La IA general está llegando, pero ¿cuándo llegará?

La IA general está en todas partes. Algunos dicen que faltan cinco años, otros la consideran una fantasía. La mayoría ni siquiera se pone de acuerdo sobre su significado. Aun así, la pregunta persiste: ¿cuán cerca estamos realmente?

La respuesta depende de cómo lo hagas. defiPara algunos, la IAG es un sistema que puede hacer todo lo que un humano puede hacer. Para otros, es simplemente un modelo que puede resolver una amplia gama de problemas sin necesidad de reentrenamiento.

Sea como sea, algo ha cambiado. Antes, la IA solo escribía correos electrónicos y dibujaba. Pero ahora, razona, planifica y usa herramientas por sí sola. Este cambio es la razón por la que tanta gente está empezando a tomar la IA más en serio que nunca.

Donde estamos ahora

Los modelos de IA que tenemos hoy no son IAG, pero se están acercando a algo similar. Al menos en ciertos aspectos.

Modelos como GPT-4 , claudio 3 y Gemini 1.5 Pueden mantener largas conversaciones, seguir instrucciones complejas y usar herramientas externas como navegadores o entornos de pruebas de Python. Algunos incluso pueden reflexionar sobre sus propios resultados o revisar pasos anteriores, una forma primitiva de planificación o autocorrección.

En las pruebas, estos sistemas ahora superan a la mayoría de los humanos en exámenes de abogacía, olimpiadas de matemáticas y exámenes SAT. Aún tienen dificultades con la coherencia, el razonamiento abstracto y la interacción física. Pero sus capacidades están creciendo rápidamente, especialmente en razonamiento, memoria y uso de herramientas.

OpenAISam Altman ha llamado GPT-4 un poco vergonzoso Un paso hacia algo mucho más potente. Anthropic afirma que Claude 3 se acerca al nivel de "estudiante de posgrado" en algunas áreas. DeepMind, Meta y xAI trabajan en nuevos modelos que creen que podrían ser revolucionarios.

Así que hoy no tenemos IAG. Pero no estamos en el mismo punto que hace 18 meses.

Los diferentes caminos posibles hacia la IAG

Casi nadie se pone de acuerdo sobre qué es la IAG. No existe una hoja de ruta única para alcanzarla. Pero la mayor parte del debate se resume en tres grandes escenarios:

Mas de lo mismo

Algunos expertos creen que alcanzaremos la IA general simplemente ampliando los modelos actuales, haciéndolos más grandes, más rápidos y entrenados con mejores datos. La idea es que ya estamos en el camino correcto, y es solo cuestión de tiempo (y computación). Esto a menudo se denomina la "hipótesis de escalado". A la gente le gusta Ilya Sutskever y otros en OpenAI han expresado una creencia cautelosa en este enfoque.

Arquitectura más inteligente

Otros creen que necesitaremos diseños de modelos completamente nuevos. Quizás algo que imite cómo los humanos razonan, planifican o aprenden con el tiempo. Esto podría implicar sistemas híbridos que combinen aprendizaje profundo con razonamiento simbólico, módulos de memoria o árboles de decisión. Piénselo como enseñar a los modelos a "pensar" en lugar de solo predecir.

Sistemas multiagente o uso de herramientas

Algunos argumentan que la IA general no será un modelo único, sino una red de IA que colaboran, razonan y actúan juntas, quizás en diferentes plataformas, cada una con su propia especialización. Otros creen que la clave reside en dar a los modelos acceso a herramientas como motores de búsqueda, calculadoras o robótica, permitiéndoles ampliar sus capacidades más allá de la predicción de texto.

Cada camino tiene sus pros y sus contras. Escalar es sencillo, pero se enfrenta a limitaciones de hardware y datos. Las nuevas arquitecturas podrían funcionar mejor, pero aún no están probadas. Y los sistemas multiagente plantean nuevas preguntas sobre la coordinación y el control.

¿Qué tan cerca estamos actualmente?

Estamos más cerca que nunca, pero aún no lo hemos logrado. Las mejores modelos de hoy como GPT-4o, Claude 3, Gemini 1.5, y LLaMA 3 son más capaces, multimodales y, en general, útiles que cualquier otro sistema anterior. Pueden programar, aprobar exámenes difíciles, resolver problemas de razonamiento y mantener largas conversaciones. Pero aún les faltan rasgos clave que esperaríamos de algo verdaderamente "general".

• Ellos realmente no entienden el mundo.Pueden parecer inteligentes, pero a menudo alucinan con hechos o fallan en pruebas lógicas sencillas. Esto se debe a que funcionan prediciendo patrones en los datos, no construyendo un modelo real del mundo.
• Tienen dificultades con la memoria a largo plazo y la planificación.La mayoría de los modelos de IA actuales operan en tiempo real. No pueden establecer objetivos, reflexionar profundamente ni trabajar de forma fiable en tareas que requieren días o semanas.
• Son inconsistentesSi le haces la misma pregunta dos veces al mismo modelo, podrías obtener dos respuestas muy diferentes. Así no debería comportarse la inteligencia fiable.
• Carecen de agenciaUn humano puede detectar un problema, idear un plan y actuar al respecto. La IA aún espera indicaciones. No actúa a menos que se lo indiquemos.

Dicho esto, la brecha se está acortando. Estos modelos están mejorando en razonamiento, memoria y uso de herramientas. Algunos ahora pueden ejecutar simulaciones, aprender de la retroalimentación y autocorregirse. Estas son habilidades que antes se creían inalcanzables.

Así que nos encontramos en un extraño momento intermedio. La IA es claramente poderosa y se vuelve cada vez más útil. Pero nadie cree que hayamos dominado la IAG todavía.

¿A dónde vamos desde aquí?

Si seguimos avanzando a este ritmo, la pregunta es simplemente cómo y cuándo alcanzaremos la IA general. Como dijo Sam Altman: «Quizás ni siquiera sepamos cómo es la IA general hasta que ya la estemos utilizando».

Esa incertidumbre es lo que hace que este momento sea emocionante y peligroso a la vez. Podríamos estar a un solo artículo de un gran avance, o a décadas de distancia, persiguiendo callejones sin salida. Como Yann LeCun (el científico jefe de inteligencia artificial de Meta) señala , los modelos actuales aún carecen de “una comprensión básica de cómo funciona el mundo”. Mientras tanto, Demis Hassabis (CEO de DeepMind) dice “Nos estamos acercando a algo muy poderoso”, pero requerirá responsabilidad, cooperación y tiempo.

¿Qué tan cerca estamos? Nadie puede decirlo con certeza. Pero si el progreso se mantiene, la IA general podría dejar de ser un concepto de ciencia ficción por mucho más tiempo.

¿Más cerca de lo que pensamos?

La IA general aún no ha llegado. Pero algo está cambiando claramente. Los sistemas que construimos hoy ya pueden hacer cosas impensables hace tan solo un año, desde codificar aplicaciones completas hasta generar guiones de películas o guiar la investigación científica.

Yoshua Bengio, ganador del premio Turing, advirtió eso Los modelos actuales de IA ya muestran "propiedades emergentes" que los investigadores no anticiparon. Los cofundadores de Anthropic... he escrito sobre "Giros bruscos a la izquierda", la idea de que los modelos futuros podrían adquirir repentinamente capacidades inesperadas durante el entrenamiento. Y OpenAI miembro de la junta directiva Helen Toner lo dijo claramente :“No sabemos qué tan rápido se mueven las cosas.

Algunos expertos aún afirman que faltan décadas. Otros creen que estamos a una sorpresa del punto de inflexión. Nadie lo sabe con certeza. Pero algo está quedando claro: la pregunta ya no es si la IAG es posible, sino qué tan preparados estamos para cuando llegue.

Porque, independientemente de que la IA general cambie todo o se incorpore silenciosamente a las herramientas que utilizamos, las decisiones que tomemos ahora determinarán el modo en que impactará al mundo.