¿Qué tan cerca estamos de la IA generalizada?

¿Qué tan cerca estamos de la generalización de la IA?

 

¿Avanza la tecnología a un ritmo más rápido de lo que los humanos podemos seguir? Pues sí. Solo este año ha habido muchos avances, uno tras otro, y nos costó seguir el ritmo. Parecía que cada día aprendíamos algo nuevo y estábamos alerta.

Con estos avances, la conversación sobre la Inteligencia Artificial General (AGI, por sus siglas en inglés) se está volviendo más frecuente. Antes era una conversación de ciencia ficción que veíamos en películas y libros, en los cuales esas tramas eran un poco exageradas e irreales.

Pero en particular, esto ha cambiado drásticamente en el año 2023. El público está muy interesado en la IA y cómo va a configurar el futuro. Los sistemas de IA generativa como ChatGPT han cautivado al mundo, algunos lo aman y otros se preocupan por la sustitución de empleos.

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Esto nos lleva al tema de la AGI. Pero, ¿qué es la AGI?

La Inteligencia Artificial General (AGI) es una máquina que puede realizar cualquier tipo de tarea intelectual, de la misma manera que un humano puede hacerlo.

Dicho esto, la gran pregunta en la mente de muchas personas es qué tan cerca estamos de lograr la AGI y qué sucederá cuando lo hagamos.

Eso es lo que vamos a explorar en este blog, así que prepárate y disfruta aprendiendo sobre nuestro futuro potencial…

 

Lo que sabemos sobre la AGI

 

Sabemos que la AGI es un sistema de IA que puede realizar cualquier tarea intelectual que pueda realizar un ser humano. Esto significa que las máquinas tendrán que poseer inteligencia a nivel humano, sin ninguna ayuda. Los cimientos de la IA se establecieron a principios de 1900, y muchos afirman que lograr la AGI completaría el objetivo final del legado de la IA.

No se trata de decir que los sistemas de IA actuales no poseen la capacidad de realizar tareas con un nivel de precisión muy alto, incluso mejor que los humanos. Sin embargo, hay algo que falta en los sistemas de IA, y eso es su capacidad de propósito general. Esto significa que carecen de la habilidad de adaptarse rápidamente a nuevas situaciones sin necesidad de instrucciones.

Los seres humanos nos hemos adaptado a lo largo de muchos años y hemos sobrevivido a diferentes situaciones. Nuestra capacidad para propósitos generales está relacionada con la supervivencia, por eso somos tan buenos en ello.

Ha habido muchos desarrollos recientes que han dado forma al mundo de la tecnología, uno en particular son los sistemas de IA generativa como ChatGPT. Me gustaría señalar que la IA generativa y la inteligencia artificial general tienen similitudes, pero son diferentes. La IA generativa es un modelo de aprendizaje profundo que tiene la capacidad de generar contenido como texto e imágenes, basándose en los datos en los que fue entrenada.

Para darte un ejemplo, es muy probable que un programa de IA de ajedrez te derrote en un juego de ajedrez, pero el mismo sistema de IA no podrá decirte lo que está sucediendo actualmente en la política mundial. Esto se debe a que está limitado a un dominio específico, y eso es todo.

Como mencionamos, la AGI carece de habilidad de propósito general, lo cual también le falta a la IA generativa, ya que ese no es su propósito. La IA generativa ayudará a la AGI en su camino, pero es importante tener en cuenta que no son lo mismo.

 

Progresión hacia la AGI

 

Entendemos que aún no hemos logrado la AGI, pero ¿dónde nos encontramos actualmente y qué se está desarrollando?

 

Investigación y desarrollo

 

Se han realizado años y años de investigación en el aprendizaje profundo, que es una subfield del aprendizaje automático. Es un método de aprendizaje automático que enseña a las computadoras a hacer lo que los humanos hacen naturalmente. Entrena a un algoritmo para predecir resultados, dados un conjunto de entradas.

El uso de grandes cantidades de datos en redes neuronales sofisticadas ha permitido que los sistemas de IA puedan abordar tareas complejas como el procesamiento de lenguaje natural (PLN) y el reconocimiento de imágenes. Hay mucho aprendizaje y mejora ocurriendo en la industria del aprendizaje profundo para ayudar al nacimiento de la AGI.

 

Aprendizaje por refuerzo

 

Además de este enfoque, también ha habido un aumento en el aprendizaje por refuerzo. El objetivo del aprendizaje por refuerzo es entrenar a un modelo para que encuentre una solución óptima usando una secuencia de soluciones y/o decisiones que se han creado para un problema específico. Para que el modelo elija la solución/decisión correcta, se establece una señal de recompensa.

Si el modelo se acerca más a la meta, se le otorga una recompensa positiva; sin embargo, si el modelo se aleja más de la meta, se le otorga una recompensa negativa. Los modelos de aprendizaje automático aprenden comprendiendo su entorno y recibiendo retroalimentación basada en sus acciones. 

 

Desafíos hacia la IA Generalizada (AGI)

 

Sistemas de IA Adaptables

 

De manera natural, durante la progresión de cualquier cosa, te enfrentarás a desafíos que necesitas superar. En el ámbito de la investigación y desarrollo, el principal desafío al que se enfrenta la AGI es la capacidad de construir un sistema que pueda comprender el contexto de entrada y adaptarse a él de la misma manera que los humanos. Los investigadores están buscando nuevas formas en las que un algoritmo pueda pensar de manera más creativa para superar esto. Por ejemplo, algunos investigadores están considerando la posibilidad de sistemas de IA inteligentes que pasen por un aprendizaje continuo a lo largo de su vida útil.

¿Basado en esto, estamos siquiera cerca de la AGI?

 

Limitaciones de hardware

 

Como puedes imaginar, no es sencillo construir estos increíbles sistemas de IA. Requieren una gran cantidad de potencia informática, lo que ha impulsado el desarrollo de hardware especializado como GPUs y TPUs. Y este hardware tampoco es barato. Así que puedes imaginarte cuántas semanas y meses lleva construir un sistema de IA preciso y robusto con la cantidad de tiempo, datos y otros recursos que se requieren.

 

Entonces, ¿dónde nos encontramos con la AGI?

 

Es difícil decirlo porque los expertos en AGI tienen opiniones encontradas. Algunos dicen que la AGI podría lograrse en los próximos años, mientras que otros creen que aún nos queda trabajo por hacer que equivale a décadas. 

Lo único que puede determinar qué tan cerca estamos de la AGI es la tasa de avances tecnológicos que se producen. Cuanto más avanzados sean los sistemas tecnológicos actuales y nuevos, más cerca estarán los expertos de encontrar las partes que faltan del rompecabezas. Cuantos más avances veamos en el mundo tecnológico, más cerca estaremos de la AGI.

Otro aspecto que los gobiernos y las organizaciones están considerando ahora más que nunca son las implicaciones éticas de dichos sistemas de IA para la sociedad. Impulsar una narrativa sobre la AGI podría llevar a consecuencias desastrosas al no poder comprender y controlar estos sistemas de IA.

 

En resumen

 

Con todo lo dicho, estamos viendo cada vez más organizaciones invirtiendo más dinero en la industria tecnológica. Muchas se están subiendo al carro para cumplir con el mercado competitivo y otras están tratando de crear un mercado completamente nuevo.

La respuesta a la pregunta de este blog es que tendremos que esperar y ver qué avances tecnológicos se producirán en un futuro próximo para tener una mejor comprensión de qué tan cerca estamos realmente de la AGI.   Nisha Arya es una científica de datos, escritora técnica independiente y administradora de comunidades en VoAGI. Le interesa especialmente brindar consejos o tutoriales sobre carreras en ciencia de datos y conocimientos teóricos en torno a la ciencia de datos. También desea explorar las diferentes formas en que la inteligencia artificial beneficia o puede beneficiar la longevidad de la vida humana. Una ávida aprendiz en busca de ampliar sus conocimientos tecnológicos y habilidades de escritura, al tiempo que ayuda a guiar a otros.

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