¿Qué es la Inteligencia Artificial General (AGI) y cómo funciona?
La Inteligencia Artificial General (AGI) es un campo de investigación teórica de la IA que intenta crear software con inteligencia similar a la humana y con la capacidad de autoaprendizaje. Su objetivo se centra en que, el software esté en la capacidad para desarrollar tareas para las que no fue necesariamente entrenado o desarrollado.
Todas las tecnologías actuales de inteligencia artificial (IA) funcionan dentro de un conjunto de parámetros predeterminados. Por ejemplo, los modelos de IA entrenados en el reconocimiento y la generación de imágenes no pueden crear páginas web.
La AGI, propone replantear la capacidad de estos modelos. Busca desarrollar sistemas de Inteligencia Artificial que posean un autocontrol autónomo, un grado razonable de autocomprensión y la capacidad de aprender nuevas habilidades. Podrán resolver problemas complejos en entornos y contextos que no se le fueron enseñados en el momento de su creación. La AGI con habilidades humanas sigue siendo un concepto teórico y un objeto de investigación.
¿Cuál es la diferencia entre la Inteligencia Artificial actual y la Inteligencia Artificial general?
A lo largo de décadas, los investigadores de IA han marcado varios hitos que han hecho avanzar significativamente la inteligencia de las máquinas, incluso en grados que imitan la inteligencia humana en tareas específicas.
Por ejemplo, los resumidores de IA utilizan modelos de Machine Learning (ML) para extraer puntos importantes de los documentos y generar un resumen comprensible. La IA es, por lo tanto, una disciplina de la informática que permite al software resolver tareas nuevas y difíciles con un rendimiento a nivel humano.
Por otro lado, un sistema AGI puede resolver problemas en varios dominios, como un ser humano, sin intervención manual. En lugar de limitarse a un ámbito específico, la AGI puede auto enseñarse y resolver problemas para los que nunca se formó. La AGI es, pues, una representación teórica de una Inteligencia Artificial completa que resuelve tareas complejas con capacidades cognitivas humanas generalizadas.
Tecnologías clave que impulsan la AGI
- Aprendizaje profundo (Deep Learning): Los expertos en Inteligencia Artificial utilizan el aprendizaje profundo para crear sistemas capaces de comprender texto, audio, imágenes, video y otros tipos de información
- IA generativa: La inteligencia artificial generativa (IA generativa) es un subconjunto del aprendizaje profundo en el que un sistema de IA puede producir contenido único y realista a partir del conocimiento adquirido.
- Los modelos de IA generativa se entrenan con conjuntos de datos masivos, lo que les permite responder a las consultas humanas con texto, audio o imágenes que se parecen naturalmente a las creaciones humanas.
- NLP: El procesamiento de lenguaje natural (NLP) es una rama de la IA que permite que los sistemas informáticos comprendan y generen lenguaje humano. Los sistemas de NLP utilizan tecnologías de Machine Learning y lingüística computacional para convertir los datos del lenguaje en representaciones simples llamadas tokens y para comprender su relación contextual.
- Visión artificial: La visión artificial es una tecnología que permite que los sistemas extraigan, analicen y comprendan información espacial a partir de datos visuales.
- Las tecnologías de aprendizaje profundo permiten que los sistemas de visión artificial automaticen el reconocimiento, la clasificación, el monitoreo y otras tareas de procesamiento de imágenes de objetos a gran escala.
- Robótica: En la AGI, los sistemas robóticos permiten que la inteligencia de las máquinas se manifieste físicamente. Es fundamental para introducir las capacidades de percepción sensorial y manipulación física que requieren los sistemas de AGI.
Principales desafíos de la Inteligencia Artificial General
1. Hacer conexiones: Los modelos actuales de IA se limitan a su dominio específico y no pueden establecer conexiones entre dominios. Los seres humanos pueden aplicar el conocimiento y la experiencia de un dominio a otro. Sin embargo, los modelos de aprendizaje profundo requieren un entrenamiento sustancial con conjuntos de datos específicos para trabajar de manera confiable con datos desconocidos.
2. Inteligencia emocional: Los modelos de aprendizaje profundo apuntan a la posibilidad de incorporar la Inteligencia Emocional con la que cuentan los humanos. Sin embargo, aún no han demostrado la creatividad auténtica, ni el pensamiento emocional. Por ejemplo, los humanos responden a una conversación en función de lo que perciben emocionalmente, mientras que los modelos de IA no están en la capacidad de percibir este tipo de características emocionales.
3. Percepción sensorial: La AGI requiere que los sistemas de IA interactúen físicamente con el entorno externo. Además de las habilidades robóticas, el sistema debe percibir el mundo como lo hacen los humanos. Las tecnologías informáticas existentes necesitan más avances antes de poder diferenciar formas, colores, sabores, olores y sonidos con precisión cómo los humanos.
Campos de acción
- Medicina: Esta IA podría asistir en la creación de tratamientos personalizados, optimizando medicamentos y terapias para maximizar la eficacia y minimizar los efectos secundarios.
- Sector Industrial: Puede gestionar sistemas de producción completos, ajustando variables en tiempo real para maximizar la eficiencia y reducir el desperdicio. Además, estos sistemas pueden realizar tareas que normalmente requerirían la intervención de un humano, como la inspección de calidad o el mantenimiento predictivo, lo que aumenta la productividad y reduce los costos operativos.
- Personalización de productos y servicios: Utilizando algoritmos avanzados, la IA puede analizar el comportamiento de los consumidores, identificar patrones en sus preferencias y adaptar productos o servicios en tiempo real para satisfacer sus necesidades individuales.
Implicaciones éticas
Impacto en el Empleo y la Economía
Una de las principales preocupaciones en torno a la Inteligencia Artificial es su impacto en el empleo. A medida que los sistemas de IA se vuelven más capaces de realizar tareas complejas que antes requerían intervención humana, existe el riesgo de que muchos trabajos sean automatizados. Sin embargo, también es posible que la IA cree nuevas oportunidades de empleo en áreas como el desarrollo de tecnología.
Transparencia y Responsabilidad
La transparencia y la responsabilidad son cruciales en el desarrollo de la Inteligencia Artificial. Es fundamental que los sistemas de IA sean diseñados de manera que sus procesos de toma de decisiones sean comprensibles para los humanos, especialmente en áreas críticas como la justicia penal o la medicina.
Además, debe quedar claro quién es responsable cuando un sistema de IA fuerte toma una decisión equivocada o causa daño. La falta de claridad en estas áreas podría llevar a una disminución de la confianza en la tecnología.
Seguridad y Privacidad
La seguridad y la privacidad son también preocupaciones clave en la implementación de la inteligencia artificial fuerte. Los sistemas de IA fuerte tendrán acceso a vastas cantidades de información personal y confidencial, lo que plantea riesgos significativos en términos de seguridad y privacidad.
Es esencial que se establezcan salvaguardias para proteger esta información y garantizar que los datos se utilicen de manera ética.
Para concluir…
¿Está cerca la inteligencia artificial general?
Aunque la AGI todavía es un concepto teórico, su desarrollo avanza con rapidez. Grandes empresas tecnológicas y laboratorios de investigación invierten millones en alcanzar este hito. Si se implementa de forma ética y controlada, la AGI podría transformar radicalmente cómo vivimos, trabajamos y nos relacionamos.
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