El objetivo último de la IA, lograr que una máquina tenga una inteligencia de tipo general similar a la humana, es uno de los objetivos más ambiciosos que se ha planteado la ciencia. Por su dificultad, es comparable a otros grandes objetivos científicos como explicar el origen de la vida, el origen del universo o conocer la estructura de la materia.
¿Qué es y cómo funciona la IA generativa?
La Inteligencia Artificial Generativa (IAG) es una rama de la inteligencia artificial que se enfoca en la generación de contenido original a partir de datos existentes. Esta tecnología utiliza algoritmos y redes neuronales avanzadas para aprender de textos e imágenes ya existentes, y luego generar contenido nuevo y único.
La IA generativa usa un modelo de aprendizaje automático para aprender los patrones y las relaciones de un conjunto de datos de contenido creado por personas. A continuación, utiliza los patrones aprendidos para generar contenido.
La forma más habitual de preparar un modelo de IA generativo es usar el aprendizaje supervisado, que es un conjunto de contenido creado por humanos y las etiquetas correspondientes. A continuación, la IA aprende a generar contenido similar al creado por personas y etiquetado con las mismas etiquetas.
¿Qué es la inteligencia artificial general o IA fuerte?
La Inteligencia Artificial General, conocida por sus siglas AGI, es un tipo de IA que es capaz de ejecutar tareas intelectuales de forma muy similar al cerebro humano.
En otras palabras, se podría decir que la AGI es la representación de las capacidades cognitivas humanas en software. En este sentido, ante una tarea desconocida, este sistema será capaz de encontrar una solución. En cuanto a tarea, se refiere a cualquiera de la que un ser humano es capaz.
La inteligencia artificial general o AGI sería capaz de realizar juicios y razonar ante una situación de incertidumbre -a partir del aprendizaje y el entrenamiento-, además de comunicarse en lenguaje natural, planificar o aprender.
Inteligencia Artificial Generativa vs General
La Inteligencia Artificial General -AGI- es también conocida como la inteligencia artificial fuerte, mientras que la Inteligencia Artificial Generativa es conocida como la débil. Esta comparación radica en que la Inteligencia Artificial Generativa se refiere a la aplicación de la inteligencia artificial a tareas o problemas específicos y se centra en resolver problemas específicos gracias al uso de disciplinas como el aprendizaje máquina (machine learning) o el aprendizaje profundo (deep learning).
En este sentido, la principal diferencia es que la AGI es un sistema con conocimiento integral. Mientras que la IA Generativa es una tecnología capaz de copiar las capacidades cognitivas del ser humano. Para ello requiere que un humano pueda programarla para aprender de patrones pasados. Y, con ello, crear soluciones ante posibles problemas.
Los resultados en este caso no superan necesariamente al logrado por los seres humanos -pueden cometer errores o indiscreciones, lo que hace muy recomendable la supervisión de sus salidas-, pero su capacidad para realizar las tareas de forma sobresaliente y en tiempos mínimos ha convertido a estos modelos en una verdadera revolución en todo tipo de entornos industriales y creativos.
Mientras que la capacidad de la inteligencia artificial general de superar a los seres humanos en la resolución de cualquier tarea posibilitaría avances asombrosos en todas las disciplinas del conocimiento.
¿Qué es el aprendizaje profundo (Deep Learning)?
El aprendizaje profundo es la técnica de aprendizaje automático que posibilita la IA generativa y se utiliza para analizar e interpretar grandes cantidades de datos. Este proceso, también conocido como aprendizaje neuronal profundo o redes neuronales profundas, consiste en que las computadoras adquieran el aprendizaje a través de la observación, de manera similar a las personas. Es fundamental en el uso de las computadoras para la difícil tarea de comprender el lenguaje humano, o el procesamiento del lenguaje natural (NLP).
Por muy inteligentes que lleguen a ser las futuras inteligencias artificiales, incluidas las de tipo general, nunca serán iguales a las inteligencias humanas ya que el desarrollo mental que requiere toda inteligencia compleja depende de las interacciones con el entorno y estas interacciones dependen a su vez del cuerpo, en particular del sistema perceptivo y del sistema motor. Ello, junto al hecho de que las máquinas no seguirán procesos de socialización y culturización como los nuestros, incide todavía más en que, por muy sofisticadas que lleguen a ser, serán inteligencias distintas a las nuestras.