La Inteligencia Artificial General (IAG) es un tipo hipotético de IA que iguala o supera las capacidades cognitivas humanas en prácticamente todas las tareas intelectuales. A diferencia de la IA actual, que es limitada y realiza funciones específicas, la IAG poseería capacidades de nivel humano, como aprendizaje, razonamiento, resolución de problemas y comprensión, con la capacidad de generalizar el conocimiento y aplicarlo a situaciones nuevas e imprevistas. Si bien la IAG es un objetivo a largo plazo de la investigación en IA, sigue siendo teórica y aún faltan décadas o más para que se haga realidad.
La Inteligencia Artificial General (IAG) es un concepto que ha fascinado a científicos, investigadores y tecnólogos durante años. OpenAI, organización líder en investigación de IA desarrollador de Chat GPT, ha declarado que su misión principal es la de desarrollar la Inteligencia Artificial General (IAG), definida en sus estatutos como “sistemas altamente autónomos que superan a los humanos en las tareas económicamente más valiosas”. Si bien OpenAI cree que la IAG es una tecnología transformadora con un potencial inmenso, ha declarado que los modelos actuales, incluido el GPT-5, aún no son IAG, aunque representan pasos significativos hacia ese objetivo.
IA general vs. IA actual. Los sistemas de IA actuales son especializados, lo que significa que están entrenados para tareas específicas y no pueden realizar tareas para las que no fueron diseñados.
Concepto teórico. La IA general (IAG) es actualmente un concepto teórico y un objetivo de investigación, más que una realidad.
Obstáculos filosóficos y tecnológicos. Lograr la IA general implica definir qué constituye la "inteligencia" y desarrollar los marcos y modelos tecnológicos para manifestarla en una máquina.
Objetivo a largo plazo. Si bien algunos investigadores son optimistas sobre su desarrollo, se considera que la IA general está a muchas décadas de distancia, con plazos de llegada que varían significativamente.
1. Avances algorítmicos y nuevos enfoques robóticos. Una forma en que los investigadores están considerando esto es explorando el concepto de cognición incorporada. La idea es que los robots necesitarán aprender muy rápidamente de su entorno a través de una multitud de sentidos, tal como lo hacen los humanos cuando son muy jóvenes. De manera similar, para desarrollar la cognición de la misma manera que los humanos, los robots necesitarán experimentar el mundo físico como nosotros (ya que hemos diseñado nuestros espacios basándonos en el funcionamiento de nuestros cuerpos y mentes).
2. Avances informáticos. Las unidades de procesamiento gráfico (GPU) han hecho posibles los principales avances en IA de los últimos años. Pero, antes de que se pueda lograr la IAG, será necesario realizar avances significativos similares en la infraestructura informática. La computación cuántica se presenta como una forma de lograrlo. Sin embargo, las computadoras cuánticas actuales, aunque potentes, aún no están listas para las aplicaciones cotidianas. Pero una vez que lo estén, podrían desempeñar un papel importante en el logro de la IAG.
3. Crecimiento del volumen de datos y nuevas fuentes de datos. Algunos expertos creen que la infraestructura móvil 5G podría generar un aumento significativo en los datos. Esto se debe a que la tecnología podría impulsar un auge de dispositivos conectados, o el Internet de las Cosas. Sin embargo, por diversas razones, creemos que la mayoría de los beneficios del 5G ya se han manifestado. Para lograr la IA general, será necesario otro catalizador que impulse un enorme aumento en el volumen de datos.
Los líderes estratégicos deben pensar en cómo responder al progreso real que se está produciendo con la “simple” IA, así como en cómo prepararse para el futuro automatizado. Aquí hay algunos aspectos a considerar:
Pero no nos adelantemos. La IA ha avanzado significativamente en los últimos años, pero ninguna herramienta de IA hasta la fecha ha superado la prueba de Turing (test que que valúa si una máquina puede exhibir un comportamiento inteligente indistinguible del de un humano). Aún estamos lejos de alcanzar un punto en el que las herramientas de IA puedan comprender, comunicarse, actuar con la misma sutileza, sensibilidad que un humano y, fundamentalmente, comprender su significado. La mayoría de los investigadores y académicos creen que estamos a décadas de hacer realidad la IAG; algunos incluso predicen que no la veremos este siglo (ni nunca).
