La Inteligencia Artificial General (AGI) es un tema que ha captado la atención de diversos gigantes tecnológicos como OpenAI, Amazon, Google, Meta y Microsoft. AGI se refiere a máquinas que poseen inteligencia a nivel humano y son capaces de realizar autónomamente una amplia gama de tareas. Sin embargo, a pesar de su popularidad, la definición y logro de la AGI siguen siendo esquivos.
AGI difiere de la IA generativa, que se enfoca en crear nuevo contenido como documentos, imágenes y sonidos. AGI abarca un concepto más amplio de máquinas que poseen inteligencia a nivel humano y sobresalen en diversas tareas cognitivas. El renombrado científico de la IA, Geoffrey Hinton, sugiere que los sistemas AGI deberían realizar tareas cognitivas al menos tan bien como los humanos.
El objetivo original de la AGI era revivir las aspiraciones de los científicos informáticos de mediados del siglo XX que imaginaban máquinas inteligentes antes de que la investigación en IA tomara otro rumbo. Si bien las aplicaciones actuales de la IA son más especializadas, con tecnologías como el reconocimiento facial y los asistentes de voz dominando el campo, algunos investigadores todavía se esfuerzan por desarrollar una verdadera máquina pensante en lugar de simples herramientas.
Medir el progreso en AGI es un desafío debido a la falta de una definición clara. Geoffrey Hinton sugiere que sistemas anteriores como GPT-4 y Gemini de Google podrían haber sido considerados AGI en ciertos momentos debido a su capacidad para proporcionar respuestas exhaustivas. Sin embargo, a medida que las capacidades de la IA avanzan, los estándares para la AGI se reevalúan continuamente.
El camino para lograr la AGI va más allá de las capacidades de los chatbots actuales, que se basan en técnicas autoregresivas avanzadas. La verdadera AGI requiere que las máquinas sobresalgan en tareas como el razonamiento, la planificación y el aprendizaje de experiencias. Para evaluar el progreso en AGI, los investigadores están explorando métodos como el desarrollo de un sistema de clasificación, similar a cómo los fabricantes de automóviles siguen el desarrollo de vehículos autónomos.
En conclusión, la AGI sigue siendo un tema complejo y evolutivo en el campo de la IA. El objetivo final es desarrollar máquinas que posean una inteligencia similar a la humana y puedan realizar autónomamente una amplia gama de tareas. Sin embargo, la falta de una definición precisa y el continuo avance de las capacidades de la IA hacen que medir el progreso de la AGI sea una tarea desafiante para los investigadores.
Fuentes:
– [source1.com]
– [source2.com]
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