Hace unos 50.000 años en algún lugar del Medio Oriente hubo una reunión. Un encuentro único que cambió el curso de la historia de la humanidad para siempre.
Un individuo de la familia neandertal, la especie humana que había dominado durante milenios esa península asiática que hoy llamamos Europa, se encontró con su desafío más importante.
La misma especie que había enfrentado innumerables desafíos a lo largo de su existencia; Depredadores, catástrofes naturales, pandemias y glaciaciones, ahora tenía un desafío mayor. Encontró un nuevo “ser” tan inteligente como ellos, el un hombre sabioy lo que la había diferenciado como especie como la capacidad cognitiva, el razonamiento, el pensamiento simbólico o el poder comunicarse con el habla ya no era una ventaja sobre ese nuevo “ser”.
Durante los siguientes 20.000 años, ambas especies compartieron ecosistema, pero finalmente nuestra especie, el Homo Sapiens, acabó desplazando, absorbiendo y extinguiendo a las especies aborígenes del territorio europeo.
No sabemos a ciencia cierta si durante ese período hubo enfrentamientos o convivencia.. Pero lo que sí es seguro es que hubo hibridación entre especies. Un pequeño porcentaje de los genes de algunos humanos actuales contienen alrededor del 2% del ADN de estos neandertales.
Él sapiensNuestra especie, no contenta con sus capacidades biológicas, a lo largo de la historia de la humanidad ha creado tecnología para intentar mejorarse. Crear herramientas que nos aumenten tanto física como intelectualmente y así ampliar aún más nuestra ventaja sobre otras especies animales.
Creamos hachas o cuchillos de pedernal como una extensión de nuestros dientes. Arcos, flechas y ondas como extensión de nuestros brazos y así poder lanzar piedras, más fuertes y más lejos. Creamos coches tirados por animales y posteriormente por motores de combustión como prolongaciones de nuestras piernas y así poder transportarnos más rápido y más lejos.
Pero no nos hemos conformado con querer mejorar nuestras capacidades físicas, también hemos querido aumentar nuestras capacidades cognitivas. Creamos la escritura, como extensión de nuestra memoria y capacidad comunicativa.. Creamos matemáticas para explicar el universo que nos rodea y en combinación con la escritura también para poder realizar cálculos más complejos y precisos.
Milenios después, creamos máquinas de computación y computadoras como una extensión de nuestra capacidad de razonamiento y así con innumerables avances tecnológicos que logran superar nuestras limitaciones cognitivas, hasta que finalmente creamos la Inteligencia Artificial.
En este sentido, Desde hace algún tiempo, la IA es capaz de realizar determinadas tareas cognitivas mejor que lo haría el ser humano más capaz. para realizar esa tarea específica. Jugar juegos como el ajedrez, traducir textos, detectar cánceres en radiografías o tomografías donde el ojo humano no puede ver, son algunos ejemplos.
Esto es lo que llamamos “Inteligencia artificial estrecha” o “yoInteligencia artificial débil”, y cada tarea; Jugar al ajedrez, detectar anomalías en imágenes o la conducción autónoma requieren algoritmos diferentes o al menos requieren un entrenamiento diferente para cada uno de esos algoritmos.
En otras palabras, si quisiéramos un modelo de IA débil que supiera jugar al ajedrez mejor que el campeón del mundo para conducir un coche de forma autónoma, traducir un texto o detectar cánceres en rayos X, sería imposible. Están preparados para realizar una sola tarea.
En resumen, las IA débiles no son algoritmos generalistas o no pueden realizar tareas distintas al propósito para el que han sido entrenadas.
Sin embargo, no ocurre lo mismo con el cerebro humano. Podemos enseñar a un niño a jugar al ajedrez y podemos enseñarle a ese mismo niño a hablar un idioma, a localizar animales en imágenes, a caminar o conducir un vehículo y aprenderá sin dificultad. El cerebro humano es una máquina preparada para aprender una infinidad de tareas. Es generalista o al menos, aunque (el cerebro) tenga partes diferenciadas, está orquestado para funcionar como un único órgano generalista.
Si pudiéramos hacer eso con una máquina, habríamos logrado lo que llamamos Inteligencia General Artificial, AGI.
Hasta la aparición de una nueva arquitectura de redes neuronales artificiales, los “transformers” y con ellos, los llamados grandes modelos de lenguaje (LLM) basados en estas grandes redes neuronales artificiales, se pensaba que AGI llegaría más allá de 2045. pero hoy ese punto es tan cercano como difuso.
Muchos piensan que la AGI será binaria, lo que significa que un modelo de IA la tendrá o no. Algo así como tener vida. Aunque también hay cierto debate, hay cierto consenso en que la vida es binaria, o tienes vida como un animal o una planta o no la tienes, como una roca. Es decir, afirman que habrá un avance tecnológico que lo permitirá. Un momento singular en el tiempo y que supondrá un antes y un después. Metafóricamente sería algo así como abiogénesis del AGI. Término que utilizan los biólogos para describir (en una de las teorías) ese momento en el que se creó la vida a partir de materia inerte.
Pero otros, pensamos que el AGI será y es gradual. Incluso gracias al avance tecnológico de estos grandes modelos de lenguaje (LLM) ya hemos alcanzado cierto grado de “generalidad” en IA y con los nuevos modelos de “razonamiento” como el o3 anunciado hace unos días por OpenAI, más aún.
Aunque no existe consenso sobre la definición de AGI, según la mayoría de los expertos y publicaciones, AGI es una representación teórica de una inteligencia artificial capaz de resolver tareas complejas con habilidades cognitivas humanas generalistas..
Por lo tanto, al igual que el cerebro de un niño, los cerebros digitales actuales ya están preparados para realizar muchas de las tareas cognitivas de las que los humanos somos capaces. Es decir, Ya son generalistas y cada vez lo son más. Pueden traducir textos, resolver problemas matemáticos, responder preguntas mejor que el humano promedio, crear imágenes y vídeos, comprender un vídeo, programar código, resolver problemas matemáticos complejos, resumir textos, razonar e incluso aprender a caminar si les proporcionamos un “ cuerpo”. “Como el de un robot. Y todo ello sin haber sido formados específicamente para cada una de estas tareas, son propiedades emergentes.
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