La inteligencia artificial general ( IAG ) es un tipo de inteligencia artificial (IA) que iguala o supera las capacidades cognitivas humanas en una amplia gama de tareas cognitivas. Esto contrasta con la IA estrecha , que se limita a tareas específicas. [1] La superinteligencia artificial (IAS), por otro lado, se refiere a la IAG que supera en gran medida las capacidades cognitivas humanas. La IAG se considera una de las definiciones de IA fuerte .
La creación de IA general es un objetivo primordial de la investigación en IA y de empresas como OpenAI [2] y Meta . [3] Una encuesta de 2020 identificó 72 proyectos de investigación y desarrollo de IA general activos en 37 países. [4]
El tiempo que se tardará en alcanzar la inteligencia artificial general sigue siendo un tema de debate entre investigadores y expertos. A partir de 2023, algunos sostienen que podría ser posible en años o décadas; otros sostienen que podría llevar un siglo o más; y una minoría cree que tal vez nunca se logre. [5] El destacado investigador de IA Geoffrey Hinton ha expresado su preocupación por el rápido progreso hacia la inteligencia artificial general, sugiriendo que podría lograrse antes de lo que muchos esperan. [6]
Existe controversia sobre si la IAG representa un riesgo existencial . [10] [11] [12] Muchos expertos en IA han declarado que mitigar el riesgo de extinción humana que plantea la IAG debería ser una prioridad global. [13] [14] Otros consideran que el desarrollo de la IAG es demasiado remoto para presentar tal riesgo. [15] [16]
Terminología
La IA general también se conoce como IA fuerte, [17] [18] IA completa, [19] IA a nivel humano, [20] o acción inteligente general. [21] Sin embargo, algunas fuentes académicas reservan el término "IA fuerte" para programas informáticos que experimentan sensibilidad o conciencia . [a] Por el contrario, la IA débil (o IA estrecha) es capaz de resolver un problema específico pero carece de capacidades cognitivas generales. [22] [18] Algunas fuentes académicas utilizan "IA débil" para referirse de forma más amplia a cualquier programa que no experimente conciencia ni tenga una mente en el mismo sentido que los humanos. [a]
Los conceptos relacionados incluyen la superinteligencia artificial y la IA transformadora. Una superinteligencia artificial (ASI) es un tipo hipotético de IAG que es mucho más inteligente que los humanos en general, [23] mientras que la noción de IA transformadora se relaciona con la IA que tiene un gran impacto en la sociedad, por ejemplo, similar a la revolución agrícola o industrial. [24]
En 2023, los investigadores de Google DeepMind propusieron un marco para clasificar la IAG en niveles . Definen cinco niveles de IAG: emergente, competente, experta, virtuosa y sobrehumana. Por ejemplo, una IAG competente se define como una IA que supera al 50 % de los adultos hábiles en una amplia gama de tareas no físicas, y una IAG sobrehumana (es decir, una superinteligencia artificial) se define de manera similar, pero con un umbral del 100 %. Consideran que los grandes modelos de lenguaje como ChatGPT o LLaMA 2 son ejemplos de IAG emergente. [25]
Se consideran deseables otras capacidades en los sistemas inteligentes, ya que pueden afectar la inteligencia o ayudar a su expresión. Entre ellas se incluyen: [30]
la capacidad de sentir (por ejemplo , ver , oír, etc.), y
la capacidad de actuar (por ejemplo, mover y manipular objetos , cambiar de ubicación para explorar, etc.)
Esto incluye la capacidad de detectar y responder a los peligros . [31]
Pruebas para AGI a nivel humano
Se han considerado varias pruebas destinadas a confirmar la IAG a nivel humano, entre ellas: [32] [33]
La prueba de Turing puede proporcionar cierta evidencia de inteligencia, pero penaliza el comportamiento inteligente no humano y puede incentivar la estupidez artificial . [34]Propuesta por Alan Turing en su artículo de 1950 "Computing Machinery and Intelligence", esta prueba implica que un juez humano mantenga conversaciones en lenguaje natural con un humano y una máquina diseñada para generar respuestas similares a las humanas. La máquina pasa la prueba si puede convencer al juez de que es un humano una fracción significativa del tiempo. Turing propuso esto como una medida práctica de la inteligencia de la máquina, centrándose en la capacidad de producir respuestas similares a las humanas en lugar de en el funcionamiento interno de la máquina. [35]
Turing describió la prueba de la siguiente manera:
La idea de la prueba es que la máquina tiene que intentar hacerse pasar por un hombre respondiendo a las preguntas que se le formulan, y sólo pasará la prueba si su simulación es razonablemente convincente. Una parte considerable del jurado, que no debería ser experto en máquinas, debe dejarse engañar por la simulación. [36]
En 2014, un chatbot llamado Eugene Goostman , diseñado para imitar a un niño ucraniano de 13 años, supuestamente pasó un evento de la Prueba de Turing al convencer al 33% de los jueces de que era humano. Sin embargo, esta afirmación fue recibida con un escepticismo significativo por parte de la comunidad de investigación de IA, que cuestionó la implementación de la prueba y su relevancia para la IAG. [37] [38]
La prueba de robot para estudiantes universitarios ( Goertzel )
Una máquina se inscribe en una universidad, cursa y aprueba las mismas clases que los humanos y obtiene un título. Los estudiantes de máster en derecho ahora pueden aprobar exámenes de nivel universitario sin siquiera asistir a las clases. [39]
Una máquina realiza un trabajo económicamente importante al menos tan bien como los humanos que realizan el mismo trabajo. Las IA están reemplazando a los humanos en muchos roles tan variados como la comida rápida y el marketing. [40]
También conocida como prueba de muebles en paquete plano. Una IA observa las piezas y las instrucciones de un producto en paquete plano de Ikea y luego controla un robot para ensamblar los muebles correctamente. [41]
Se necesita una máquina para entrar en un hogar americano medio y descubrir cómo hacer café: encontrar la cafetera, encontrar el café, añadir agua, encontrar una taza y preparar el café pulsando los botones adecuados. [42] Esto todavía no se ha completado.
A un modelo de IA se le dan 100.000 dólares y tiene que obtener 1 millón de dólares. [43] [44]
Problemas completos de IA
Un problema se denomina informalmente "AI-completo" o "AI-difícil" si se cree que para resolverlo se necesitaría implementar AGI, porque la solución está más allá de las capacidades de un algoritmo específico para ese propósito. [45]
Existen muchos problemas que se ha conjeturado que requieren inteligencia general para resolverse, además de la inteligencia humana. Algunos ejemplos incluyen la visión artificial , la comprensión del lenguaje natural y el manejo de circunstancias inesperadas al resolver cualquier problema del mundo real. [46] Incluso una tarea específica como la traducción requiere que una máquina lea y escriba en ambos idiomas, siga el argumento del autor (razón), comprenda el contexto (conocimiento) y reproduzca fielmente la intención original del autor ( inteligencia social ). Todos estos problemas deben resolverse simultáneamente para alcanzar el rendimiento de la máquina a nivel humano.
La investigación moderna sobre IA comenzó a mediados de la década de 1950. [48] La primera generación de investigadores de IA estaba convencida de que la inteligencia artificial general era posible y que existiría en tan solo unas décadas. [49] El pionero de la IA Herbert A. Simon escribió en 1965: "las máquinas serán capaces, dentro de veinte años, de hacer cualquier trabajo que un hombre pueda hacer". [50]
Sus predicciones sirvieron de inspiración para el personaje HAL 9000 de Stanley Kubrick y Arthur C. Clarke , que encarnaba lo que los investigadores de IA creían que podrían crear en el año 2001. El pionero de la IA Marvin Minsky fue consultor [51] en el proyecto de hacer que HAL 9000 fuera lo más realista posible según las predicciones de consenso de la época. En 1967 dijo: "Dentro de una generación... el problema de crear 'inteligencia artificial' estará sustancialmente resuelto". [52]
Sin embargo, a principios de la década de 1970, se hizo evidente que los investigadores habían subestimado enormemente la dificultad del proyecto. Las agencias de financiación se volvieron escépticas con respecto a la IAG y pusieron a los investigadores bajo una presión cada vez mayor para producir una "IA aplicada" útil. [c] A principios de la década de 1980, el Proyecto de Computadoras de Quinta Generación de Japón revivió el interés en la IAG, estableciendo un cronograma de diez años que incluía objetivos de IAG como "mantener una conversación informal". [56] En respuesta a esto y al éxito de los sistemas expertos , tanto la industria como el gobierno inyectaron dinero en el campo. [54] [57] Sin embargo, la confianza en la IA colapsó espectacularmente a fines de la década de 1980, y los objetivos del Proyecto de Computadoras de Quinta Generación nunca se cumplieron. [58] Por segunda vez en 20 años, los investigadores de IA que predijeron el logro inminente de la IAG se habían equivocado. En la década de 1990, los investigadores de IA tenían reputación de hacer promesas vanas. Se mostraron reacios a hacer predicciones en absoluto [d] y evitaron mencionar la inteligencia artificial de "nivel humano" por miedo a ser etiquetados como "soñadores de ojos desorbitados". [60]
Investigación limitada sobre IA
En la década de 1990 y principios del siglo XXI, la IA convencional alcanzó el éxito comercial y la respetabilidad académica al centrarse en subproblemas específicos en los que la IA puede producir resultados verificables y aplicaciones comerciales, como el reconocimiento de voz y los algoritmos de recomendación . [61] Estos sistemas de "IA aplicada" ahora se utilizan ampliamente en toda la industria tecnológica, y la investigación en este sentido está fuertemente financiada tanto en el ámbito académico como en la industria. A partir de 2018 [update], el desarrollo en este campo se consideró una tendencia emergente, y se esperaba que se alcanzara una etapa madura en más de 10 años. [62]
A principios de siglo, muchos investigadores de IA de renombre [63] esperaban que se pudiera desarrollar una IA fuerte combinando programas que resolvieran varios subproblemas. Hans Moravec escribió en 1988:
Estoy seguro de que esta ruta ascendente hacia la inteligencia artificial algún día se encontrará con la ruta descendente tradicional, lista para proporcionar la competencia en el mundo real y el conocimiento de sentido común que han resultado tan frustrantemente elusivos en los programas de razonamiento. Las máquinas completamente inteligentes surgirán cuando se logre el metafórico impulso que una ambos esfuerzos. [63]
Sin embargo, incluso en su momento, esto fue objeto de controversia. Por ejemplo, Stevan Harnad, de la Universidad de Princeton, concluyó su artículo de 1990 sobre la hipótesis de la conexión a tierra de los símbolos afirmando:
A menudo se ha expresado la expectativa de que los enfoques “de arriba hacia abajo” (simbólicos) para modelar la cognición se encontrarán de alguna manera con los enfoques “de abajo hacia arriba” (sensoriales) en algún punto intermedio. Si las consideraciones de base de este artículo son válidas, entonces esta expectativa es irremediablemente modular y realmente solo hay una ruta viable desde los sentidos hasta los símbolos: desde abajo hacia arriba. Un nivel simbólico flotante como el nivel de software de una computadora nunca se alcanzará por esta ruta (o viceversa) – ni tampoco está claro por qué deberíamos siquiera intentar alcanzar ese nivel, ya que parece que llegar allí solo equivaldría a desarraigar nuestros símbolos de sus significados intrínsecos (reduciéndonos así simplemente al equivalente funcional de una computadora programable). [64]
Investigación moderna sobre inteligencia artificial general
El término "inteligencia artificial general" fue utilizado ya en 1997 por Mark Gubrud [65] en un debate sobre las implicaciones de la producción y las operaciones militares totalmente automatizadas. Marcus Hutter propuso un formalismo matemático de la IAG en 2000. El agente de IAG propuesto, denominado AIXI , maximiza "la capacidad de satisfacer objetivos en una amplia gama de entornos". [66] Este tipo de IAG, que se caracteriza por la capacidad de maximizar una definición matemática de inteligencia en lugar de exhibir un comportamiento similar al humano, [67] también se denominó inteligencia artificial universal. [68]
El término AGI fue reintroducido y popularizado por Shane Legg y Ben Goertzel alrededor de 2002. [69] La actividad de investigación de AGI en 2006 fue descrita por Pei Wang y Ben Goertzel [70] como "producir publicaciones y resultados preliminares". La primera escuela de verano sobre AGI fue organizada en Xiamen, China en 2009 [71] por el Laboratorio de Cerebro Artificial de la Universidad de Xiamen y OpenCog. El primer curso universitario fue impartido en 2010 [72] y 2011 [73] en la Universidad de Plovdiv, Bulgaria, por Todor Arnaudov. El MIT presentó un curso sobre AGI en 2018, organizado por Lex Fridman y con la participación de varios profesores invitados.
A partir de 2023 [update], un pequeño número de científicos informáticos están activos en la investigación de AGI y muchos contribuyen a una serie de conferencias de AGI . Sin embargo, cada vez más investigadores están interesados en el aprendizaje abierto, [74] [75] que es la idea de permitir que la IA aprenda e innove continuamente como lo hacen los humanos.
Factibilidad
En 2023, el desarrollo y el logro potencial de la Inteligencia Artificial General (IAG) sigue siendo un tema de intenso debate dentro de la comunidad de IA. Si bien el consenso tradicional sostenía que la IAG era un objetivo lejano, los avances recientes han llevado a algunos investigadores y figuras de la industria a afirmar que es posible que ya existan formas tempranas de IAG. [76] El pionero de la IA Herbert A. Simon especuló en 1965 que "las máquinas serán capaces, dentro de veinte años, de hacer cualquier trabajo que un hombre pueda hacer". Esta predicción no se hizo realidad. El cofundador de Microsoft, Paul Allen, creía que esa inteligencia es poco probable en el siglo XXI porque requeriría "avances imprevisibles y fundamentalmente impredecibles" y una "comprensión científicamente profunda de la cognición". [77] Escribiendo en The Guardian , el roboticista Alan Winfield afirmó que la brecha entre la informática moderna y la inteligencia artificial a nivel humano es tan amplia como la brecha entre los vuelos espaciales actuales y los vuelos espaciales prácticos más rápidos que la luz. [78]
Otro desafío es la falta de claridad a la hora de definir qué implica la inteligencia . ¿Requiere conciencia? ¿Debe mostrar la capacidad de fijar objetivos y perseguirlos? ¿Es puramente una cuestión de escala, de modo que si el tamaño de los modelos aumenta lo suficiente, surgirá la inteligencia? ¿Se requieren capacidades como la planificación, el razonamiento y la comprensión causal? ¿La inteligencia requiere replicar explícitamente el cerebro y sus facultades específicas? ¿Requiere emociones? [79]
La mayoría de los investigadores de IA creen que se puede lograr una IA fuerte en el futuro, pero algunos pensadores, como Hubert Dreyfus y Roger Penrose , niegan la posibilidad de lograr una IA fuerte. [80] [81] John McCarthy está entre los que creen que se logrará una IA de nivel humano, pero que el nivel actual de progreso es tal que no se puede predecir una fecha con precisión. [82] Las opiniones de los expertos en IA sobre la viabilidad de la IAG crecen y disminuyen. Cuatro encuestas realizadas en 2012 y 2013 sugirieron que la estimación mediana entre los expertos sobre cuándo estarían 50% seguros de que llegaría la IAG era 2040 a 2050, dependiendo de la encuesta, con una media de 2081. De los expertos, el 16,5% respondió "nunca" cuando se les hizo la misma pregunta pero con un 90% de confianza. [83] [84] Se pueden encontrar más consideraciones sobre el progreso actual de la IAG arriba Pruebas para confirmar la IAG de nivel humano.
Un informe de Stuart Armstrong y Kaj Sotala, del Machine Intelligence Research Institute, concluyó que "en un período de 60 años existe una marcada tendencia a predecir la llegada de la IA de nivel humano entre 15 y 25 años después de que se hizo la predicción". Analizaron 95 predicciones realizadas entre 1950 y 2012 sobre cuándo surgiría la IA de nivel humano. [85]
En 2023, los investigadores de Microsoft publicaron una evaluación detallada de GPT-4 . Llegaron a la siguiente conclusión: "Dada la amplitud y profundidad de las capacidades de GPT-4, creemos que podría considerarse razonablemente como una versión temprana (aunque aún incompleta) de un sistema de inteligencia artificial general (AGI)". [86] Otro estudio de 2023 informó que GPT-4 supera al 99% de los humanos en las pruebas Torrance de pensamiento creativo . [87] [88]
Blaise Agüera y Arcas y Peter Norvig escribieron en 2023 que ya se ha alcanzado un nivel significativo de inteligencia general con los modelos de frontera . Escribieron que la reticencia a esta visión proviene de cuatro razones principales: un "escepticismo saludable sobre las métricas para la IAG", un "compromiso ideológico con teorías o técnicas de IA alternativas", una "devoción al excepcionalismo humano (o biológico)" o una "preocupación por las implicaciones económicas de la IAG". [89]
El año 2023 también marcó el surgimiento de grandes modelos multimodales (grandes modelos de lenguaje capaces de procesar o generar múltiples modalidades como texto, audio e imágenes). [90]
En 2024, OpenAI lanzó o1-preview , el primero de una serie de modelos que "pasan más tiempo pensando antes de responder". Según Mira Murati , esta capacidad de pensar antes de responder representa un nuevo paradigma adicional. Mejora los resultados del modelo al gastar más potencia de cálculo al generar la respuesta, mientras que el paradigma de escalado del modelo mejora los resultados al aumentar el tamaño del modelo, los datos de entrenamiento y la potencia de cálculo del entrenamiento. [91] [92]
Escalas de tiempo
La IA ha superado a los humanos en una variedad de parámetros de comprensión del lenguaje y comprensión visual. [93] A partir de 2023, los modelos básicos aún carecen de capacidades avanzadas de razonamiento y planificación, pero se espera un progreso rápido. [94]
El progreso en inteligencia artificial ha pasado históricamente por períodos de rápido progreso separados por períodos en los que el progreso pareció detenerse. [80] Cada pausa se puso fin a avances fundamentales en hardware, software o ambos para crear espacio para un mayor progreso. [80] [95] [96] Por ejemplo, el hardware informático disponible en el siglo XX no era suficiente para implementar el aprendizaje profundo, que requiere una gran cantidad de CPU habilitadas para GPU . [97]
En la introducción a su libro de 2006, [98] Goertzel dice que las estimaciones del tiempo necesario antes de que se construya una IAG verdaderamente flexible varían de 10 años a más de un siglo. A partir de 2007 [update], el consenso en la comunidad de investigación de IAG parecía ser que la línea de tiempo discutida por Ray Kurzweil en 2005 en The Singularity is Near [99] (es decir, entre 2015 y 2045) era plausible. [100] Los investigadores de IA convencionales han dado una amplia gama de opiniones sobre si el progreso será tan rápido. Un metaanálisis de 2012 de 95 de esas opiniones encontró un sesgo hacia la predicción de que el inicio de la IAG ocurriría dentro de 16 a 26 años para las predicciones modernas e históricas por igual. Ese documento ha sido criticado por cómo categorizaba las opiniones como expertas o no expertas. [101]
En 2012, Alex Krizhevsky , Ilya Sutskever y Geoffrey Hinton desarrollaron una red neuronal llamada AlexNet , que ganó la competencia ImageNet con una tasa de error de prueba entre las 5 mejores del 15,3 %, significativamente mejor que la tasa del segundo mejor participante del 26,3 % (el enfoque tradicional utilizó una suma ponderada de puntajes de diferentes clasificadores predefinidos). [102] AlexNet fue considerado como el pionero inicial de la ola actual de aprendizaje profundo . [102]
En 2017, los investigadores Feng Liu, Yong Shi y Ying Liu realizaron pruebas de inteligencia con IA débiles disponibles públicamente y de libre acceso, como Google AI, Siri de Apple y otras. Como máximo, estas IA alcanzaron un valor de CI de aproximadamente 47, que corresponde aproximadamente a un niño de seis años en primer grado. Un adulto llega a tener un valor de CI de aproximadamente 100 en promedio. Se llevaron a cabo pruebas similares en 2014, con un puntaje de CI que alcanzó un valor máximo de 27. [103] [104]
En 2020, OpenAI desarrolló GPT-3 , un modelo de lenguaje capaz de realizar muchas tareas diversas sin entrenamiento específico. Según Gary Grossman en un artículo de VentureBeat , si bien existe consenso en que GPT-3 no es un ejemplo de IAG, algunos lo consideran demasiado avanzado para clasificarlo como un sistema de IA limitado. [105]
Ese mismo año, Jason Rohrer utilizó su cuenta GPT-3 para desarrollar un chatbot y proporcionó una plataforma de desarrollo de chatbots llamada "Project December". OpenAI solicitó cambios en el chatbot para cumplir con sus pautas de seguridad; Rohrer desconectó Project December de la API GPT-3. [106]
En 2022, DeepMind desarrolló Gato , un sistema de "propósito general" capaz de realizar más de 600 tareas diferentes. [107]
En 2023, Microsoft Research publicó un estudio sobre una versión preliminar del GPT-4 de OpenAI , en el que afirmaba que exhibía una inteligencia más general que los modelos de IA anteriores y demostraba un desempeño a nivel humano en tareas que abarcaban múltiples dominios, como matemáticas, codificación y derecho. Esta investigación provocó un debate sobre si el GPT-4 podía considerarse una versión temprana e incompleta de la inteligencia artificial general, lo que enfatizó la necesidad de una mayor exploración y evaluación de dichos sistemas. [108]
En 2023, el investigador de IA Geoffrey Hinton afirmó que: [109]
La idea de que estas cosas podrían volverse más inteligentes que las personas... algunas personas lo creían, [...]. Pero la mayoría pensaba que estaba muy lejos. Y yo pensaba que estaba muy lejos. Pensaba que faltaban 30 o 50 años o incluso más. Obviamente, ya no lo creo.
En mayo de 2023, Demis Hassabis dijo de manera similar que "el progreso en los últimos años ha sido bastante increíble", y que no ve ninguna razón por la cual se desaceleraría, esperando que la IA general esté disponible dentro de una década o incluso unos pocos años. [110] En marzo de 2024, el CEO de Nvidia , Jensen Huang , manifestó su expectativa de que dentro de cinco años, la IA sería capaz de pasar cualquier prueba al menos tan bien como los humanos. [111] En junio de 2024, el investigador de IA Leopold Aschenbrenner, un ex empleado de OpenAI , estimó que la IA general para 2027 sería "sorprendentemente plausible". [112]
Emulación de cerebro completo
Si bien el desarrollo de modelos de transformadores como en ChatGPT se considera el camino más prometedor hacia la IAG, [113] [114] la emulación de cerebro completo puede servir como un enfoque alternativo. Con la simulación de cerebro completo, se construye un modelo cerebral escaneando y mapeando un cerebro biológico en detalle, y luego copiándolo y simulándolo en un sistema informático u otro dispositivo computacional. El modelo de simulación debe ser lo suficientemente fiel al original, de modo que se comporte prácticamente de la misma manera que el cerebro original. [115] La emulación de cerebro completo es un tipo de simulación cerebral que se analiza en la neurociencia computacional y la neuroinformática , y con fines de investigación médica. Se ha discutido en la investigación de inteligencia artificial [100] como un enfoque para una IA fuerte. Las tecnologías de neuroimagen que podrían brindar la comprensión detallada necesaria están mejorando rápidamente, y el futurista Ray Kurzweil en el libro The Singularity Is Near [99] predice que un mapa de calidad suficiente estará disponible en una escala de tiempo similar a la potencia computacional requerida para emularlo.
Estimaciones preliminares
Estimaciones de cuánta potencia de procesamiento se necesita para emular un cerebro humano en varios niveles (de Ray Kurzweil, Anders Sandberg y Nick Bostrom ), junto con la supercomputadora más rápida del TOP500 mapeada por año. Nótese la escala logarítmica y la línea de tendencia exponencial, que supone que la capacidad computacional se duplica cada 1,1 años. Kurzweil cree que la carga de la mente será posible en la simulación neuronal, mientras que el informe de Sandberg y Bostrom es menos seguro acerca de dónde surge la conciencia . [116]
Para la simulación cerebral de bajo nivel, se requeriría un grupo muy potente de computadoras o GPU, dada la enorme cantidad de sinapsis dentro del cerebro humano . Cada una de las 10 11 (cien mil millones) neuronas tiene en promedio 7.000 conexiones sinápticas (sinapsis) con otras neuronas. El cerebro de un niño de tres años tiene alrededor de 10 15 sinapsis (1 cuatrillón). Este número disminuye con la edad, estabilizándose en la edad adulta. Las estimaciones varían para un adulto, desde 10 14 a 5×10 14 sinapsis (100 a 500 billones). [117] Una estimación de la capacidad de procesamiento del cerebro, basada en un modelo de conmutación simple para la actividad neuronal, es de alrededor de 10 14 (100 billones) actualizaciones sinápticas por segundo ( SUPS ). [118]
En 1997, Kurzweil examinó varias estimaciones del hardware necesario para igualar al cerebro humano y adoptó una cifra de 10 16 cálculos por segundo (cps). [e] (A modo de comparación, si un "cómputo" fuera equivalente a una " operación de punto flotante " -una medida utilizada para calificar las supercomputadoras actuales- entonces 10 16 "cómputos" serían equivalentes a 10 petaFLOPS , logrados en 2011 , mientras que 10 18 se lograron en 2022 ). Utilizó esta cifra para predecir que el hardware necesario estaría disponible en algún momento entre 2015 y 2025, si continuaba el crecimiento exponencial de la potencia informática en el momento de escribir este artículo.
Investigación actual
El Proyecto Cerebro Humano , una iniciativa financiada por la UE activa desde 2013 hasta 2023, ha desarrollado un atlas particularmente detallado y de acceso público del cerebro humano. [121] En 2023, investigadores de la Universidad de Duke realizaron un escaneo de alta resolución del cerebro de un ratón. [122] Se espera que en abril de 2024 se construya una supercomputadora con una capacidad de computación similar a la del cerebro humano. Llamada "DeepSouth", podría realizar 228 billones de operaciones sinápticas por segundo. [123]
Críticas a los enfoques basados en simulación
El modelo de neurona artificial asumido por Kurzweil y utilizado en muchas implementaciones actuales de redes neuronales artificiales es simple en comparación con las neuronas biológicas . Una simulación cerebral probablemente tendría que capturar el comportamiento celular detallado de las neuronas biológicas , que actualmente se entienden solo en líneas generales. La sobrecarga introducida por el modelado completo de los detalles biológicos, químicos y físicos del comportamiento neuronal (especialmente a escala molecular) requeriría poderes computacionales varios órdenes de magnitud mayores que la estimación de Kurzweil. Además, las estimaciones no tienen en cuenta las células gliales , que se sabe que desempeñan un papel en los procesos cognitivos. [124]
Una crítica fundamental del enfoque del cerebro simulado se deriva de la teoría de la cognición encarnada que afirma que la encarnación humana es un aspecto esencial de la inteligencia humana y es necesaria para fundamentar el significado. [125] [122] Si esta teoría es correcta, cualquier modelo de cerebro completamente funcional necesitará abarcar más que solo las neuronas (por ejemplo, un cuerpo robótico). Goertzel [100] propone la encarnación virtual (como en metaversos como Second Life ) como una opción, pero se desconoce si esto sería suficiente.
Perspectiva filosófica
"IA fuerte" tal como se define en la filosofía
En 1980, el filósofo John Searle acuñó el término "IA fuerte" como parte de su argumento de la habitación china . [126] Propuso una distinción entre dos hipótesis sobre la inteligencia artificial: [f]
Hipótesis fuerte de la IA : Un sistema de inteligencia artificial puede tener “una mente” y “conciencia”.
Hipótesis de IA débil : Un sistema de inteligencia artificial puede (sólo) actuar como si pensara y tuviera mente y conciencia.
La primera la llamó “fuerte” porque hace una afirmación más contundente : supone que le ha sucedido algo especial a la máquina que va más allá de las capacidades que podemos poner a prueba. El comportamiento de una máquina con “IA débil” sería exactamente idéntico al de una máquina con “IA fuerte”, pero esta última también tendría una experiencia consciente subjetiva. Este uso también es común en la investigación académica sobre IA y en los libros de texto. [127]
A diferencia de Searle y la IA convencional, algunos futuristas como Ray Kurzweil utilizan el término "IA fuerte" para referirse a una "inteligencia artificial general de nivel humano". [99] Esto no es lo mismo que la IA fuerte de Searle , a menos que se suponga que la conciencia es necesaria para la IAG de nivel humano. Los filósofos académicos como Searle no creen que ese sea el caso, y para la mayoría de los investigadores de inteligencia artificial la cuestión está fuera de su alcance. [128]
La IA convencional está más interesada en cómo se comporta un programa . [129] Según Russell y Norvig , "mientras el programa funcione, no les importa si lo llamas real o una simulación". [128] Si el programa puede comportarse como si tuviera una mente, entonces no hay necesidad de saber si realmente tiene mente; de hecho, no habría forma de saberlo. Para la investigación de IA, la "hipótesis de IA débil" de Searle es equivalente a la afirmación "la inteligencia artificial general es posible". Por lo tanto, según Russell y Norvig, "la mayoría de los investigadores de IA dan por sentada la hipótesis de IA débil y no les importa la hipótesis de IA fuerte". [128] Por lo tanto, para la investigación académica de IA, "IA fuerte" e "IGL" son dos cosas diferentes.
Conciencia
La conciencia puede tener varios significados y algunos aspectos juegan un papel importante en la ciencia ficción y la ética de la inteligencia artificial :
Sensibilidad (o "conciencia fenoménica"): La capacidad de "sentir" percepciones o emociones subjetivamente, en oposición a la capacidad de razonar sobre las percepciones. Algunos filósofos, como David Chalmers , utilizan el término "conciencia" para referirse exclusivamente a la conciencia fenoménica, que es aproximadamente equivalente a la sensibilidad. [130] Determinar por qué y cómo surge la experiencia subjetiva se conoce como el problema difícil de la conciencia . [131] Thomas Nagel explicó en 1974 que "se siente como" algo ser consciente. Si no somos conscientes, entonces no se siente como nada. Nagel usa el ejemplo de un murciélago: podemos preguntar sensatamente " ¿qué se siente al ser un murciélago? " Sin embargo, es poco probable que preguntemos "¿qué se siente al ser una tostadora?" Nagel concluye que un murciélago parece ser consciente (es decir, tiene conciencia) pero una tostadora no. [132] En 2022, un ingeniero de Google afirmó que el chatbot de inteligencia artificial de la empresa, LaMDA , había alcanzado la sensibilidad, aunque esta afirmación fue ampliamente cuestionada por otros expertos. [133]
Autoconciencia : Tener conciencia de uno mismo como individuo separado, especialmente ser consciente de los propios pensamientos. Esto se opone a ser simplemente el "sujeto del pensamiento de uno" (un sistema operativo o depurador es capaz de ser "consciente de sí mismo" (es decir, representarse a sí mismo de la misma manera que representa todo lo demás), pero esto no es lo que la gente suele querer decir cuando utiliza el término "autoconciencia". [g]
Estos rasgos tienen una dimensión moral. La sensibilidad de la IA daría lugar a preocupaciones sobre el bienestar y la protección legal, de manera similar a lo que ocurre con los animales. [134] Otros aspectos de la conciencia relacionados con las capacidades cognitivas también son relevantes para el concepto de derechos de la IA. [135] Descubrir cómo integrar la IA avanzada con los marcos legales y sociales existentes es una cuestión emergente. [136]
Beneficios
La IAG podría tener una amplia variedad de aplicaciones. Si se orientara hacia esos objetivos, podría ayudar a mitigar diversos problemas del mundo, como el hambre, la pobreza y los problemas de salud. [137]
La IAG podría mejorar la productividad y la eficiencia en la mayoría de los empleos. Por ejemplo, en la salud pública, la IAG podría acelerar la investigación médica, en particular contra el cáncer. [138] Podría ocuparse de los ancianos, [139] y democratizar el acceso a diagnósticos médicos rápidos y de alta calidad. Podría ofrecer una educación divertida, barata y personalizada. [139] La necesidad de trabajar para subsistir podría volverse obsoleta si la riqueza producida se redistribuye adecuadamente . [139] [140] Esto también plantea la cuestión del lugar de los humanos en una sociedad radicalmente automatizada.
La IAG también podría ayudar a tomar decisiones racionales y a anticipar y prevenir desastres. También podría ayudar a aprovechar los beneficios de tecnologías potencialmente catastróficas como la nanotecnología o la ingeniería climática , evitando al mismo tiempo los riesgos asociados. [141] Si el objetivo principal de una IAG es prevenir catástrofes existenciales como la extinción humana (lo que podría ser difícil si la Hipótesis del Mundo Vulnerable resulta ser cierta), [142] podría tomar medidas para reducir drásticamente los riesgos [141] al tiempo que minimiza el impacto de estas medidas en nuestra calidad de vida.
Riesgos
Riesgos existenciales
La IAG puede representar múltiples tipos de riesgo existencial , que son riesgos que amenazan con "la extinción prematura de la vida inteligente originada en la Tierra o la destrucción permanente y drástica de su potencial para un desarrollo futuro deseable". [143] El riesgo de extinción humana por la IAG ha sido tema de muchos debates, pero también existe la posibilidad de que el desarrollo de la IAG conduzca a un futuro permanentemente defectuoso. En particular, podría usarse para difundir y preservar el conjunto de valores de quien la desarrolle. Si la humanidad todavía tiene puntos ciegos morales similares a la esclavitud en el pasado, la IAG podría arraigarlos irreversiblemente, impidiendo el progreso moral . [144] Además, la IAG podría facilitar la vigilancia masiva y el adoctrinamiento, que podrían usarse para crear un régimen totalitario mundial represivo estable. [145] [146] También existe un riesgo para las propias máquinas. Si en el futuro se crean en masa máquinas que sean sensibles o dignas de consideración moral, emprender un camino civilizatorio que descuide indefinidamente su bienestar e intereses podría ser una catástrofe existencial. [147] [148] Teniendo en cuenta cuánto podría la IAG mejorar el futuro de la humanidad y ayudar a reducir otros riesgos existenciales, Toby Ord llama a estos riesgos existenciales "un argumento para proceder con la debida cautela", no para "abandonar la IA". [145]
Riesgo de pérdida de control y extinción humana
La tesis de que la IA supone un riesgo existencial para los humanos, y que este riesgo necesita más atención, es controvertida, pero ha sido respaldada en 2023 por muchas figuras públicas, investigadores de IA y directores ejecutivos de empresas de IA como Elon Musk , Bill Gates , Geoffrey Hinton , Yoshua Bengio , Demis Hassabis y Sam Altman . [149] [150]
En 2014, Stephen Hawking criticó la indiferencia generalizada:
Así pues, ante posibles futuros con beneficios y riesgos incalculables, los expertos seguramente están haciendo todo lo posible para garantizar el mejor resultado, ¿no es así? No. Si una civilización extraterrestre superior nos enviara un mensaje diciendo: “Llegaremos en unas décadas”, ¿responderíamos simplemente: “Está bien, llámanos cuando llegues; dejaremos las luces encendidas”? Probablemente no, pero esto es más o menos lo que está sucediendo con la IA. [151]
El destino potencial de la humanidad se ha comparado a veces con el destino de los gorilas amenazados por las actividades humanas. La comparación indica que una mayor inteligencia permitió a la humanidad dominar a los gorilas, que ahora son vulnerables de maneras que no podrían haber previsto. Como resultado, el gorila se ha convertido en una especie en peligro de extinción, no por malicia, sino simplemente como un daño colateral de las actividades humanas. [152]
El escéptico Yann LeCun considera que las IA no tendrán ningún deseo de dominar a la humanidad y que deberíamos tener cuidado de no antropomorfizarlas e interpretar sus intenciones como lo haríamos con los humanos. Dijo que las personas no serán "lo suficientemente inteligentes como para diseñar máquinas superinteligentes, pero sí ridículamente estúpidas hasta el punto de darles objetivos estúpidos sin salvaguardas". [153] Por otro lado, el concepto de convergencia instrumental sugiere que, casi cualesquiera que sean sus objetivos, los agentes inteligentes tendrán razones para tratar de sobrevivir y adquirir más poder como pasos intermedios para lograr estos objetivos. Y que esto no requiere tener emociones. [154]
Muchos académicos preocupados por el riesgo existencial abogan por más investigaciones para resolver el " problema de control " para responder a la pregunta: ¿qué tipos de salvaguardas, algoritmos o arquitecturas pueden implementar los programadores para maximizar la probabilidad de que su IA recursivamente mejorada continúe comportándose de manera amistosa , en lugar de destructiva, después de alcanzar la superinteligencia? [155] [156] La solución del problema de control se complica por la carrera armamentista de la IA (que podría llevar a una carrera hacia el abismo de las precauciones de seguridad para lanzar productos antes que los competidores), [157] y el uso de la IA en sistemas de armas. [158]
La tesis de que la IA puede plantear un riesgo existencial también tiene detractores. Los escépticos suelen decir que la IA es poco probable en el corto plazo o que las preocupaciones sobre la IA distraen de otros asuntos relacionados con la IA actual. [159] El ex zar de fraudes de Google, Shuman Ghosemajumder, considera que para muchas personas fuera de la industria tecnológica, los chatbots y los LLM existentes ya son percibidos como si fueran IA, lo que conduce a más malentendidos y temores. [160]
Los escépticos a veces sostienen que la tesis es criptorreligiosa, con una creencia irracional en la posibilidad de que una superinteligencia reemplace a una creencia irracional en un Dios omnipotente. [161] Algunos investigadores creen que las campañas de comunicación sobre el riesgo existencial de la IA por parte de ciertos grupos de IA (como OpenAI, Anthropic, DeepMind y Conjecture) pueden ser un intento de captura regulatoria e inflar el interés en sus productos. [162] [163]
En 2023, los directores ejecutivos de Google DeepMind, OpenAI y Anthropic, junto con otros líderes de la industria e investigadores, emitieron una declaración conjunta en la que afirmaban que "mitigar el riesgo de extinción de la IA debería ser una prioridad global junto con otros riesgos a escala social, como las pandemias y la guerra nuclear". [150]
Paro masivo
Los investigadores de OpenAI estimaron que "el 80% de la fuerza laboral estadounidense podría tener al menos el 10% de sus tareas laborales afectadas por la introducción de LLM, mientras que alrededor del 19% de los trabajadores pueden ver al menos el 50% de sus tareas impactadas". [164] [165] Consideran que los trabajadores de oficina son los más expuestos, por ejemplo, matemáticos, contables o diseñadores web. [165] La AGI podría tener una mejor autonomía, capacidad de tomar decisiones, de interactuar con otras herramientas informáticas, pero también de controlar cuerpos robotizados.
Según Stephen Hawking, el impacto de la automatización en la calidad de vida dependerá de cómo se redistribuya la riqueza: [140]
Todo el mundo puede disfrutar de una vida de ocio lujoso si se comparte la riqueza producida por las máquinas, o la mayoría de la gente puede acabar siendo miserablemente pobre si los propietarios de las máquinas presionan con éxito contra la redistribución de la riqueza. Hasta ahora, la tendencia parece inclinarse hacia la segunda opción, ya que la tecnología impulsa una desigualdad cada vez mayor.
Elon Musk considera que la automatización de la sociedad requerirá que los gobiernos adopten una renta básica universal . [166]
Véase también
Cerebro artificial : software y hardware con capacidades cognitivas similares a las del cerebro animal o humano.
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