La inteligencia artificial general es un agente de IA que es totalmente capaz de resolver problemas avanzados, pensar de forma crítica y realizar funciones cognitivas como un ser humano. Actualmente, se trata de una rama hipotética de la inteligencia artificial en la que investigadores y empresas están trabajando activamente para desarrollarla.
La inteligencia artificial (IA) tuvo una rápida expansión en los últimos años. También es un tema candente para la mayoría de las empresas que intentan navegar por el mundo moderno. Los profesionales de todos los niveles, desde ejecutivos hasta trabajadores de nivel inicial, demostraron entusiasmo (y bastante preocupación) por el futuro de la IA. Y, con el repentino auge de la IA generativa disponible, en un principio muchos se preguntaron si la IA pronto reemplazaría a los empleados humanos en muchos campos.
Hasta ahora, la IA no ha dejado obsoleta a la humanidad. Por el contrario, el mundo empresarial ya empezó a aprovechar las competencias de la IA para mejorar la eficiencia y optimizar los flujos de trabajo. Esta situación puede deberse en parte al hecho de que la IA disponible actualmente es lo que los investigadores consideran una IA débil. La IA fuerte, también conocida como inteligencia artificial general (IAG) que tiene competencias similares a las humanas, podría tener un efecto más drástico en el mundo, siempre que este sueño, que actualmente es hipotético, se convierta en realidad.
La IA (o inteligencia artificial débil) es una tecnología que tiene la capacidad de realizar tareas especializadas, a menudo mejor que los seres humanos. La IA con la que la mayoría de las personas está familiarizada actualmente es la IA débil y, a pesar de sus competencias limitadas, ha sido un desarrollo de IA muy exitoso. La IA débil incluye dos tipos de máquinas: máquinas reactivas y máquinas de memoria limitada. Las reactivas responden a solicitudes inmediatas, pero no pueden almacenar datos ni aprender de experiencias pasadas. Las máquinas de memoria limitada almacenan información y aprenden a medida que encuentran nuevos datos.
Muchas personas no se dan cuenta de lo mucho que la IA débil forma parte de su vida cotidiana. Algunos ejemplos de IA incluyen los siguientes:
- chat GPT, un modelo de lenguaje generativo;
- filtros de spam de correo electrónico;
- orden aleatorio de aplicaciones de música, como Spotify;
- navegación por GPS, como Google Maps; o
- características de autocorrección en los asistentes inteligentes de mensajería SMS, como Siri o Alexa.
La IA fuerte, o inteligencia artificial general, es totalmente capaz tener el pensamiento cognitivo humano, incluida la capacidad de resolver problemas, pensar de manera crítica y aprender. La IAG puede aprender información y, luego, aplicarla en un nuevo escenario, así como adaptarse a entornos cambiantes. Por ahora no existe, pero los humanos llevan mucho tiempo imaginando cómo podría ser, desde los extravagantes o competentes androides de Star Wars y Star Trek hasta las malévolas IAG representadas en 2001: Odisea en el espacio y la saga Terminator.
La IA débil actualmente solo puede realizar tareas específicas, pero es capaz de hacer cada tarea muy bien y más allá de las competencias humanas. Por lo general, el uso de la IA reduce los errores humanos y mejora la eficiencia. Una IA fuerte probablemente ofrezca beneficios similares. Podrá realizar tareas sin errores humanos y a una velocidad inimaginable.
La principal diferencia entre ambas es que la IA fuerte tendrá la capacidad de aprender y pensar realmente como lo hace un ser humano real. La IA débil solo puede funcionar del modo en que su programación lo indica. Cuando sea capaz de producir sus propias ideas y mejorar por sí sola, se convertirá en una IA fuerte
Es posible que la IAG aún tarde en llegar, pero eso no impide que los investigadores sigan avanzando hacia el próximo gran hito. Los científicos predicen que, después de desarrollar una verdadera inteligencia artificial general, el siguiente paso será crear la superinteligencia artificial. Al igual que la IA fuerte, será capaz de realizar todas las funciones cognitivas humanas. Sin embargo, la superinteligencia será completamente consciente de sí misma y superará a la inteligencia humana. Sería capaz de superar el desempeño del ser humano. En la actualidad, la superinteligencia es hipotética, al igual que la IAG.
Antes de que la IA actual pueda convertirse en IAG, deberá dominar ciertas habilidades:
La IAG deberá desarrollar la capacidad de ver y juzgar las características espaciales. Actualmente, la IA no puede identificar del todo los colores. Por ejemplo, muchas veces no puede saber si una señal de detención es roja si tiene pegatinas. Un humano y una IA general no se quedarían atascados en la infinidad de colores y serían capaces de identificar el objeto como una señal para detenerse. La IA tampoco puede extraer información tridimensional de una imagen estática. La IAG podrá mirar una imagen y saber si algo es una esfera, incluso si la imagen es solo de dos dimensiones.
Los humanos también pueden percibir de qué dirección proviene el sonido y comprender las conversaciones de fondo. La IA no puede hacer eso, pero la IAG podría juzgar las distancias espaciales y entender conversaciones en voz más baja que suceden detrás de otras conversaciones en voz más alta.
Las manos humanas pueden realizar una amplia variedad de tareas sin ningún esfuerzo. Para que algo se convierta verdadera IAG, necesitaría desarrollar habilidades motoras finas similares. Esto le permitiría a la IAG armar rompecabezas y maniobrar objetos.
Incluso los niños pequeños pueden leer varias frases y comprenderlas mejor que las competencias actuales de la IA. Para que la IAG se desarrolle, deberá poder leer y ver todo tipo de comunicación y comprenderla. Esto incluye comprender el lenguaje en sí, así como el significado que conlleva. Esta habilidad proporcionará una base esencial que permitirá a la IAG aprender todo lo que necesita saber para realizar tareas más avanzadas.
Para que la IAG se desarrolle, deberá ser capaz de identificar y resolver un problema. En este momento, ningún sistema conocido posee las habilidades de sentido común necesarias para resolver un problema de manera efectiva sin necesidad de indicaciones. En el futuro, la IAG podría ser capaz de diagnosticar problemas y abordarlos.
Existen modelos de IA que pueden navegar por espacios tridimensionales y proyectarlos. Sin embargo, la verdadera IAG tendrá estas habilidades sin ninguna intervención humana. Actualmente, los modelos de IA pueden hacer muchas de esas tareas, pero no sin la orientación humana. La IAG podrá realizar simultáneamente tareas de mapeo y localización por sí sola.
La IA, tal como existe en la actualidad, no es capaz de crear realmente nada. Puede seguir indicaciones y palabras de cadenas juntas, pero no puede hacer algo único. La IAG sí podrá crear. De hecho, los expertos predicen que la IAG deberá ser capaz de reescribir su propio código y encontrar mejoras novedosas para seguir superándose.
Idealmente, la IAG será algo con lo que los humanos quieran interactuar. Para que eso sea posible, la IAG tendrá que aprender a reconocer las emociones humanas a partir del lenguaje corporal y las expresiones faciales y determinar cómo interactuar con ellas a partir de ahí. La IA está empezando a ser capaz de identificar emociones mediante el escaneo facial, pero es muy limitada y a menudo inexacta. Después de todo, los seres humanos también pueden tener dificultades para comprender las emociones.
Cuando la IAG sea capaz de comprender las emociones, podrá interactuar con los humanos de una manera que se sentirá natural. No será como las respuestas generadas por un asistente personal, como Siri y Alexa. Será capaz de tener conversaciones únicas y podrá determinar qué decir en función de las emociones de las personas que la rodean.
Los investigadores trabajan constantemente para expandir el campo de la inteligencia artificial y crear la IAG. Estas son algunas de las formas en que las personas se están acercando a la creación de la inteligencia artificial general:
Algunas personas creen que ser capaz de comprender y utilizar el pensamiento simbólico es la esencia de la inteligencia humana. Estos investigadores están tratando de crear una forma de enseñarle a la tecnología cómo pensar así. Creen que, si logran eso, podría existir la IAG.
Esta área de investigación se centra en que el cerebro humano es una red de neuronas compleja que disparan señales eléctricas. Están tratando de recrear ese tipo de sistema con la esperanza de crear la IAG.
Algunas personas consideran que la inteligencia humana es un sistema híbrido con muchas piezas diferentes que trabajan juntas para crear algo mayor que la suma de sus partes. Los investigadores están intentando imitar esto de muchas formas diferentes para crear una inteligencia parecida a la humana.
Estos investigadores creen que, si pueden resolver matemáticamente la teoría de la inteligencia general, entonces pueden crearla. Están trabajando con modelos puramente teóricos con la esperanza de transferirlos al mundo real.
Algunos científicos creen que la creación de inteligencia humana solo es posible cuando también hay un cuerpo físico. Están trabajando para integrar la IA con representaciones físicas del cuerpo humano para encontrar avances que permitan crear la IAG.
La IAG es un objetivo lejano para la mayoría de los investigadores. Aun así, saben que el desarrollo de ciertas competencias tecnológicas impulsará la investigación sobre la IAG. Estas son algunas de las principales áreas que se están mejorando continuamente:
El aprendizaje profundo es una disciplina de IA que trabaja en la formación de redes neuronales para comprender las relaciones complejas entre los datos. Los investigadores desarrollarán redes complicadas y entrenarán a la IA para comprender textos, audios, imágenes, videos y otros tipos de información.
La IA generativa es un subconjunto de aprendizaje profundo en el que la IA puede producir contenido a partir del conocimiento aprendido. Estos modelos se entrenan con grandes cantidades de datos para aprender a crear contenido que se asemeje a una creación humana.
El procesamiento del lenguaje natural (NLP) es una rama que permite a los modelos de IA adquirir la capacidad de comprender y generar lenguaje humano. Así es como funcionan las herramientas de IA, como los bots de chat.
La visión por computadora es la capacidad de la IA para extraer, analizar y comprender información espacial a partir de datos visuales. Se está desarrollando más para crear vehículos autónomos que puedan detectar obstáculos y apartar el vehículo del camino.
Este campo está trabajando para crear mecánicas que puedan realizar tareas físicas. Crear esto permitiría que la IAG se manifieste físicamente de manera más completa y realice más servicios y tareas.
La IAG aún no existe, y actualmente hay algunos obstáculos que hacen que este campo de investigación sea extremadamente desafiante:
Por ahora, muchos sistemas de IA no pueden comunicarse entre sí. Existen intereses contrapuestos que provocan una falta de intercambio de datos entre investigadores y modelos. Estas brechas impiden el crecimiento de la universalidad de la IA.
Comprender cómo funciona la mente humana es bastante difícil para los propios humanos. Sin una comprensión completa de lo que significa ser inteligente, puede ser difícil crear tecnología con competencias similares a las humanas. Para que esto suceda, los investigadores deberán comprender primero cómo funciona la inteligencia de los seres humanos.
Los sistemas de IA funcionan en entornos aislados e independientes. Actualmente, no hay protocolos establecidos para regular y habilitar el uso compartido y la colaboración. Eso no se ajusta a la compleja red del entorno social humano que un modelo de IGA necesitaría para desarrollarse.
La estrategia empresarial definitiva es obtener un retorno de la inversión de los recursos destinados al desarrollo y la utilización de la IA. Sin embargo, los retornos de la IA son difíciles de medir, porque gran parte del desarrollo se produce en pequeñas partes o etapas, en lugar de un producto final. Eso puede hacer que la investigación sea difícil de alinear con la estrategia.
Con demasiada frecuencia, las organizaciones carecen de planes o políticas para la IA y cómo se implementará en sus operaciones empresariales. Los equipos ejecutivos rara vez tienen una comprensión profunda de cómo funcionan los sistemas de IA y necesitan contratar expertos en IA costosos. Esto encarece la implementación y supone un obstáculo para el desarrollo de un sistema de IAG complejo.
Hablar de sistemas de IA que pueden pensar y actuar como seres humanos suele generar mucho miedo. A la gente le preocupa que la IAG se apodere del mundo o perder todo sentido de privacidad. La mayoría de estas preocupaciones se basan en las emociones en lugar de la racionalidad. Aun así, la creación de un sistema de inteligencia artificial general conlleva algunos riesgos muy reales. Estos son algunos de esos temores:
Personas que utilizan la IGA con fines maliciosos.
Sesgo que influye en la forma en que se entrena la IAG, lo que da lugar a un modelo sesgado.
Falta de seguridad para los datos y la información personal.
Legislación sobre este tipo de tecnología de manera sensata.
La IAG se diseñará para realizar cualquier tarea que pueda realizar un ser humano, y eso plantea muchas ventajas:
Muchas tareas diarias son monótonas y afectan la capacidad de contar con niveles más altos de productividad. La IAG podría realizar más de estas tareas y hacerlo mucho más rápido que los humanos. Eso eliminaría la necesidad de que todos realicen estas tareas simples. Por ejemplo, los automóviles autónomos que funcionan plenamente podrían eliminar la necesidad de que los seres humanos conduzcan. En su lugar, podrían ser trasladados de un lugar a otro. La IAG también podría almacenar estantes o incluso realizar tareas domésticas.
La IAG podrá trabajar largas horas sin interrupciones y con el mismo alto rendimiento. Esto le permitirá completar tareas sin perder la concentración ni distraerse o cansarse. Esto podría significar que la IAG realice muchas tareas por sí sola, lo que eliminaría la necesidad de agentes humanos. En otros casos, puede adoptar un rol de apoyo, como ayudar a los cirujanos durante procedimientos prolongados.
Algunos trabajos son altamente peligrosos para los seres humanos, y una IA fuerte podría ser una forma de reducir la necesidad de la participación humana en esos entornos. Por ejemplo, la minería puede ser perjudicial y la soldadura submarina es increíblemente peligrosa. Los robots de IAG, tan hábiles como los seres humanos, podrían realizar cualquier tarea necesaria en estos lugares sin arriesgar la seguridad humana.
Algunas personas esperan que los robots de IAG puedan ser una solución para la exploración interestelar. Estas máquinas necesitarían menos recursos para viajar y podrían proporcionar a los científicos datos de investigación mucho más detallados de lo que la tecnología actual puede hacer.
La IA débil ya es capaz de detectar catástrofes en ciertos contextos para favorecer la prevención. La IA fuerte solo mejorará esas tareas y proporcionará una ayuda invaluable ante eventos inciertos. Un modelo de IAG puede, por ejemplo, ser capaz de predecir una catástrofe y describir las rutas de evacuación ideales.
La IAG plantearía algunas preocupaciones éticas. La principal preocupación sería la regulación de una tecnología tan poderosa. ¿Quién decidiría cómo se utiliza la IAG? ¿Quién es responsable cuando algo sale mal? Estas son preguntas clave que hay que responder a la hora de crear una IAG, pero hacerlo puede resultar increíblemente complicado. En la actualidad, nadie es responsable de la IA y de la creación de políticas éticas.
Otro obstáculo ético es cómo entrenar de manera justa la tecnología IAG. Los expertos predicen que para crear algo parecido a una IA fuerte, el modelo deberá entrenarse con grandes cantidades de datos. Esto podría abrir la posibilidad de que la IAG se vea afectada por sesgos humanos. Si un IAG se entrena solo con determinados datos, podría actuar posteriormente con ese sesgo.
Determinar cuándo alguien ha creado una IAG puede resultar difícil, ya que la inteligencia no se puede medir. Los investigadores propusieron pruebas para determinar si algo puede considerarse una verdadera IA fuerte:
La prueba de Turing es el método original de prueba de IA de Alan Turing, un investigador británico de la década de 1950. Determinó que la verdadera IAG podrá mantener una conversación con un ser humano sin mostrarse como una máquina. El ser humano creerá que está conversando con otro ser humano, porque la máquina puede imitar muy bien a los humanos.
La prueba involucra tres partes: una persona que debe determinar cuál de los otros dos es el ser humano y cuál es la máquina. Si el interrogador no identifica la máquina, se consideraría IAG.
El cofundador de Apple, Steve Wozniak, propuso que sería muy probable que una máquina tuviera niveles humanos de inteligencia si pudiera seguir todo el proceso de elaboración de café. La máquina podría buscar ingredientes, localizarlos, reunirlos en un solo lugar y realizar la tarea.
En 2012, un investigador llamado Ben Goertzel propuso que una máquina tendría inteligencia humana si pudiera ingresar en la universidad, tomar cursos y aprobar suficientes evaluaciones como para obtener un título como un ser humano. Un robot de IA de China aprobó dos pruebas matemáticas para el ingreso, pero el resto de los pasos aún no se completaron con una IA débil.
Nils J. Nilsson propuso que una IA habrá alcanzado niveles de IAG cuando pueda realizar trabajos al mismo nivel que los humanos. Básicamente, la IAG podría emplearse del mismo modo que los trabajadores humanos.
La IAG puede ser algo del futuro, pero los investigadores siguen realizando muchos avances en la actualidad. Estas son algunas de las últimas tendencias en la IA general:
El procesamiento del lenguaje natural creció significativamente en los últimos años con ChatGPT de Open-AI. GPT-4 puede manejar 100 billones de parámetros para un procesamiento lingüístico integral. Esto indica una posibilidad muy real para el desarrollo de una IA capaz de interactuar y relacionarse bien con los seres humanos.
El impulso de aumentar el metaverso tiene potencial para crear un espacio para el desarrollo de la IAG. La IA puede ayudar a desarrollar el metaverso, y los bots de chat pueden ayudar a los usuarios a sentirse a gusto en el mundo virtual.
La automatización ya es una realidad en la mayoría de las empresas e industrias. La hiperautomatización está llevándola al siguiente nivel escalando las perspectivas de automatización para las organizaciones. Esa es un área en la que la IA desempeña un rol importante.
Los expertos predicen que cada vez más personas prestarán atención a los sesgos que pueden derivarse de la IA. Esto, a su vez, dará lugar a que más personas regulen y controlen el uso y el entrenamiento de la IA. Se espera que más empresas contraten responsables de IA y especialistas en cumplimiento normativo de IA.
Los sistemas con poco código o sin código proporcionan una interfaz sencilla que cualquier persona sin conocimientos de codificación puede utilizar y probar. Este avance podría aumentar el número de personas capaces de trabajar en la IA y aumentar las probabilidades de que se produzcan avances en la creación de la IAG.
Si bien las personas temen que la IA las reemplace en sus trabajos, la tendencia actual es implementar la IA en el lugar de trabajo, pero mantenerla dependiente de los seres humanos. Se prevé que esta tendencia se afianzará más en la forma en que las personas y la IA trabajan juntas, sentando las bases para la IAG.
Los bots de chat son asistentes virtuales que pueden llevar a cabo ciertas tareas. Por ejemplo, un bot de chat puede ayudar a los usuarios a restablecer sus contraseñas sin requerir la ayuda de un representante de servicio al cliente. Estos agentes sustituyeron la dependencia de las empresas respecto a los empleados humanos y los costos operativos. La IAG solo seguiría aumentando esta situación.
A medida que las personas son más conscientes de los sesgos y errores de la IA, también crece el debate sobre la ética de la IA. Un enfoque en la ética del uso de la IA seguirá siendo una constante en las conversaciones sobre la IA y la IAG.
Las empresas ya están empezando a incorporar la IA en la contratación. Aunque existen algunos problemas de sesgo, estas prácticas pueden ahorrar a los equipos de RR. HH. una cantidad significativa de tiempo y a las empresas una cantidad considerable de dinero. Un ejemplo de eso es el uso de la tecnología para analizar los currículums y seleccionar un grupo de candidatos para entrevistar.
La IA en su forma limitada ya se está convirtiendo en una parte importante de cómo viven las personas y cómo operan las empresas. Puede encargarse de tareas monótonas y acelerar los procesos. Por eso, Now Platform® de ServiceNow incluye IA generativa, marcos de trabajo de aprendizaje automático, comprensión del lenguaje natural, búsqueda y automatización, y análisis y minería de procesos.
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La computación cuántica podría acelerar los algoritmos y permitir que los modelos digieran los altos volúmenes de datos que son necesarios para crear la IAG. Continuamente se está investigando cómo la computación cuántica podría amplificar la IA.