La inteligencia artificial general es un agente de IA con funciones cognitivas, de pensamiento crítico y de resolución avanzada de problemas equiparables a las del ser humano. En la actualidad, es una variante hipotética de la inteligencia artificial en cuyo desarrollo están trabajando activamente investigadores y empresas.
En los últimos años, la inteligencia artificial ha crecido de forma vertiginosa y se ha convertido en un tema candente para la mayoría de las empresas que se esfuerzan por adaptarse al mundo moderno. Profesionales de todos los niveles, desde el ejecutivo hasta los más básicos, han demostrado entusiasmo (y cierta preocupación) por el futuro de la IA. Con el repentino auge y la disponibilidad de la IA generativa, surgieron dudas sobre si la IA pasaría a ocupar el puesto de trabajo de muchas personas a corto plazo.
Por el momento, la IA no ha convertido al ser humano en prescindible. Sin embargo, el mundo empresarial ya ha empezado a aprovechar las funciones de la IA para mejorar la eficiencia y optimizar los flujos de trabajo. El motivo de esto podría estar en el hecho de que la IA actual es lo que los investigadores consideran una IA débil. La IA sólida o inteligencia artificial general, cuyas funciones serían similares a las del ser humano, podría tener un efecto más devastador en el mundo si llegara a materializarse. Por ahora, sin embargo, esa IA no es más que un sueño.
La IA (o inteligencia artificial débil) es una tecnología capaz de realizar tareas especializadas, a menudo mejor que un ser humano. Es la IA con la que la mayoría de las personas están familiarizadas actualmente y, a pesar de sus limitaciones funcionales, ha supuesto un gran éxito en el desarrollo de la IA. La IA débil incluye dos tipos de máquinas: las máquinas reactivas y las máquinas con memoria limitada. Las reactivas responden a solicitudes inmediatas, pero no pueden almacenar datos ni aprender de experiencias anteriores, mientras que las máquinas con memoria limitada almacenan información y aprenden de los nuevos datos.
Muchas personas no son conscientes de hasta qué punto la IA débil forma parte de su día a día. He aquí algunos ejemplos de IA:
- Chat GPT, un modelo de lenguaje generativo
- Filtros de correo electrónico no deseado
- Aplicaciones de música aleatoria, como Spotify
- Navegación GPS, como Google Maps
- Funciones de autocorrección en los mensajes SMS Asistentes inteligentes, como Siri o Alexa
La IA sólida, o inteligencia artificial general, es totalmente capaz de pensar de forma cognitiva, como la mente humana. Por ejemplo, puede resolver problemas, pensar de forma crítica y aprender. La inteligencia artificial general puede aprender información y, luego, aplicarla en nuevas situaciones, así como adaptarse a los cambios en el entorno. Si bien actualmente no es más que una hipótesis, el ser humano lleva ya mucho tiempo imaginando cómo podría ser, desde los extravagantes o competentes androides de las sagas de Star Wars y Star Trek hasta la malévola IA de 2001: Odisea en el Espacio o las películas de Terminator.
Actualmente, la IA débil solo puede realizar tareas específicas, pero con unos resultados excepcionales y fuera del alcance de las personas. Además, suele reducir los errores humanos y mejorar la eficiencia. Una IA sólida podrá ofrecer beneficios similares: podrá realizar tareas sin errores humanos y a una velocidad inimaginable.
La diferencia principal entre ambas es que una IA sólida tendrá la capacidad de aprender y pensar exactamente como lo hace el ser humano. Por el contrario, el comportamiento de la IA débil depende de su programación. Cuando pueda generar sus propias ideas y mejorar por sí misma, se convertirá en una IA sólida.
Aunque la inteligencia artificial general todavía queda lejos, eso no impide a los investigadores mirar incluso más allá. Los científicos predicen que, después de desarrollar una auténtica inteligencia artificial general, el siguiente paso será crear la superinteligencia artificial. Al igual que la IA sólida, contará con todas las funciones cognitivas propias del ser humano, pero, además, será plenamente consciente de sí misma, superará a la inteligencia humana y tendrá una capacidad de rendimiento muy superior a la de un ser humano. Al igual que la inteligencia artificial general, la superinteligencia aún es una hipótesis.
Antes de poder convertirse en IA general, la IA actual deberá dominar ciertas habilidades:
La IA general deberá desarrollar la capacidad de ver y valorar las características espaciales. Actualmente, no puede identificar completamente los colores; por ejemplo, a menudo no puede saber si una señal de stop es roja o si tiene pegatinas. La IA general, al igual que el ser humano, no tendría dificultades en este sentido y podría identificar el objeto como una señal de stop. La IA tampoco puede extraer información tridimensional de una imagen estática, pero la IA general podrá observar una imagen y saber si se trata de una esfera, aunque la imagen esté en dos dimensiones.
Los humanos también pueden percibir de qué dirección proviene el sonido y entender las conversaciones de fondo. La IA actual no puede hacerlo, pero la IA general podría identificar distancias espaciales y captar conversaciones en segundo plano.
Las manos de una persona pueden realizar una amplia variedad de tareas sin esfuerzo, algo que la IA debería desarrollar para convertirse en IA general. Con esta capacidad, la IA general podría, por ejemplo, resolver rompecabezas y manipular objetos.
Incluso los niños pequeños pueden leer varias frases y comprenderlas mucho mejor que la IA actual. La futura IA general debería ser capaz de ver, leer y comprender todos los tipos de comunicación. Esta capacidad incluye entender el lenguaje en sí, además de su significado. Esta habilidad será un pilar esencial para que la IA general aprenda todo lo que necesita saber para realizar tareas más avanzadas.
Para que la IA general sea una realidad, tendrá que ser capaz de identificar y resolver problemas. En este momento, ningún sistema conocido posee las habilidades de sentido común necesarias para resolver un problema con eficacia sin que se le solicite. En el futuro, la IA general podría ser capaz de diagnosticar problemas y resolverlos.
Algunos modelos de IA son capaces de trazar espacios tridimensionales y navegar por ellos, pero la futura IA general no requerirá intervención humana para usar tales habilidades. En la actualidad, los modelos de IA pueden hacer muchas de estas cosas, pero no sin la participación del ser humano. La IA general podrá realizar tareas simultáneas de mapeo y localización por sí sola.
La IA tal como la conocemos no es capaz de crear nada por sí misma. Puede seguir indicaciones y unir palabras, pero no puede crear algo único, algo de lo que sí será capaz la IA general. De hecho, los expertos predicen que IA general podrá reescribir su propio código y encontrar nuevas mejoras para seguir superándose.
Idealmente, las personas querrán interactuar con la IA general. Sin embargo, para que eso sea posible, la IA general deberá aprender a interpretar las emociones humanas a partir del lenguaje corporal y las expresiones faciales para, a continuación, determinar cómo debe interactuar con las personas. La IA está empezando a identificar emociones mediante el escaneo facial, pero se trata de funciones muy limitadas y, a menudo, imprecisas. No obstante, a los humanos a veces también nos cuesta entender las emociones.
Cuando la IA general sea capaz de interpretar las emociones, podrá interactuar con las personas con naturalidad, lejos de las respuestas que actualmente generan los asistentes personales como Siri y Alexa. Podrá mantener conversaciones únicas y sabrá qué decir en función de las emociones de su interlocutor.
Los investigadores no dejan de buscar maneras de expandir la inteligencia artificial y desarrollar la IA general. Estos son algunos de los enfoques teóricos que se utilizan para desarrollar la inteligencia artificial general:
Algunas personas creen que la clave de la inteligencia humana reside en la capacidad de entender y usar el pensamiento simbólico. Los investigadores que defienden este pensamiento pretenden que la tecnología adquiera esta capacidad y confían en que, si lo logra, la IA general podría ser una realidad.
Esta área de investigación se centra en que el cerebro humano es una compleja red de neuronas que disparan señales eléctricas. Sus defensores intentan recrear ese tipo de sistema con la esperanza de que ello dé lugar a la IA general.
Algunas personas consideran que la inteligencia humana es un sistema híbrido en el que muchas piezas diferentes colaboran para crear algo mayor que la suma de sus partes. Los investigadores intentan imitar este comportamiento de muchas formas diferentes con el fin de crear una inteligencia similar a la humana.
Según esta teoría, si se puede resolver matemáticamente la teoría de la inteligencia general, entonces se podrá crear. Los investigadores universalistas trabajan con modelos puramente teóricos con la esperanza de poder transferirlos al mundo real.
Algunos científicos creen que la inteligencia humana solo se podrá replicar si también hay un cuerpo físico. Trabajan para integrar la IA en representaciones físicas del cuerpo humano con el fin de avanzar hacia una IA general real.
La IA general es un objetivo lejano para la mayoría de los investigadores. Sin embargo, saben que el desarrollo de ciertas funciones tecnológicas favorecerá la investigación sobre la IA general. A continuación se describen algunas de las principales áreas que mejoran continuamente:
El aprendizaje profundo es una disciplina de la IA que se centra en entrenar redes neuronales para comprender las relaciones complejas entre los datos. Los investigadores desarrollarán redes complejas y entrenarán la IA para que pueda comprender texto, audio, imágenes, vídeo y otros tipos de información.
La IA generativa es un subconjunto del aprendizaje profundo en el que la IA puede generar contenido a partir del conocimiento aprendido. Estos modelos se entrenan utilizando grandes cantidades de datos para aprender a crear contenido de un modo similar a como lo hace el ser humano.
El procesamiento del lenguaje natural es una rama que ayuda a los modelos de IA a interpretar y generar lenguaje humano. Es la tecnología que está detrás de algunas herramientas de IA como los chatbots.
La visión informática es la capacidad de la IA para extraer, analizar y comprender información espacial a partir de datos visuales. Se está investigando mucho sobre su aplicación en coches autónomos que puedan detectar y evitar obstáculos.
En este campo, los esfuerzos van dirigidos hacia la creación de sistemas mecánicos que puedan realizar tareas físicas, lo que permitiría a la IA general manifestarse físicamente de forma más completa y realizar más servicios y tareas.
La IA general aún no existe y, por el momento, todavía existen ciertos obstáculos que hacen que este campo de investigación sea extremadamente complejo:
Actualmente, muchos sistemas de IA no pueden comunicarse entre sí. Existen conflictos de intereses que impiden el intercambio de datos entre investigadores y modelos. Estas brechas impiden el desarrollo de una IA universal.
Entender cómo funciona la mente humana ya es bastante difícil para las personas. Si no se comprende por completo lo que significa la inteligencia, puede ser difícil crear tecnología con funciones que se asemejen a las del ser humano. Para lograrlo, los investigadores tendrán que entender primero cómo funciona la inteligencia de los seres humanos.
Los sistemas de IA funcionan en entornos aislados e independientes, y actualmente no existen protocolos que regulen y faciliten el intercambio y la colaboración. Esta situación va en contra de la compleja red que constituye un entorno social humano, algo que un modelo de IA general tendría que desarrollar.
En última instancia, las empresas quieren recuperar la inversión realizada en recursos destinados al desarrollo y el uso de la IA. Sin embargo, el retorno de la inversión de la IA es difícil de cuantificar, ya que gran parte del desarrollo se produce en pequeñas partes o etapas, no en un producto final, lo que puede obstaculizar la coordinación entre la investigación y la estrategia.
Es bastante frecuente que las empresas carezcan de planes o políticas sobre la IA y su integración en las operaciones de negocio. Por otro lado, los equipos directivos no suelen tener un conocimiento profundo sobre el funcionamiento de los sistemas de IA y necesitan contratar a expertos en la materia, lo que encarece el proceso de implementación y supone un obstáculo para el desarrollo de un sistema complejo de IA general.
La idea de crear sistemas de IA que pueden pensar y actuar como seres humanos suele suscitar mucho miedo. A las personas les preocupa que la IA general termine controlando el mundo o que se pierda por completo el sentido de privacidad, pero la mayoría de estas preocupaciones se basan en las emociones, no en la razón. No obstante, la creación de un sistema de inteligencia artificial general conlleva algunos riesgos muy reales. Estos son algunos de los temores que genera:
Uso de la IA general con fines maliciosos
La introducción de prejuicios al entrenar la IA general puede dar lugar a un modelo sesgado
Falta de seguridad de los datos y la información personal
Cómo legislar este tipo de tecnología con inteligencia
Los sistemas de IA general se diseñarán para que puedan realizar cualquier cosa que pueda hacer una persona, lo cual tiene numerosas ventajas:
Muchas de las tareas diarias son monótonas y frenan el aumento de la productividad. La IA general podría completar más tareas de este tipo mucho más rápido que las personas, que ya no tendrían que perder tiempo realizando tareas sencillas. Por ejemplo, los coches con conducción totalmente autónoma liberarían a las personas de la necesidad de conducir, y solo tendrían que dejar que el coche las llevara cómodamente a su destino. Un sistema de IA general también podría reponer estanterías en supermercados, o incluso realizar tareas domésticas.
La IA general podrá trabajar muchas horas sin interrupción ni descensos en la productividad, pues podrá completar las tareas sin desconcentrarse, distraerse o cansarse. También podría realizar muchas tareas por sí misma, sin necesidad de que intervinieran agentes humanos. En otros casos, podría prestar apoyo, por ejemplo, ayudando a los cirujanos en las intervenciones quirúrgicas de larga duración.
Algunos trabajos son muy peligrosos para el ser humano. En esos casos, una IA sólida podría reducir la participación humana y minimizar los riesgos. Algunos ejemplos son la minería y la soldadura subacuática, ambas actividades de alto riesgo. Un robot de IA general con la misma destreza que una persona podría realizar cualquier tarea necesaria en esos entornos sin poner en riesgo a ninguna persona.
Algunas personas esperan incluso que los robots con IA general sean la solución para la exploración interestelar. Estas máquinas necesitarían menos recursos para viajar y podrían proporcionar a los científicos datos mucho más detallados que los que se pueden conseguir con la tecnología actual.
La IA débil ya es capaz de detectar desastres en ciertos contextos para facilitar su prevención, algo que una IA sólida podría mejorar, proporcionando una ayuda inestimable ante eventos inciertos. Un modelo de IA general podría, por ejemplo, predecir un desastre y trazar las mejores rutas de evacuación.
Es probable que la inteligencia artificial general plantee algunas preocupaciones éticas. La principal sería cómo regular una tecnología tan poderosa. ¿Quién decidirá cómo se utiliza la IA general? ¿Quién se hará responsable si algo va mal? Estas preguntas son cruciales para crear un sistema de IA general, y encontrar respuestas satisfactorias no es nada fácil. Actualmente, no hay ningún organismo responsable de la IA y de crear políticas éticas.
Otro obstáculo ético reside en cómo entrenar de manera justa la tecnología de la IA general. Los expertos predicen que, para crear un sistema de IA sólida, habría que entrenar el modelo con grandes cantidades de datos, con lo que se correría el riesgo de que los sesgos humanos se infiltren en la IA general. Si un sistema de IA general se entrena solo con determinados datos, podría revelar ese sesgo más adelante.
Determinar si se ha creado una IA general puede ser difícil, ya que la inteligencia no se puede medir. Los investigadores han propuesto pruebas para determinar si algo se puede considerar verdaderamente una IA sólida:
Se trata del método original de prueba de la IA ideado por Alan Turing, un investigador británico de la década de 1950. Turing determinó que un auténtico sistema de IA general será capaz de mantener una conversación con una persona sin revelar su naturaleza artificial. La máquina será capaz de imitar tan bien a las personas que estas creerán que están conversando con un igual.
La prueba consta de tres partes: un observador que intenta determinar quién es humano y quién es una máquina de entre dos opciones. Si no logra identificar a la máquina, se consideraría que es IA general.
El cofundador de Apple, Steve Wozniak, propuso que sabríamos que una máquina tiene una inteligencia similar a la humana si es capaz de realizar todo el proceso de preparación de un café. La máquina podría buscar los ingredientes, localizarlos, ponerlos en un mismo lugar y realizar la tarea.
En 2012, el investigador Ben Goertzel propuso que la prueba de que una máquina ha alcanzado el nivel de inteligencia humana sería que pudiera matricularse en la universidad, asistir a las clases y aprobar los exámenes necesarios para obtener una titulación igual que lo haría un estudiante humano. Un robot de IA de China superó dos exámenes de matemáticas de acceso a la universidad, pero, por el momento, ningún sistema de IA débil ha logrado completar ningún paso posterior.
Nils J. Nilsson propuso que una IA alcanzará los niveles de IA general cuando pueda desempeñar un trabajo exactamente igual que un ser humano. Cuando se logre, podría contratarse un sistema de IA general como si se tratase de un trabajador humano.
Si bien la IA general puede parecernos algo lejano, actualmente los investigadores están haciendo grandes avances hacia ella. A continuación se describen algunas de las últimas tendencias en este ámbito:
En los últimos años, el procesamiento del lenguaje natural ha crecido significativamente gracias a tecnologías como ChatGPT de Open-AI. La capacidad de GPT-4 de manejar 100 billones de parámetros le permite procesar el lenguaje de forma exhaustiva, lo que demuestra que el desarrollo de una IA que pueda interactuar y relacionarse bien con los seres humanos es una posibilidad muy real.
El deseo de aumentar el metaverso podría favorecer el desarrollo de la IA general. La IA puede ayudar a desarrollar el metaverso, y los chatbots pueden ayudar a los usuarios a sentirse como en casa en el mundo virtual.
La automatización ya es una realidad en la mayoría de las empresas y sectores, y la hiperautomatización la está llevando al siguiente nivel al ampliar las posibilidades de automatización para las organizaciones. Se trata de un área en la que la IA ha desempeñado un papel importante.
Los expertos predicen que las personas se preocuparán cada vez más por los sesgos que puede generar la IA, lo que, a su vez, aumentará el número de personas encargadas de regular y controlar el uso y el entrenamiento de la IA. Se espera que cada vez más empresas contraten directores de IA y expertos en cumplimiento de IA.
Los sistemas de código bajo o sin código ofrecen una interfaz fácil de usar que permite a cualquier persona utilizarlos y experimentar con ellos, aunque no tenga conocimientos de programación. Este desarrollo podría hacer crecer el número de personas que pueden trabajar en el ámbito de la IA y aumentar las probabilidades de que se produzcan avances en la creación de la IA general.
Aunque los trabajadores temen que la IA acabe con sus puestos de trabajo, la tendencia actual es integrar la IA en el lugar de trabajo, pero manteniendo su dependencia de los seres humanos y se espera que esta tendencia se afiance más en la forma en que las personas y la IA colaboran, lo que sentará las bases de la IA general.
Los chatbots son asistentes virtuales que pueden realizar ciertas tareas, como ayudar a restablecer una contraseña sin ayuda de un representante del servicio de atención al cliente. Estos agentes han reducido tanto la dependencia de las personas como los costes de operaciones en muchas empresas. La IA general seguiría aumentando esta tendencia.
La creciente conciencia sobre los sesgos y errores de la IA ha alimentado el debate sobre la ética de la IA. La importancia de la ética en el uso de la IA seguirá siendo un tema recurrente en las conversaciones sobre la IA y la IA general.
Las empresas ya están empezando a incorporar la IA en los procesos de contratación. Si bien plantean ciertos problemas de sesgo, estas prácticas pueden ahorrar mucho tiempo a los equipos de RR. HH., e importantes cantidades de dinero a las empresas. Un ejemplo sería el uso de la tecnología para analizar currículos y seleccionar un grupo de candidatos a los que entrevistar.
Pese a sus limitaciones, la IA ya se está convirtiendo en una parte esencial de cómo viven las personas y cómo funcionan las empresas. Puede asumir tareas monótonas y acelerar los procesos. Por eso, Now Platform® de ServiceNow incluye IA generativa, marcos de trabajo de aprendizaje automático, interpretación del lenguaje natural, funciones de búsqueda, automatización y extracción de procesos y análisis.
El objetivo de integrar la IA en nuestra plataforma es mejorar la productividad y la eficiencia con el fin de optimizar las experiencias de trabajo. Obtén más información acerca de la IA de ServiceNow para saber cómo la IA generativa puede ser el siguiente avance tecnológico de tu empresa.
La computación cuántica podría acelerar los algoritmos y permitir a los modelos digerir los enormes volúmenes de datos que se necesitan para crear la IA general. Las investigaciones sobre cómo la computación cuántica podría amplificar la IA son incesantes.