Todas las empresas de IA prometen que la AGI llegará muy pronto. El problema es que ChatGPT no es el camino

En diciembre de 2022 ChatGPT nos dejó boquiabiertos a todos. Sin embargo, dos años y medio después tenemos un problema: no parece que tras todo este tiempo pueda ir a mucho más. Ha mejorado, sí, pero mientras tanto nos estamos alejando de la Gran Promesa de la IA, que no es otra que la de ir más allá y que alguien logre llegar a lo que se conoce como la inteligencia artificial general. Y parece estar claro que este camino, el de ChatGPT, no es el bueno para conseguirlo. Promesas, promesas. Hace unos meses Sam Altman llamó al presidente de Estados Unidos, Donald Trump, y le dijo que la AGI llegaría antes de que terminase su mandato. Es un mensaje que lleva repitiendo desde hace meses, aunque entonces habló de "unos pocos miles de días". Dario Amodei, CEO de Anthropic, cree que podría llegar antes, en 2026. Elon Musk —el que prometió que tendría listo Tesla totalmente autónomo en 2016— se mostraba de acuerdo y apuntaba a 2026 como el año en el que lograremos tener una AGI. Todos son hiperoptimistas por una sencilla razón. En Xataka La nueva empresa de moda en el campo de la IA ya vale 32.000 millones de dólares. El único problema es que no tiene nada Dinero. Como Altman, todos los que defienden el auge y desarrollo de la IA y la inminente llegada de la AGI lo hacen para lograr recaudar más y más dinero para sus empresas. Sabemos que desarrollar, entrenar y hacer funcionar modelos de IA cuesta verdaderas fortunas, pero es que el avance en este campo parece estar desacelerando. Dudas con el escalado. Son muchos los que creen que la estrategia actual de escalar los modelos —dedicar más GPUs y obtener más datos para entrenarlos— ya no compensa tanto como antes. Las últimas versiones de los grandes modelos fundacionales superan a sus predecesoras, sí, pero no de forma llamativa. Es como si hubiéramos tocado techo. Este no es el camino. Y desde hace meses se comienzan a oír las voces de los expertos dejando claro que hay que buscar otras soluciones. Nick Frosst, alumno de Geoffrey Hinton y fundador de Cohere, tiene claro que la tecnología actual no es suficiente para llegar a una AGI. Lo que hace la IA generativa es "predecir la siguiente palabra más probable", pero eso es muy distinto de la forma en la que los humanos pensamos. LeCun cree que tardaremos mucho en lograr una AGI. Personalidades respetadas en el mundo de la IA como Yann LeCun, máximo responsable de la división de IA en Meta, lo tienen claro. Los modelos como ChatGPT no lograrán igualar la inteligencia humana. Asegura además que lograr una IA de nivel humano va a llevar mucho tiempo: nada de "unos pocos miles de días" como afirmaba Altman. Y Sutskever coincide. Este cofundador de OpenAI, también se muestra escéptico con el potencial de la IA generativa, que según él apenas está mejorando. Su nueva startup, Safe SuperIntelligence, tiene como objetivo crear una superinteligencia con seguridad "nuclear", aunque de momento no ha habido detalles sobre la estrategia que están siguiendo para lograrlo. No es desde luego la que siguió cuando ayudó a crear ChatGPT. Una encuesta reciente a una asociación académica de expertos en este campo opinaban igual: tres cuartas partes de quienes respondieron no creen que los métodos actuales sirvan para acabar desarrollando una AGI. La IA generativa no es un ningún milagro. Como señalan en The New York Times, lo que logran chatbots como ChatGPT u otros desarrollos en este campo es hacer muy bien una cosa, "pero no son necesariamente mejor que los humanos en otras". Según él hay cierta tentación a pensar en estos chatbots como algo mágico, pero "estos sistemas no son un milagro. Son gadgets muy impresionantes". ChatGPT no desafía lo que sabe. Thomas Wolf, cofundador y Chief Science Officer de Hugging Face, tiene claro que la IA generativa está muy bien, pero está muy lejos de llevarnos a una AGI. Lo que tenemos, explicó hace unas semanas, es como "un país lleno de personas que nos dicen sí a todo". ChatGPT no nos desafía, pero es que tampoco desafía lo que sabe. "Necesitamos un sistema que sea capaz de preguntarse cosas que nadie había pensado o que nadie se había atrevido a preguntar", comentó. Muchos retos por delante. Entre las diferencias entre la IA y la inteligencia humana está que esta última está ligada al mundo físico: parte de nuestra inteligencia está en saber cuándo darle la vuelta a la tostada, por ejemplo. Hay avances en robótica y sensores que pueden ayudar a resolver ese tipo de problemas, pero este es un buen ejemplo de cómo hay aún muchísimos retos por superar para alcanzar esa inteligencia artificial general que se supone igualará (o superará) a la inteligencia humana en todas las disciplinas. ¿Y las IAs que razonan? Las empresas de IA generativa han encontrado un pequeño respiro con los modos de razonamiento de sus chatbots. Aquí encontramos un avance singular que permite que la IA responda de forma más precisa y detallada gracias a "pensar" sus respuestas y seguir un proceso de "razonamiento" que trata de imitar al humano. Sin embargo esto no nos parece llevar a una AGI, y de nuevo estos modos de razonamiento son más bien un modo de intentar que las respuestas sean algo mejores y no veamos "alucinaciones" por parte de los chatbots. A pesar de todo, ChatGPT y sus rivales siguen equivocándose en este y el resto de modos. Posibilidades. En el horizonte asoman algunas posibilidades. Al enfoque actual basado en redes neuronales le acompaña el enfoque de sistemas simbólicos (basado en reglas) que puede ayudar a aportar elementos como el razonamiento deductivo o el manejo de conocimiento abstracto a los modelos actuales. También se trabaja en entrenamiento de modelos con entornos virtuales físicamente precisos y en los llamados sistemas de meta-aprendizaje, que permiten entrenar redes neuronales nuevas tareas rápidamente y con un conjunto de datos limitados. En Xataka No sabemos si la IA se va a comer tu trabajo, pero los CEO de algunas startups están empeñados en convencerte de ello Pero las empresas necesitan productos que vendernos. Esos enfoques para el desarrollo de nuevas vías de investigación están ahí, pero el problema es que las empresas siguen aparentemente muy centradas en la IA generativa y el escalado. Siguen invirtiendo cantidades ingentes de dinero en tratar de mejorar sus modelos actuales o de aplicarlos a nuevos problemas. Por ejemplo, con los llamativos agentes de IA de programación, como Cursor, Windsurf o el nuevo Codex de OpenAI. Es desde luego interesante que mejoren y eso es lo que necesitan las empresas para convencernos de que usemos sus plataformas de IA y acabemos pagando por ellas. Pero también distrae del que debería ser el verdadero objetivo final: lograr una AGI que a priori parece estar bastante más lejos de lo que nos dicen Altman, Amodei o Musk. En Xataka | La hipotética red social de OpenAI no quiere conectar gente. Quiere tus datos para entrenar su IA - La noticia Todas las empresas de IA prometen que la AGI llegará muy pronto. El problema es que ChatGPT no es el camino fue publicada originalmente en Xataka por Javier Pastor .

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