Para nadie es un secreto que la IA abierta (GPT-3) ha sido la sensación desde hace algún tiempo y no se puede pasar por alto que lo que el mundo anticipa ahora es la AGI (Inteligencia General Artificial). Aunque la IA ha logrado grandes e importantes avances en los últimos años, los expertos creen que todavía queda un largo camino para lograr la AGI debido a que la mayoría de los sistemas de Inteligencia Artificial están entrenados para tareas específicas y tienen dificultades para adaptarse a nuevas situaciones. Para conocer todo acerca de este tema tan inherente ¡no deje de leer este artículo aquí en TECHcetera!
Todavía queda un largo camino para lograr la AGI
Para poder lograr AGI, la Inteligencia Artificial tiene que poder aplicar conocimientos en una variedad de dominios y así mismo, procesar una enorme cantidad de datos junto con la tecnología computacional para procesar, que aún no se ha descubierto en la actualidad.
A continuación, podemos echar un vistazo a lo que tenemos y cuáles son los obstáculos para lograr el AGI (Inteligencia General Artificial).
Inteligencia Artificial (IA) estrecha frente a la AGI
La gran mayoría de los sistemas de Inteligencia Artificial actuales están diseñados para ejecutar tareas específicas como: reconocer imágenes o incluso, procesar el lenguaje natural. Estos modelos no están diseñados para ser flexibles o adaptables como lo es un cerebro humano y se conoce como IA estrecha, que es el principal tipo de IA que tenemos actualmente.
Según se conoce, los sistemas de Inteligencia Artificial deberían poder aprender y generalizar en diferentes dominios para lograr la forma deseada de AGI. La Inteligencia General Artificial (AGI) se refiere a una forma teórica de inteligencia que puede comprender, así como también aprender o realizar cualquier tarea intelectual exactamente como lo hacen los seres humanos. Es un objetivo primordial de algunas investigaciones sobre IA.
Investigaciones innovadoras en aprendizaje automático, procesamiento del lenguaje natural y visión por computadora
Lograr AGI requerirá avances realmente significativos en una variedad de áreas de investigación en donde se incluye; el aprendizaje automático, así como el procesamiento del lenguaje natural y así mismo, la visión por computadora.
Para ser exactos, requerimos desarrollar nuevos algoritmos, técnicas y también arquitecturas que permitan a AGI aprender, razonar y así mismo, adaptarse de una manera similar a la inteligencia humana.
Necesidad de comprender cómo funcionan la cognición y el pensamiento humano
A través de décadas de investigación en campos como la neurociencia, la psicología y las ciencias cognitivas, se ha obtenido una comprensión significativa de muchos aspectos de la estructura y función del cerebro, incluidas las funciones de diferentes regiones y los mecanismos subyacentes a diversos procesos cognitivos.
Esto incluye no sólo la manera en que nuestro cerebro procesa la información, sino también la forma en que percibimos el mundo y tomamos decisiones. Aunque hay que señalar que ha habido avances en la neurociencia y la psicología cognitiva, todavía nos encontramos lejos de una comprensión completa de estos complejos procesos.
Se requiere una colaboración cruzada con expertos en otros campos como por ejemplo: la biología, la psicología y la filosofía para poder obtener una comprensión mucho más completa de la cognición humana, de manera que pueda lograr una comprensión revolucionaria de cómo se pueden hacer máquinas para aprender cosas nuevas e identificar sus saturaciones sobre distintos aspectos del procesamiento del pensamiento.
Necesidad de recursos informáticos superiores y otros recursos
Se debe tener presente que para poder lograr la Inteligencia General Artificial (AGI), precisaremos acceso a recursos informáticos superiores a los que se encuentran disponibles actualmente con las arquitecturas informáticas existentes. Esto significa no sólo más potencia de procesamiento sino, también, más almacenamiento y así mismo, gestión de datos, arquitectura informática optimizada y mayor eficiencia energética.
Aunque parezca difícil de creer, desarrollar e implementar dichos recursos será un proceso que consumirá muchos recursos y también podría tener un impacto significativo en el medio ambiente.
Preocupaciones legales y éticas
Conforme los sistemas de Inteligencia Artificial se vuelven más inteligentes también, pueden volverse mucho más autónomos y también menos controlables, lo que eventualmente plantea una serie de preocupaciones éticas y una estructura de gobernanza apropiada, como quién es responsable si un sistema AGI causa daño y cómo se puede garantizar que estos sistemas sean usados en beneficio de la humanidad.
Antes de que AGI pueda implementarse en la práctica, es realmente vital poder abordar estas preocupaciones. Desarrollar la AGI de manera responsable, con los controles y equilibrios adecuados, es muy esencial para poder garantizar que beneficie a la humanidad en la forma deseada.
