- Las herramientas de inteligencia artificial generativa, como ChatGPT, Bing y Bard, son solo la punta del iceberg en cuanto a las capacidades de la tecnología.
- La inteligencia artificial general (AGI) se refiere a la capacidad de los sistemas de IA para realizar procesamientos mentales complejos al nivel humano, pero de manera mucho más rápida.
- Los avances en modelos de lenguaje grande, como GPT-4, acercan la posibilidad de alcanzar la inteligencia artificial general mucho más pronto de lo esperado.
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Durante el último año hemos escuchado constantemente sobre herramientas de inteligencia artificial generativa como ChatGPT de OpenAI, Bing de Microsoft o Bard de Google y su capacidad para realizar todo tipo de tareas; bueno, hasta cierto punto. Sin embargo, por más innovadoras que parezcan, son solo la punta del iceberg en cuanto a lo que la tecnología podría alcanzar en pocos años.
«Estamos en el comienzo de la explosión cámbrica de la inteligencia artificial, porque ahora ya tenemos las condiciones adecuadas para que haya una proliferación de nuevas herramientas y habilidades», explica a Business Insider México Carlos Mats, fundador y CEO de IKA Platform —compañía especializada en inteligencia artificial.
«Básicamente, ahora tenemos suficientes datos para entrenar estas redes neuronales artificiales, gracias al internet», agrega.
De acuerdo con Mats, precisamente ahora empezamos a vislumbrar la posibilidad de alcanzar lo que se conoce como la inteligencia artificial general (AGI, por sus siglas en inglés): la capacidad de sistemas de IA de realizar procesamientos mentales complejos al nivel de un ser humano, pero millones de veces más rápido.
Si bien esto parecería algo sacado de una película de ciencia ficción, en realidad estamos mucho más cerca de esta realidad.
Entonces, ¿qué es exactamente la inteligencia artificial general?
De acuerdo con Mats, antes de explicar qué es la inteligencia artificial general, es importante entender qué es IA angosta o estrecha.
Las herramientas de inteligencia artificial actuales (entiéndase ChatGPT, Bard, Bing, etcétera) se consideran estrechas porque son muy buenas realizando una tarea específica a la vez; pueden usar visión de computadora para detectar objetos, reconocer cómo hablan los humanos e incluso codificar, crear fórmulas químicas o jugar ajedrez.
Sin embargo, un humano tiene que programar primero a estos sistemas para que puedan realizar estas actividades y aprender de patrones pasados para crear nueva información o resolver un problema. En cambio, la inteligencia artificial general podría comprender, aprender y realizar tareas complejas de manera muy parecida a como lo hacemos los humanos.
Mats explica que, básicamente, una inteligencia artificial general se consigue «cuando distintas inteligencias artificiales estrechas se van combinando y comienzan a acaparar más de todo el conocimiento humano y más habilidades de contexto; y comienzan a aprender exactamente como un humano y a tener razonamiento crítico y pensamiento abstracto».
El concepto de la inteligencia artificial general «ha sido teórico por mucho tiempo; sin embargo, los avances que hemos tenido últimamente son los primeros destellos de ella. Yo creo que en este año el concepto entrará en la conciencia de el público en general. Nosotros creíamos que iba a pasar en unos 20 o 30 años, pero es posible que sea en menos de 15 o 10», agrega Mats.
La rápida evolución de la inteligencia artificial
La idea de que alcanzaremos más pronto de lo esperado la inteligencia artificial general se deriva de que los modelos de lenguaje grande (LLM, por sus siglas en inglés) han mejorado exponencialmente. Esto se debe gracias al acceso a nuevas bases de datos tomadas del internet para entrenarse.
ChatGPT de OpenAI, por ejemplo, fue entrenado precisamente de esta manera, aunque con datos que llegan hasta 2021. El chatbot fue lanzado en noviembre del año pasado con el modelo GPT-3 y luego el GPT-3.5, y se ha utilizado para todo tipo de labores, como crear artículos, poesía, historias, noticias y diálogos; todo utilizando una pequeña cantidad de texto de entrada. También puede generar resúmenes de texto e incluso código de programación.
Sin embargo, la llegada de GPT-4 pocos meses después potenció lo que el popular chatbot era capaz de generar.
El poder de GPT-4
GPT-4 puede resolver problemas difíciles con mayor precisión, gracias a su conocimiento general más amplio y habilidades para resolver problemas. Este LLM es capaz de manejar más de 25,000 palabras de texto, lo que permite casos de uso como la creación de contenido de formato largo, conversaciones extendidas y búsqueda y análisis de documentos. También puede procesar tanto texto como imágenes.
«Es un es una mejora cualitativa de lo que podemos hacer; no es cuantitativa —no es que sea 5% o 10% mejor, sino que ahora podemos hacer un montón de cosas que no podíamos hacer antes y los sistemas están agarrando habilidades que aprenden en el camino y que nosotros no necesariamente le codificamos, sino que son apariciones emergentes» explica Mats.
Un ejemplo de estas «apariciones emergentes» sucedió cuando un grupo de científicos creó avatares de inteligencia artificial y los dejó «libres» en una ciudad virtual, solo para descubrir que estos eventualmente pudieron hacer horarios diarios, hablar de política, tener citas e incluso planear una fiesta.
GPT-4 incluso ha sorprendido a expertos de Microsoft con sus capacidades para resolver problemas que involucran lógica. El nuevo modelo entiende como los objetos y el mundo interactúan entre sí y cuál es la relación entre ellos sin haber sido codificado con esta información; entiende solo con bases de datos de texto.
Esto es el primer vistazo a la inteligencia artificial general y, de acuerdo con Mats, «estamos en el principio de una revolución».
La importancia de la regulación
¿Qué impacto tendrá esta tecnología en nuestras vidas? La respuesta puede ir en muchas direcciones; sin embargo, casi siempre se inclina en un escenario negativo para nuestra especie.
Un texto publicado por el Centro de Seguridad de la Inteligencia Artificial en mayo enfatizó el «riesgo de extinción» que supone la tecnología y enfatizó que esta debería ser «una prioridad mundial junto a otros riesgos para la sociedad como las pandemias o la guerra nuclear».
En marzo otras personalidades —incluidas Elon Musk y Steve Wozniak— firmaron otra carta abierta en la que pedían una pausa de seis meses en el desarrollo de cualquier tecnología más poderosa que GPT-4 hasta poder garantizar su total seguridad.
Incluso Sam Altman, CEO de OpenAI, ha sido muy vocal sobre la necesidad de regular la tecnología; más después de casos donde las herramientas de IA generativa han demostrado ser particularmente eficaces para generar videos y audios falsos (deepfakes) e incluso imágenes falsas que parecen 100% reales.
«Lo que tenemos que hacer ahorita, en los próximos cinco años, es alcanzar un fine tuning correcto para alinear estos sistemas de inteligencia artificial para que no hagan, accidentalmente, algo que sea contraproducente para la humanidad», explica Mats. «Todos estos sistemas son excesivamente buenos en llegar a su a su cometido; sin embargo, es posible que tengan un daño colateral en la búsqueda de esa misión», agrega.
Mats también enfatiza que si bien hay que trabajar en la ética en inteligencia artificial, este análisis debe venir primero de una introspección humana.
«Todo el corpus de información en que todos estos sistemas fueron entrenados suelen tener un montón de sesgos; ya sea raciales, de la sociedad misma o políticos. Entonces lo que tenemos que entender es que estos sistemas son un reflejo de nosotros como humanos; son un reflejo de la humanidad», dice
La inteligencia artificial general podría llevar a una revolución científica
Si bien existen ciertos riesgos, la inteligencia artificial general también podría traer enormes beneficios.
«El potencial de la inteligencia artificial general es inmenso. Nosotros tenemos inteligencia general biológica, pero estamos restringidos por nuestras limitaciones físicas: tenemos que dormir, comer, etc. Pero la inteligencia artificial general sería como tener un Einstein replicado miles de veces. Imagínate comprimir 500 años de investigación y descubrimiento científico en 18 meses», dice Mats.
«Lo que más me entusiasma es el descubrimiento científico que vamos a lograr, vamos a súper cargar como como nos acercamos a las respuestas de todos los misterios universales que tenemos en en toda la ciencia. Es como si estuviéramos redescubriendo el fuego», puntualiza.
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