El 31 de agosto de 1955 cuatro investigadores firmaban una propuesta singular. Quer\u00edan organizar un seminario en el verano de 1956 para hablar de una nueva disciplina. Aquellos investigadores eran Jon McCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester y Claude Shannon. Lo interesante, por supuesto, era cu\u00e1l ser\u00eda el tema central del seminario, una disciplina con un nuevo nombre que precisamente McCarthy hab\u00eda acu\u00f1ado pocos meses antes.<\/p>\n\n\n\n
Inteligencia artificial.<\/p>\n\n\n\n
Aquel seminario, que dur\u00f3 entre seis y ocho semanas, fue considerado como gran detonante del nacimiento de ese nuevo campo de investigaci\u00f3n. Durante las siguientes d\u00e9cadas el campo se desarroll\u00f3 de forma notable, pero se vivieron varios \u00abinviernos de la IA\u00bb \u2014fracaso de la traducci\u00f3n autom\u00e1tica en 1966, recortes a la investigaci\u00f3n en los a\u00f1os 70, debacle de los sistemas expertos en los 90\u2014.<\/p>\n\n\n\n
A pesar de todo ello, el campo acab\u00f3 resurgiendo con fuerza, primero en la d\u00e9cada de 2010, y recientemente con el lanzamiento de ChatGPT y DALL-E en 2022. Los modelos de inteligencia artificial generativa han sido un verdadero fen\u00f3meno, pero estos sistemas tienen limitaciones, y hace a\u00f1os que empresas e investigadores trabajan en un campo a\u00fan m\u00e1s ambicioso: el de la inteligencia artificial general (AGI, por sus siglas en ingl\u00e9s). Veamos qu\u00e9 es y en qu\u00e9 se diferencia del concepto que manejamos tradicionalmente.<\/p>\n\n\n\n
Qu\u00e9 es la inteligencia artificial general (AGI)<\/p>\n\n\n\n
La inteligencia artificial general es un tipo de sistema autom\u00e1tico que puede realizar con \u00e9xito cualquier tarea intelectual que los seres humanos realicen. No solo eso: la inteligencia artificial general o AGI ser\u00eda capaz de realizar juicios y razonar ante una situaci\u00f3n de incertidumbre \u2014a partir del aprendizaje y el entrenamiento\u2014, adem\u00e1s de comunicarse en lenguaje natural, planificar o aprender.<\/p>\n\n\n\n
Otra potencial definici\u00f3n \u2014utilizada por OpenAI\u2014 es la de que la inteligencia artificial general es la de un sistema aut\u00f3nomo que supera la capacidad humana a la hora de realizar la mayor parte de tareas con valor econ\u00f3mico.<\/p>\n\n\n\n
Aunque algunos utilizan tambi\u00e9n el t\u00e9rmino \u00abinteligencia artificial fuerte\u00bb para designar a estos sistemas, otros expertos reservan el calificativo \u00abfuerte\u00bb para sistemas autom\u00e1ticos que van incluso m\u00e1s all\u00e1 y son conscientes de s\u00ed mismos. Dichas m\u00e1quinas podr\u00edan por tanto desarrollar sus propios sentimientos y contar con una experiencia subjetiva propia, una capacidad que abre un gran debate \u00e9tico y que ha sido explorada ampliamente en las novelas, las series o el cine de ciencia ficci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n
Tambi\u00e9n hay otro concepto que se maneja en este \u00e1mbito: se trata de la llamada \u00absuperinteligencia\u00bb. Lo desarroll\u00f3 Ray Kurzweil, director de ingenier\u00eda de Google, impulsor del t\u00e9rmino \u00absingularidad\u00bb y conocida personalidad de este \u00e1mbito. Seg\u00fan su opini\u00f3n, las m\u00e1quinas superar\u00e1n el test de Turing en 2029, pero sus predicciones van m\u00e1s all\u00e1. Explica que una vez que creemos una AGI, dicho sistema se mejorar\u00e1 a s\u00ed mismo a un ritmo exponencial hasta llegar a un punto en el que su inteligencia opere a un nivel incomprensible para la comprensi\u00f3nhumana. En ese punto se alcanzar\u00e1 la singularidad, y tiene fecha para la llegada de esa hipot\u00e9tica superinteligencia: 2045.<\/p>\n\n\n\n
Como explican en MIT Technology Review, el t\u00e9rmino AGI fue acu\u00f1ado hace unos a\u00f1os por Shane Legg, que ahora es Chief Scientist en DeepMind. A Thore Graepel, colega suyo en esa empresa, le gusta citar un p\u00e1rrafo de la novela de ciencia ficci\u00f3n ‘Tiempo para amar’ de Robert A. Heinlein de 1973. En ese p\u00e1rrafo se describe de forma premonitoria lo que perseguir\u00eda un ser humano inmortal, y quiz\u00e1s tambi\u00e9n lo que lograr\u00eda una AGI:<\/p>\n\n\n\n
\u00abEl ser humano debe ser capaz de cambiar pa\u00f1ales, planear una invasi\u00f3n, sacrificar un cerdo, gobernar un barco, dise\u00f1ar un edificio, escribir un soneto, reducir una fractura, consolar a los moribundos, recibir \u00f3rdenes, dar \u00f3rdenes, resolver ecuaciones, abonar la tierra con esti\u00e9rcol, programar una computadora, cocinar una comida sabrosa, combatir con eficacia, morir con gallard\u00eda. La especializaci\u00f3n es para los insectos\u00bb.<\/p>\n\n\n\n
Esa \u00faltima frase de hecho servir\u00eda para describir los modelos de inteligencia artificial (\u00abd\u00e9bil\u00bb) con los que contamos ahora mismo: seg\u00fan dicha descripci\u00f3n, ser\u00edan algo as\u00ed como insectos.<\/p>\n\n\n\n
En cualquier caso, una inteligencia artificial general ser\u00eda capaz de realizar todas las tareas que realizan los seres humanos e incluso otras de las que no son capaces. Con el tiempo se estima que este tipo de sistemas AGI podr\u00edan reemplazar al ser humano en virtualmente cualquier \u00e1mbito y podr\u00edan hacer que la mano de obra humana quedara obsoleta, algo que tendr\u00eda unas implicaciones sociales y econ\u00f3micas gigantescas.<\/p>\n\n\n\n
Diferencias con la IA \u00abd\u00e9bil\u00bb (o \u00abestrecha\u00bb)<\/p>\n\n\n\n
A diferencia de la AGI, los sistemas de inteligencia artificial con los que contamos en la actualidad entran dentro de la categor\u00eda de inteligencia artificial sin m\u00e1s apelativos, aunque cuando se desea especificar tambi\u00e9n solemos referirnos a ella como \u00abinteligencia artificial d\u00e9bil\u00bb o \u00abinteligencia artificial estrecha\u00bb.<\/p>\n\n\n\n
Estos sistemas de IA d\u00e9bil son por ejemplo los que se centran en resolver problemas espec\u00edficos gracias al uso de disciplinas como el aprendizaje m\u00e1quina (machine learning) o el aprendizaje profundo (deep learning).<\/p>\n\n\n\n
Gracias al uso de esas y otras t\u00e9cnicas, estos sistemas han sido capaces de superar a los seres humanos en ciertas tareas espec\u00edficas: Deep Blue en ajedrez o AlphaGo en Go son dos ejemplos de modelos de IA con una aplicaci\u00f3n pr\u00e1ctica y visible: en ambos casos se ha superado la capacidad de los seres humanos, pero hay muchos m\u00e1s ejemplos.<\/p>\n\n\n\n
Entre ellos destacan en los \u00faltimos meses tanto ChatGPT como DALL-E, que entran dentro de la categor\u00eda de los modelos de IA generativa. Este tos sistemas son capaces de aprender los patrones y estructuras de los datos de entrada con los que son entrenados, y a partir de ellos generar nuevos datos que tienen caracter\u00edsticas similares.<\/p>\n\n\n\n
Los resultados en este caso no superan necesariamente al logrado por los seres humanos \u2014pueden cometer errores, indiscreciones e incluso \u00abalucinar\u00bb, lo que hace muy recomendable la supervisi\u00f3n de sus salidas\u2014, pero su capacidad para realizar las tareas de forma sobresaliente y en tiempos m\u00ednimos ha convertido a estos modelos en una verdadera revoluci\u00f3n en todo tipo de entornos industriales y creativos.<\/p>\n\n\n\n
Posibles beneficios de la AGI<\/p>\n\n\n\n
La capacidad de la inteligencia artificial general de superar a los seres humanos en la resoluci\u00f3n de cualquier tarea posibilitar\u00eda avances asombrosos en todas las disciplinas del conocimiento.<\/p>\n\n\n\n
Por ejemplo, en el \u00e1mbito de la salud y la atenci\u00f3n m\u00e9dica: la AGI podr\u00eda usarse para desarrollar nuevos medicamentos y tratamientos m\u00e9dicos, diagnosticar enfermedades de manera m\u00e1s precisa y proporcionar atenci\u00f3n personalizada a los pacientes.<\/p>\n\n\n\n
Los avances en ciencia y tecnolog\u00eda tambi\u00e9n se podr\u00edan ver acelerados y la AGI podr\u00eda contribuir de forma dram\u00e1tica a la resoluci\u00f3n de problemas muy complejos como el cambio clim\u00e1tico o el desarrollo definitivo de fuentes de energ\u00eda renovables.<\/p>\n\n\n\n
Los sistemas AGI tienen adem\u00e1s aplicaciones evidentes en muchos otros campos como el de la educaci\u00f3n, pudiendo ayudar a los estudiantes a aprender a su propio ritmo y de forma absolutamente personalizada en las disciplinas que cada uno considerasen necesarias y m\u00e1s interesantes.<\/p>\n\n\n\n
Las implicaciones para resolver tambi\u00e9n otros muchos problemas en escenarios industriales, pero la aplicaci\u00f3n de estos sistemas en el \u00e1mbito social y econ\u00f3mico podr\u00eda tener resultados igualmente espectaculares. La AGI permitir\u00eda te\u00f3ricamente ayudar a resolver de forma definitiva tanto el hambre como la pobreza.<\/p>\n\n\n\n
Desaf\u00edos \u00e9ticos y de seguridad<\/p>\n\n\n\n
A pesar de las ventajas que plantea la aparici\u00f3n de una inteligencia artificial general, hay tambi\u00e9n evidentes riesgos y desaf\u00edos \u00e9ticos y existenciales a la hora de trabajar en este campo y lograr \u00e9xito en el objetivo de crear una AGI.<\/p>\n\n\n\n
Los propios responsables de OpenAI destacaban hace meses c\u00f3mo la AGI es \u00abquiz\u00e1s el proyecto m\u00e1s importante de la historia de la humanidad\u00bb. En un art\u00edculo en el blog oficial de la empresa sus responsables reflexionaban sobre c\u00f3mo desarrollar sistemas que son \u00abgeneralmente m\u00e1s inteligentes que los humanos\u00bb pero hacerlo de una forma segura.<\/p>\n\n\n\n
El desarrollo de modelos de inteligencia artificial se ha convertido para muchos en un riesgo existencial para la humanidad. Personalidades dentro y fuera de este campo advierten del peligro \u2014una AGI \u00abnos matar\u00e1 a todos\u00bb, explicaba un experto en IA en abril de 2023\u2014 y a principios de 2023 varios expertos y personalidades con Elon Musk a la cabeza firmaron una carta abierta para solicitar \u00abpausar\u00bb el desarrollo y entrenamiento de modelos de IA para debatir c\u00f3mo continuar ese trabajo de la forma m\u00e1s segura posible.<\/p>\n\n\n\n
Tanto empresas como expertos y organismos oficiales han reconocido a lo largo de todo 2023 la necesidad de regular el desarrollo de la inteligencia artificial para evitar tanto malos usos como amenazas derivadas de la creaci\u00f3n de nuevos modelos. Las posturas de los distintos gobiernos son aqu\u00ed muy distintas y el consenso parece dif\u00edcil de alcanzar, y mientras que unos defienden un control estricto de estos desarrollos, otros prefieren una regulaci\u00f3n permisiva y que no ponga trabas al desarrollo de esta tecnolog\u00eda disruptiva.<\/p>\n\n\n\n
Hay otros muchos problemas y desaf\u00edos. Entre ellos est\u00e1n el de la transparencia de estos modelos que desarrollan las empresas y que por ejemplo no dejan claro c\u00f3mo han sido entrenados \u2014con potenciales violaciones del copyright\u2014 ni c\u00f3mo funcionan por dentro, algo que ni sus propios creadores saben.<\/p>\n\n\n\n
Precisamente ese desconocimiento introduce riesgos sobre sesgos algor\u00edtmicos \u2014los modelos pueden discriminar\u2014, pero tambi\u00e9n existe una amenaza a la privacidad si estos sistemas acaban revelando datos que fueron recolectados pero deber\u00edan mantener su confidencialidad tanto en el \u00e1mbito personal como en el industrial, econ\u00f3mico o gubernamental.<\/p>\n\n\n\n
Si una AGI acaba con la mayor parte del trabajo humano, el impacto social puede ser enorme, algo que ha hecho que se reactive el debate sobre una potencial renta b\u00e1sica universal (UBI por sus siglas en ingl\u00e9s). Algunos experimentos en este sentido han resultado ser un fracaso, y propuestas como la de Worldcoin \u2014un proyecto liderado por Sam Altman, CEO de OpenAI\u2014 tampoco parecen ser la soluci\u00f3n. Quiz\u00e1s sea esa hipot\u00e9tica AGI la que precisamente resuelva ese enorme conflicto.<\/p>\n\n\n\n
JAVIER PASTOR<\/p>\n\n\n\n
@javipas<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
El 31 de agosto de 1955 cuatro investigadores firmaban una propuesta singular. Quer\u00edan organizar un seminario en el verano de 1956 para hablar de una nueva disciplina. Aquellos investigadores eran Jon McCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester y Claude Shannon. Lo interesante, por supuesto, era cu\u00e1l ser\u00eda el tema central del seminario, una disciplina con un […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[16],"tags":[],"class_list":["post-44246","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-tecnologia"],"yoast_head":"\n