Los expertos sugieren cómo los nuevos métodos de capacitación pueden ayudar a lograr el AGI

      La inteligencia artificial (IA) pronto tendrá una mente propia, y muchas empresas quieren que eso suceda lo antes posible. Queda por ver si esto es plausible; sin embargo, si se logra, podríamos pasar de la era de la IA a la era del AGI en un tiempo récord. 

      La explosión de la IA de los últimos años puede parecer repentina para muchos, pero la industria ha estado en constante desarrollo durante varias décadas. A medida que avanza la tecnología, la evolución de la IA ha sido rápida y muchos en la industria ya están mirando hacia la próxima gran novedad. Esa cosa es la Inteligencia General Artificial( AGI), que actualmente sigue siendo un concepto teórico, pero muchos creen que será la próxima ola en el entrenamiento de la IA para que sea autónomamente inteligente. 

      Hay muchas escuelas de pensamiento esperanzadoras que rodean las perspectivas de AGI, como una herramienta productiva dentro de muchas industrias de alto rendimiento. También hay muchas preguntas e inquietudes en torno al concepto. ¿Cómo define AGI? ¿Quién se beneficiará de la tecnología? ¿Cuáles son las ramificaciones éticas? ¿Se puede controlar?  

      Algunos expertos de la industria ayudaron a rascar la superficie de este tema esquivo para revelar lo que es posible a medida que nos acercamos al punto de inflexión de la iteración actual de la IA, los modelos de lenguaje grande y los modelos de razonamiento. 

      ¿Qué es el AGI? 

      Gráfico de Tendencias Digitales / Tendencias Digitales

      Con AGI como un concepto en continuo desarrollo, ha habido mucho espacio para explorar definiciones. Varias interpretaciones han sido presentadas por empresas y líderes de la industria, incluidos OpenAI, sucursales de Google y Elon Musk, entre otros, sugiriendo que los modelos AGI podrían replicar una variedad de comportamientos humanos. Donde las opiniones difieren es en qué nivel de inteligencia la IA se convertiría en AGI, y en qué punto sus funciones comenzarían a evolucionar de la inteligencia artificial estándar a algo más avanzado.

      El Director de Tecnología de ModelOp, Jim Olson, dijo a Digital Trends que este es el avance de AGI que la industria está esperando observar.  

      "Un modelo dada la nueva situación [puede] identificar rápida y correctamente o descubrir el curso de acción o generar nuevo contenido sobre algo que literalmente no ha visto antes", dijo.

      Explicando aún más la función, el copresentador del podcast "The Artificial Intelligence Show", Paul Roetzer detalló en el episodio 141 "Road to AGI( and Beyond)" que después de aprender a jugar Ajedrez a nivel maestro, AGI tendría la capacidad de pasar a dominar de manera autónoma otras habilidades como jugar videojuegos o juegos de cartas, con la novedosa situación de no entrenar nunca en los juegos posteriores, solo en el concepto de juegos en general. 

      Roetzer también hizo referencia a un informe de mayo de 2024 de Google DeepMind que intenta desarrollar una definición unificadora de AGI y sugiere un sistema de niveles para clasificar los sistemas de IA en función de la comparación de tareas humanas con tareas de IA, determinando si es AGI. El marco indica que el nivel 0 equivale a ninguna IA o software general, mientras que el nivel 1 es IA como herramienta. El nivel 2 es IA como consultor, esencialmente un modelo de IA de al menos la serie GPT-4, que los investigadores consideran una AGI temprana y emergente. El nivel 2 es IA como colaborador o AGI competente, el siguiente paso que se está tratando de lograr. Después de eso está el nivel 4, IA como experto o experto AGI y el nivel 5, virtuoso AGI o superinteligencia artificial (ASI), más avances en la industria. 

      Una línea de tiempo impredecible

      Wikipedia Commons

      Hay muchos que han reflexionado sobre la idea de una línea de tiempo de emergencia temprana de AGI entre 2027 y 2030; sin embargo, hay muchos factores que podrían afectar esa estimación. La necesidad de que los centros de datos capaciten nuevas tecnologías, los problemas ambientales que surgen del desarrollo de productos y la demanda cada vez mayor de potencia informática de los chips de próxima generación son todas cosas que deben tenerse en cuenta las empresas individuales involucradas.

      "La cantidad de datos que necesita calcular para que esta [tecnología] funcione por sí sola, todavía no hemos llegado a ese punto, pero si voy a analizar las tendencias de avance. Si voy a adivinar, tal vez otros 15 años, tal vez 2040, 2050, te acercarás, pero por ahora, no lo veo", dijo el desarrollador de Oracle, Sheriff Adepoju, a Digital Trends.

      Señaló que probablemente habría una implementación a nivel gubernamental y empresarial durante un tiempo antes de que se ponga a disposición del público en general, lo que podría exacerbar un cronograma general.

      Teniendo en cuenta la revolución actual de la IA que comenzó con el chatbot ChatGPT de OpenAI a fines de 2022, la tecnología se basa en desarrollos que comenzaron ya en la década de 1950. La chispa que faltaba eran los datos etiquetados utilizados para entrenar modelos de grandes lenguajes y la potencia informática de las GPU modernas. Sin embargo, la industria está esperando esa misma chispa para AGI, señaló Olson.

      "Alguien podría tener un golpe de genio iluminador y crear alguna técnica que arruine la línea de tiempo. Si estuviera apostando, será más adelante a medida que refinemos las capacidades de lo que hemos aprendido sobre LLM", dijo.  

      "Creo que comenzarás a ver muchas técnicas diferentes fusionadas, pero se inventarán algunas piezas nuevas que ni siquiera sabemos que se requieren para obtener un verdadero AGI", agregó.

      El potencial del desarrollo de AGI

      Shutterstock

      A pesar del aspecto teórico de AGI, existe la idea de que la industria se está preparando para lo mejor y lo peor de lo que vendrá con la tecnología emergente. Ya hay noticias de marcas que están eliminando las barreras de los modelos estándar de IA a medida que avanzan en complejidad. Mientras tanto, también hay evidencia de investigación que revela que los modelos de IA pueden ser intencionalmente engañosos para los usuarios humanos, un rasgo que es poco probable que mejore a medida que la tecnología se vuelva más autónoma. Sin embargo, los expertos consideran que los humanos permanecerán como administradores de la tecnología.   

      "La realidad es que espero que haya controles y equilibrios en cualquier tipo de sistema. Donde la IA es interesante, pero no dejaría que funcionara libremente en mi empresa", dijo Olson. 

      Roetzer señaló que antes de ChatGPT, la industria no sabía qué forma tomaría la IA. Actualmente, los líderes están en el mismo espacio con AGI y deben continuar experimentando con lo que está disponible hasta que se desarrolle algo nuevo. Se ha destacado que el método de destilación que destacó la empresa china de inteligencia artificial DeepSeek es la opción más cercana a una innovación para AGI en este momento. 

      "Creo que potencialmente se podría ver el mismo tipo de cosas con AGI, si la historia se repite . Probablemente requerirán toneladas de recursos especializados en torno a eso. Pero luego aprendemos más sobre lo que realmente se necesita para que funcione, cómo funciona", dijo Olson.

      Similar al modelo original de lenguaje pequeño Al, ejecutado a través de un proceso de destilación, que está capacitado para tareas específicas en GPU más simples o incluso en un teléfono inteligente, un AGI potencial podría capacitarse en hardware más modesto a costos de producción más bajos.  

      "Potencialmente podría ver una técnica de estilo de destilación llegando a AGI en la que perdemos algunas habilidades, pero tal vez ganemos la inteligencia que necesitamos específicamente para esa tarea y nos enfoquemos en eso, entonces las personas pueden ejecutarlas localmente y construirlas ellos mismos como pueden hoy en día con SLMs usando el LLM del proveedor donde ya pusieron todo el dinero", agregó. 

      No hay garantía de ningún plazo para el AGI. Sin embargo, con muchos actores en la industria altamente invertidos en su éxito, es más que probable algún tipo de innovación. Adepoju señaló que la tecnología LLM de OpenAI se desarrolló detrás de escena durante algún tiempo antes de que se presentara al público. Además, muchos servicios ubicuos como Internet eran accesibles para unos pocos elegidos antes de que se convirtieran en servicios públicos ampliamente utilizados. No hay duda de que la AGI será la misma.