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En 1970, Marvin Minsky, uno de los padres de la inteligencia artificial (IA), afirmó a la revista Life: “Tendremos máquinas con la inteligencia general de un ser humano promedio”. Más de 50 años después, hay desarrolladores que siguen trabajando en alcanzar la inteligencia artificial general (IAG), una tecnología capaz (en teoría) de realizar cualquier tarea intelectual humana como razonar, enjuiciar, planificar, entender contextos y emociones y adaptarse a nuevos problemas.
Según su definición, la IAG sería capaz de superar los límites de los modelos actuales de IA generativa o IA multimodal. Las grandes empresas tecnológicas, como OpenAI, compiten por ser las primeras en desarrollarla. A pesar de ello, no existe un consenso entre los expertos: algunos afirman que llegará en los próximos años; otros advocan por dejar de usar el término, ya que les parece engañoso o “una estrategia de marketing”. Por su lado, los expertos consultados por Maldita.es sostienen que su desarrollo se encuentra aún en una fase temprana (no hay ningún modelo publicado) y que sigue siendo un problema sin resolver.
La IAG se define como la inteligencia artificial que será capaz de realizar cualquier tarea humana. Según OpenAI, podrá superar nuestras capacidades
Shane Legg, el fundador de Google Deepmind, fue quien acuñó el término inteligencia artificial general para referirse a “la generalidad que los sistemas de IA aún no tienen”. Con esto se refería a la capacidad de realizar juicios, razonar, comunicarse en un lenguaje natural, planificar o aprender. Además, poder hacer varias de estas a la vez. Cosas de humanos.
María Dolores Rodríguez, investigadora en machine learning y catedrática de la Universidad de Alcalá, define la AGI como “un cerebro humano artificial, capaz de aprender, comprender y aplicar su inteligencia en una amplia gama de actividades, desde componer una melodía hasta resolver un problema físico complejo”. Es decir, una IA capaz de realizar las mismas tareas intelectuales que nosotros.
“La AGI siempre ha sido el sueño de los desarrolladores, porque replicará de forma más precisa el tipo de inteligencia que tenemos las personas”, señala Verónica Bolón, profesora e investigadora en inteligencia artificial y maldita que nos ha prestado sus superpoderes. “Las personas tenemos una inteligencia general: podemos jugar al ajedrez y también ser buenos en matemáticas o literatura; o andar por la calle y al mismo tiempo hablar con alguien”, describe.
La definición de OpenAI es más ambiciosa: “Una IAG es un sistema autónomo que supera la capacidad humana a la hora de realizar la mayor parte de tareas con valor económico”. Para la empresa detrás de ChatGPT, no se trata de igualar, sino de superar a los humanos. Patricia Ventura, investigadora sobre ética e inteligencia artificial, abordó este enfoque y sus intereses económicos en su cuenta de Twitter (ahora X): “OpenAI no es ninguna ONG, es un negocio que tiene el objetivo de sustituir a las personas en la mayoría de las tareas económicamente valiosas”, tuiteó.
Ni generativa, ni multimodal. La IAG sería capaz de una adaptabilidad y comprensión generalizada
Actualmente, no existe ningún modelo de inteligencia artificial general disponible. Es un nivel de desarrollo que aún no se ha alcanzado y que no debe confundirse con la IA multimodal, capaz de realizar distintas tareas; ni con la IA generativa, que puede crear contenidos como imágenes y vídeos. Además, como te explicamos aquí, los modelos actuales de IA no tienen “conciencia”, por lo que en realidad no entienden ni reflexionan sus respuestas, solo asocian datos.
Para Ángel Delgado, especialista sénior en datos e inteligencia artificial en Convotis y maldito que nos ha prestado sus superpoderes, la AGI será capaz de superar las restricciones actuales que presentan los modelos de inteligencia artificial. Por ejemplo, la IA generativa solo es capaz de realizar tareas de generación de contenidos, como imágenes, audios o textos.
Según Bolón, la AGI se diferenciaría de la multimodalidad en que la primera sería capaz de hacer el mismo tipo de tareas que los humanos, lo que implicaría entender contextos y emociones, transferir conocimiento entre tareas y adaptarse a nuevos problemas sin una programación explícita. Los modelos multimodales actuales simplemente pueden generar resultados en más de un formato. “El alcance de la AGI sería mucho más amplio, apuntando a una adaptabilidad y comprensión generalizadas en muchos dominios, mientras que el aprendizaje multi-tarea se centra en mejorar el rendimiento en tareas específicas y relacionadas”, sostiene.
No hay consenso entre los expertos. Algunos afirman que la AGI no es alcanzable, otros especulan con fechas y están los que creen que aún falta camino por recorrer
Existe mucha especulación sobre cuándo se logrará alcanzar una inteligencia artificial general (o si siquiera será posible). Para empezar, definir ese supuesto alcance también es complejo. “Aún existen desafíos que van más allá del hito técnico, como es el consenso humano experto de que se ha alcanzado un nivel de AGI”, indica Gema Parreño, científica de datos sénior en IZERTIS. “Algunos expertos afirman que ciertos aspectos de AGI ya han sido conseguidos en las capacidades de los modelos de lenguaje, e incluso otros reclaman que estos modelos de lenguaje son inteligencias artificiales generales”, ejemplifica.
Hay algunos expertos que señalan fechas: Shane Legg, que acuñó el término, apunta por el 2028 (en cuatro años); Jensen Huang, el CEO de Nvidia, apuesta por un plazo de cinco años, es decir, para el 2029; Parreño añade que muchos hablan de 10 años.
Por su parte, el CEO de OpenAI, Sam Altman, es más vago en su predicción y afirma que llegará en “solo unos pocos miles de días”. La compañía ha creado su propia escala de niveles para medir el desarrollo de la IA y afirmó en julio de 2024 que está cerca de alcanzar el segundo: sistemas capaces de razonar, con habilidades de resolución de problemas que estén a un nivel humano.
Por otro lado, están aquellos expertos que desconfían de toda la mística que rodea la IAG. Después de que el dueño de X, Elon Musk, afirmó que la IAG estaría disponible a finales del próximo año, Noah Giansiracusa, profesor de la Universidad de Bentley, tuitéo: “El término AGI está tan cargado que es engañoso usarlo como si fuera algo real con un significado real. No es un concepto científico, es una estrategia de marketing de ciencia ficción. La IA mejorará constantemente, no hay un momento mágico en el que se convierta en una AGI”.
Julian Togelius, investigador en inteligencia artificial de la Universidad de Nueva York, mantiene una postura similar que compartió con MIT Technology Review: “La creencia en la AGI es como la creencia en la magia. Es una forma de abandonar el pensamiento racional y expresar esperanza o miedo sobre algo que no puede ser entendido”.
Según el AI Index 2024, un informe de la universidad de Stanford, “la IA supera a los humanos en algunas tareas, pero no en todas”. El estudio afirma que los modelos disponibles pueden superar a los humanos en la clasificación de imágenes, el razonamiento visual y la comprensión del inglés. Sin embargo, se quedan atrás en tareas más complejas, como las matemáticas de nivel competitivo, el razonamiento visual que se basa en el sentido común y la planificación.
“La AGI aún se encuentra en una fase temprana de desarrollo. De momento, tendremos que esperar para ver su alcance real”, afirma Rodríguez. Por su parte, Bolón sostiene que sigue siendo un problema sin resolver y que no se ha publicado ningún ejemplo de estos modelos. Delgado es más optimista: “A pesar de que queda mucho margen de mejora, todo parece apuntar a que se va a alcanzar la AGI más pronto que tarde”.
“Existe todavía un camino hacia la AGI en la que los modelos deben de mostrar una competencia en todo tipo de tareas”, afirma Parreño. Sin embargo, todavía estamos en “estado emergente, con una necesidad imperiosa de dar respuesta a los desafíos de seguridad y de alineamiento con los valores humanos para garantizar que la tecnología sea beneficiosa”, concluye.
En este artículo han colaborado con sus superpoderes la maldita Verónica Bolón, profesora e investigadora en inteligencia artificial, y el maldito Ángel Delgado, especialista en datos e inteligencia artificial.
Verónica Bolón forma parte de Superpoderosas, un proyecto de Maldita.es que busca aumentar la presencia de científicas y expertas en el discurso público a través de la colaboración en la lucha contra la desinformación.
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