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No existe un conjunto de requisitos estándar, pero los expertos buscan una definición clara de lo que es una inteligencia artificial general (AGI, por sus siglas en inglés) antes de que nos demos de bruces con ella. El debate llega en un momento en el que el consejero delegado de OpenAI, Sam Altman, sugiere en X que ese tipo de IA está cerca, pero no da más pistas. Lo que es seguro es que los grandes modelos de lenguaje que se popularizaron a través del bot ChatGPT no lo son. Las películas vuelven a darnos la pista: desde Samantha, la protagonista de Her, a los replicantes de Blade Runner, la computadora de Star Trek o la de 2001: Una odisea del espacio, y también, claro, el Skynet de Terminator. Todo eso son AGIs. Y de momento no podemos interactuar con entes de esa naturaleza.
En 2019, el francés François Chollet, creó el banco de pruebas de abstracción y razonamiento para sistemas de IA llamado ARC-AGI, que pretende servir de prueba para encontrar una inteligencia artificial general. Este experto, que trabajó durante 9 años en Google, ha creado una fundación sin ánimo de lucro con el objetivo de guiar y acelerar la investigación que conduzca hacia una AGI, incluso con un premio de un millón de dólares . Chollet cree que se alcanzará ese hito cuando no sea “fácil plantear problemas que la gente normal pueda resolver (sin formación previa) y que sean inviables para los modelos de IA”. “Ahora mismo -añade- sigue siendo fácil plantear esos problemas, así que no tenemos AGI”.
La investigadora Melanie Mitchell, autora de Inteligencia Artificial. Guía para seres pensantes (Capitán Swing), explica que para que exista una IA de nivel general harán falta capacidades como “el conocimiento de sentido común, la abstracción y la construcción de analogías”. Aparte de eso, señala, “¿la IA general necesitará tener consciencia? ¿tener conciencia de sí misma? ¿sentir emociones? ¿poseer instinto de supervivencia y miedo a la muerte? ¿tener un cuerpo?”. No hay que descartar que muchas de nuestras debilidades como humanos, como los prejuicios y las limitaciones físicas, sean “una parte fundamental de nuestra inteligencia”.
Representación gráfica de una inteligencia artificial general
El humano que popularizó el término AGI es el científico de la computación Ben Goertzel, que en el 2005 publicó el libro Artificial General Intelligence (Springer). Para él, “está claro que aún no hemos alcanzado la AGI a nivel humano en el sentido en el que nos referíamos al término cuando publicamos el libro”. Era su respuesta a un debate abierto por el activo psicólogo cognitivo Gary Marcus, al que le gusta poner el dedo sobre la llaga de la IA actual, basada en grandes modelos de lenguaje, porque estos “carecen de la capacidad de generalizar de forma fiable a circunstancias nuevas. Del mismo modo, la incapacidad de los modelos para realizar una comprobación básica de los hechos y de la cordura habla de su falta de ingenio”.
Para probar una inteligencia artificial general se han diseñado varios tipos de pruebas. La primera la inventó Alan Turing en 1950, cuando propuso que una máquina inteligente debía producir respuestas similares a las humanas y convencer a un jurado. El Test de Turing está superado. Un chatbot llamado Eugene Goostman lo consiguió hace diez años. También ha sido superada una prueba pensada pro Goertzel: matricular a la IA en una universidad y que se sometiera a las mismas pruebas que los alumnos humanos hasta conseguir un título. Eso ya lo hacen algunos modelos de lenguaje. Quizás deberíamos atender otro tipos de test más cercanos a nuestra propia experiencia.
Uno de los más imaginativos lo sugirió Gary Marcus: la prueba del Ikea. El robot debería ser capaz de interpretar adecuadamente un plano de montaje de muebles y guiar a un robot para que lo construya como lo hace -no sin sudar- cualquier humano. Probablemente, la prueba definitiva es la que ha propuesto uno de los pioneros de la computación de consumo, el cofundador de Apple Steve Wozniak. Hay que pedir a la máquina que acceda un hogar estadounidense medio y averigüe cómo hacer café, lo que supone encontrar la cafetera y el café, añadir agua, encontrar una taza y preparar el café pulsando los botones de la cafetera de filtro”. Esa es la paradoja: probablemente la IA diseñe antes un módulo espacial que prepararnos un café.
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