La IAG o “IA fuerte” que, para muchos investigadores es un mito, es un sistema en donde las máquinas aprenden a tomar sus propias decisiones lógicas. La teoría indica que, serán capaces de superar al ser humano en todas las facetas del conocimiento.
Estas máquinas podrían desarrollar sus propios sentimientos y contar con una experiencia subjetiva propia, una capacidad que abre un debate ético y que ha sido explorada ampliamente por el cine de ciencia ficción y las literatura.
El gran temor es que la AGI se mejore a sí misma a un ritmo exponencial hasta llegar a un punto en el que su inteligencia opere a un nivel inalcanzable para el entendimiento humano.
El CEO de Nvidia realizo declaraciones en una conferencia. (Foto: AP)En la conferencia GTC de Nvidia, Huang estableció un plazo de solo cinco años para que las compañías se aproximen a esta posibilidad. También aprovechó para aclarar algunas expectativas que genera este cambio tecnológico.
Para el directivo, predecir el tiempo en el que aparecerá una IA general depende en gran medida de cómo se entienda que debe ser una IAG aceptable. Por eso sostiene que se debe ser específico acerca de lo que significa una AGI y qué se espera que haga para valorar si alcanzó la meta..
Si de pruebas se trata, una IA general podría superar con éxito exámenes de derechos, pruebas de lógica o la capacidad de resolver pruebas de ingreso a una carrera universitaria.
“Si se piensa que AGI es algo muy específico, un conjunto de pruebas en las que un programa de software puede funcionar muy bien (o tal vez un 8% mejor que la mayoría de las personas), llegaremos ahí dentro de cinco años”, concluye Huang.
Uno de los problemas de los modelos actuales es cómo solucionar las alucinaciones de la IA y la tendencia de algunos chatbots a inventar respuestas que suenan creíbles, pero que no están basadas en hechos.
Para Huang esto es más simple de resolver de lo que parece. La solución es asegurarse de que las respuestas estén bien investigadas. Una “generación de recuperación aumentada” resolvería el problema, pues el enfoque es similar al de la alfabetización básica: examinar la fuente y el contexto.
Nvidia es una empresa líder en tecnología de procesamiento gráfico, cuyas GPU son fundamentales en el desarrollo de la IA debido a que sus placas permiten un procesamiento eficiente de grandes conjuntos de datos en aplicaciones de inteligencia artificial.
Uno de los primeros en hablar de las AGI fue Mark Zuckerberg, quien parece estar bastante seguro de que su compañía alcanzará (más temprano que tarde) este hito tecnológico sin precedentes.
IAG: dudas e incertidumbres
Mark Zuckerberg, CEO de Meta, también busca alcanzar la IAG. (Foto: AFP)No todos los expertos en IA están convencidos de la llegada de una IA general tal como la presenta la ciencia ficción.
La fluidez con la que un chatbot se desenvuelve o su habilidad para resolver pruebas a través de la confirmación de datos y uso del lenguaje no es prueba de que sea un ser con una estructura mental similar a la humana.
Para ese grupo de investigadores, no es posible un escenario en el que se consiga una IA general porque, en principio, no existe un consenso sobre lo que se debería entender por esa etapa de la IA. Se trata de una cuestión filosófica y no científica, afirman.
SL