«Inteligencia general artificial (AGI) Se refiere a la capacidad de una máquina para realizar tareas intelectuales que normalmente requieren inteligencia humana. A diferencia de la inteligencia artificial especializada, que se centra en tareas específicas, AGI busca replicar la Versatilidad cognitiva humana en un amplio espectro de actividades.

Para explicarlo de forma sencilla, podríamos comparar el IAG con el funcionamiento del cerebro humano. Así como los humanos podemos aprender diferentes habilidades y aplicar nuestros conocimientos en una variedad de situaciones, la inteligencia artificial general pretende que una máquina pueda hacer lo mismo. Sería como tener una computadora que Ella no es sólo una experta en una sola tarea, “Es como jugar al ajedrez o reconocer imágenes, pero puede aprender y adaptarse para realizar una amplia gama de actividades de forma inteligente, de forma similar a como lo hace una persona”. (ChatGPT, diciembre de 2023)

En los últimos meses os hemos hablado en numerosas ocasiones de inteligencia artificial: desde las formas de aprovechar la IA generativa como ChatGPT, A mitad del viaje o Dall-e hasta que todos los cambios y controversias generadas alrededor OpenAI y Sam Altman. Pero en torno al avance de estas tecnologías, cada vez más acelerado, se cierne un concepto que entusiasma y asusta a partes iguales: el de Inteligencia artificial general, un tipo de IA que sería capaz de realizar cualquier tarea intelectual que realice un humano, pudiendo incluso superar la inteligencia humana.

La inteligencia artificial general y los orígenes de la inteligencia humana

No existe consenso entre los investigadores sobre qué es la inteligencia y cualquier definición que demos es discutible. Pero según el investigador sueco Max Tegmark (autor de un libro que recomiendo, Vida 3.0), podemos definir la inteligencia como “la capacidad de lograr objetivos complejos”. Esta definición incluye aspectos que asociamos con la inteligencia, como la comprensión, la resolución de problemas o la capacidad de aprender. Entonces la inteligencia artificial sería… “la capacidad de lograr objetivos complejos mediante una entidad generada artificialmente”.

Y bueno, aquí tenemos que entender que la inteligencia engloba muchos tipos de inteligencia, tantos como tipos de objetivos complejos hay: la hay verbal, espacial, motriz… Y con la IA pasa lo mismo. En general, cuando hablamos de IA no nos referimos a una IA General que sea capaz de conseguir objetivos complejos en cualquier ámbito (que es algo que probablemente se conseguirá, pero dentro de muchos años) sino de conseguirlos en campos limitados, como lo hace A mitad del viaje con la generación de imágenes o Susurro con la transcripción de audio a texto, por ejemplo.

Pero lo cierto es que la IA general es un objetivo marcado desde hace años por todos los expertos del sector, y cada avance en este campo nos acerca a su consecución.

La definición exacta de Inteligencia General Artificial (AGI) no está ampliamente aceptada, pero se refiere a un tipo de sistema automático capaz de comprender, aprender y realizar tareas intelectuales similares a como lo hace el cerebro humano. En una palabra, El IAG acerca la IA a la capacidad de aprender tal como lo hacen los humanos.

Mientras que la La IA generativa debe programarse con antelación Para resolver un problema, el IAG parte de la idea de que la máquina es tan inteligente como un humano y que puede aprender de la misma forma que lo hace un humano.

Por ejemplo, los sistemas generativos de IA artificial, como ChatGPT, Midjourney y DALL-E Pueden aprender patrones entrenados y generar nuevos datos con características similares. Pero el truco es que un humano debe enseñarle a la máquina los datos y patrones en los que debe confiar para crear nueva información.

Por otro lado, se podría tomar una máquina IAG no programada y enseñarle cualquier cosa, desde jugar al ajedrez hasta ser médico, etc. sin necesidad de programar los conocimientos necesarios para realizar estas tareas y la máquina aprenderá de sus propias experiencias.

En este sentido, el IAG es el próximo gran objetivo que se ha marcado la industria de la IA, un reto que empresas globales, como OpenAI, Microsoft, Google y un sinfín de startups. Hace unas semanas, el concepto de IA general fue noticia, cuando se insinuó que el cese temporal de Sam altman como CEO de OpenAI había venido por sus avances en el campo de la IA general y la proyecto Q*.

IA general, IA “fuerte” y “débil”

Riesgos de IAG

Para muchos expertos, el desarrollo de modelos de Inteligencia General Artificial representa un riesgo para la humanidad y muchos han advertido sobre el peligro que representa. De hecho, A principios de 2023, Elon Musk, junto con varios expertos, firmó un carta publica en el que solicitaron pausa el desarrollo y entrenamiento de modelos de IA para discutir la forma más segura de su evolución.

Entre los muchos problemas y desafíos que enfrenta el IAGahí está el transparencia de los modelos desarrollados que utilizan las empresas para funcionar y la falta de datos sobre cómo han sido formadas, además del desconocimiento de cómo trabajan por dentro. Precisamente estas faltas de conocimiento son las que introducen riesgos de sesgo algorítmico o discriminación, además de una amenaza a la privacidad en el caso de que estos sistemas revelen datos recopilados confidenciales.

Otro tema importante es la cuestión del control y la seguridad. Existe la preocupación de que un IAG altamente desarrollado pueda exceder la capacidad humana de comprensión y control, dando lugar a situaciones impredecibles o indeseables. permitir que los sistemas críticos sean vulnerables a ataques y uso indebido, con consecuencias potencialmente peligrosas en campos como la ciberseguridad, las finanzas, la energía o el ámbito militar, donde su uso en armas autónomas podría tener consecuencias fatales.

El desplazamiento laboral es otro riesgo importante asociado con IAG. El automatización del trabajo podría provocar el desplazamiento de trabajadores en diversas industrias, con consecuencias económicas y sociales potencialmente significativas. Esto plantea la necesidad de abordar las implicaciones económicas de manera equitativa y considerar soluciones para mitigar el impacto en la fuerza laboral.

Finalmente, y entrando ahora en el terreno de las distopías, existe la preocupación de que estas entidades autónomas Puede tomar decisiones poco éticas o contrarias a los valores humanos., especialmente si tus objetivos no están definidos correctamente. La gestión de estos riesgos es fundamental para garantizar un desarrollo responsable y seguro de la inteligencia artificial general, poniendo de relieve la necesidad de colaboración entre sociedad, gobiernos e industria en la definición de marcos éticos y legales que guíen su implementación.

Grandes empresas y IAG

Así lo ha hecho saber a través de un correo electrónico interno enviado por Prasad y publicado por los medios. Business Insider. Según el correo electrónico, la misión del equipo AGI de Amazon es “crear servicios de inteligencia de propósito general de clase mundial que beneficiar a todas las empresas de Amazon y a toda la humanidad.

Las nuevas áreas son:

• producto IAG, definir los servicios AGI y colaborar con los equipos de clientes internos.
• servicios de datos de IAG, para crear servicios manuales de almacenamiento, acceso y etiquetado de datos.
• Modelos fundacionales de IAG, desarrollar modelos fundacionales más competentes.
• Servicios de aprendizaje automático y sensorial de IAG, para crear servicios especializados, como reconocimiento de voz, texto a voz y visión por computadora, que impulsen aplicaciones empresariales (Alexa, Amazon Search, Fire TV y AWS Polly).
• Servicios de asistente conversacional de IAG, para crear asistentes especializados o agentes conversacionales.
• Información de IAGpara obtener y organizar información del mundo en tiempo real y entrenar modelos de IA.

Otro de los gigantes que están invirtiendo en el camino hacia la IAG es Microsoft, principal inversor en OpenAI. El pasado marzo, Microsoft anunció que el último modelo desarrollado por OpenAI, GPT-4, “Puede resolver tareas novedosas y difíciles que abarcan matemáticas, codificación, visión, medicina, derecho, psicología y más, sin necesidad de indicaciones especiales. Además, en todas estas tareas, el rendimiento de GPT-4 se acerca sorprendentemente al rendimiento a nivel humano y, a menudo, supera ampliamente a modelos anteriores como ChatGPT.

Dada la amplitud y profundidad de las capacidades de GPT-4, creemos razonablemente podría verse como una versión temprana (aunque todavía incompleta) de un sistema de inteligencia artificial general. “En nuestra exploración de GPT-4, ponemos especial énfasis en descubrir sus limitaciones y discutir los desafíos que tenemos por delante para avanzar hacia versiones más profundas y completas de la inteligencia artificial general”.

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