «El mayor desafío de la IAG es asegurar que sus objetivos estén alineados con los valores humanos«.
  • Elon Musk (fundador de Tesla, entre otros, 2014, entrevista en el MIT AeroAstro Centennial Symposium): «La IA general es un riesgo existencial para la humanidad. Podría ser más peligrosa que las armas nucleares«.
  • Stephen Hawking (conocido científico y comunicador, 2014, entrevista en la BBC): «El desarrollo de una inteligencia artificial completa podría significar el fin de la raza humana«.
  • Ray Kurzweil (experto en inteligencia artificial, 2005, en su libro The Singularity is Near y en entrevistas posteriores): «La AGI llegará para 2029, y será capaz de superar a los humanos en casi todas las tareas cognitivas«.

¿Cuál es su opinión?

Conclusiones sobre la IAG

La inteligencia artificial general representa la frontera más ambiciosa y transformadora del desarrollo tecnológico de los últimos tiempos. A diferencia de los sistemas de IA estrecha que dominan el panorama actual, la IAG promete una forma de inteligencia versátil y adaptable, capaz de igualar o superar las capacidades cognitivas humanas en una amplia gama de tareas.

No cabe duda que la creación de entidades con capacidades cognitivas similares o superiores a las humanas plantea preguntas profundas sobre el futuro de la humanidad, el trabajo, la privacidad y la autonomía. El desarrollo de la IAG tiene el potencial de revolucionar cada aspecto de nuestras vidas, desde la forma en que trabajamos y aprendemos hasta cómo interactuamos con el mundo que nos rodea. Si bien el horizonte temporal para lograr una IAG completa sigue siendo incierto, el viaje hacia la IAG promete ser tan transformador como desafiante, ofreciendo una visión fascinante del futuro de la inteligencia artificial y su impacto en la humanidad.

Algunos expertos creen que, de alguna manera, la IAG ya está presente en las últimas generaciones de los modelo de lenguaje de gran tamaño (LLM). De hecho, son muchos los que predicen que la IA superará ampliamente a los humanos en la década de 2030.

Por cierto, la IAG sería un hito monumental en la historia de la tecnología, pero la superinteligencia artificial representaría un salto cualitativo aún mayor. Ambos conceptos plantean preguntas éticas, filosóficas y prácticas sobre cómo diseñar, controlar y alinear estas inteligencias con los valores humanos. El debate sobre cómo alcanzar estos avances de manera segura y beneficiosa es uno de los temas más importantes en el campo de la IA hoy en día.

Una última reflexión, aunque la IAG ofrecería una versatilidad sin precedentes, lo que ayudaría en la resolución de problemas complejos, muy posiblemente, las soluciones de IA más prácticas y eficientes vendría de la mano de IA específicas.

Más información

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Bibliografía

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https://aws.amazon.com/es/what-is/artificial-general-intelligence/
https://blogthinkbig.com/inteligencia-artificial-general-que-es
https://courier.unesco.org/es/articles/lexico-de-la-inteligencia-artificial
https://datascientest.com/es/inteligencia-artificial-definicion
https://es.wikipedia.org/wiki/Aprendizaje_autom%C3%A1tico
https://es.wikipedia.org/wiki/Inteligencia_artificial
https://es.wikipedia.org/wiki/Inteligencia_artificial_fuerte
https://formatalent.com/que-es-la-iag-inteligencia-artificial-general/
https://maldita.es/malditatecnologia/20241014/que-es-inteligencia-artificial-general-supere-humanos/
https://metaverso.pro/blog/tipos-de-inteligencia-artificial-ia-debil-y-ia-fuerte/
https://telefonicatech.com/blog/que-es-la-inteligencia-artificial
https://www.computerweekly.com/es/definicion/Inteligencia-artificial-o-IA
https://www.educaopen.com/digital-lab/blog/inteligencia-artificial/inteligencia-artificial-general-agi
https://www.elewit.ventures/es/actualidad/cada-vez-mas-cerca-de-la-inteligencia-artificial-general-agi
https://www.gartner.es/es/temas/inteligencia-artificial
https://gamco.es/glosario/superinteligencia-artificial/
https://www.ibm.com/es-es/topics/artificial-intelligence
https://www.ibm.com/es-es/topics/artificial-superintelligence
https://www.ibm.com/think/topics/strong-ai
https://www.innovatica.es/conoce-los-diferentes-tipos-de-inteligencia-artificial/
https://www.iso.org/es/inteligencia-artificial/que-es-ia
https://www.itmastersmag.com/inteligencia-artificial/que-es-la-inteligencia-artificial-general-agi-y-por-que-revolucionara-el-mundo/
https://www.muyinteresante.com/ia/agi-la-nueva-especie-inteligente.html
https://www.nationalgeographic.com.es/ciencia/breve-historia-visual-inteligencia-artificial_14419
https://neuro-class.com/superinteligencia-artificial-e-inteligencia-artificial/
https://www.newtral.es/inteligencia-artificial-general-agi-openai-gpt4-chatgpt/20230413/
https://unric.org/es/el-debate-de-la-inteligencia-artificial-en-la-onu/
https://www.startups-espanolas.es/2024/06/04/ia-vs-iag-diferencias-clave-y-potencial-de-la-inteligencia-artificial-general/
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https://www.xataka.com/basics/que-inteligencia-artificial-general-agi-tecnologia-que-apunta-a-revolucionar-nuestro-mundo-completo
https://hipertextual.com/2024/07/asi-determinara-openai-cuando-ha-alcanzado-la-agi
https://www.newtral.es/inteligencia-artificial-general-agi-openai-gpt4-chatgpt/20230413/

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