El rápido avance de la inteligencia artificial (IA) ha permeado las operaciones comerciales y la vida cotidiana en los últimos años, creando la ilusión de que ya es completamente inteligente.
Con su alta visibilidad y su creciente tasa de adopción de herramientas de IA, muchos predicen que los sistemas hiperinteligentes están a la vuelta de la esquina.
Fundador, director ejecutivo y arquitecto jefe de IA en FontTech.
De hecho, hemos desarrollado poderosas herramientas estadísticas que pueden identificar socios, crear lenguajes y realizar tareas cada vez más complejas en diferentes dominios.
El artículo continúa a continuación.
Impresionante, sí, pero lejos de la inteligencia humana.
¿Qué es realmente AGI?
Esto es importante porque la conversación en el sector de la IA se centra cada vez más en torno a la Inteligencia General Artificial (AGI), un término que aparece con frecuencia y que a menudo se considera el siguiente paso inevitable.
La inteligencia humana no es sólo la capacidad de generar una respuesta racional, ni siquiera útil. Depende del juicio, especialmente en situaciones donde el contexto y la ambigüedad son importantes.
Éstas son precisamente las áreas donde fallan los sistemas actuales. Los fallos recientes, como los chatbots de IA que validan los pensamientos delirantes o poco saludables de los usuarios, dejan esto claro: no confundas la fluidez con la comprensión.
La razón por la que estamos lejos de AGI no es porque el progreso se haya detenido. Las leyes de escala han generado beneficios reales con grandes modelos y conjuntos de datos. Pero la ampliación no puede solucionarlo todo.
Estamos alcanzando rendimientos decrecientes y hay pocas razones para suponer que más datos por sí solos inculcarán los elementos de inteligencia que aún faltan.
Límites de datos
El problema se vuelve más pronunciado a medida que cambia la estructura de los datos de entrenamiento. Los datos públicos son limitados, los datos de alta calidad lo son aún más, y la industria ahora enfrenta el desafío de distinguir el contenido humano del contenido generado por IA, que tiene poco valor para entrenar nuevos modelos.
Un sistema entrenado repetidamente con copias de copias de la producción humana mejorará a la hora de imitar el tono, el estilo y la estructura, pero no comprenderá realmente el contexto, el valor o el significado. A menos que derivemos nuestras esperanzas para la AGI arbitrariamente solo de la escala (una técnica muy poco confiable), la conclusión es simple: para que los modelos desarrollen una inteligencia similar a la humana, los humanos deben enseñarles.
Una solución humana a un problema artificial
Ahí es donde la inteligencia humana se convierte en el centro de discusión. No es sólo una cuestión de conocimiento, sino también de intangibles (razonamiento no lineal, interpretaciones basadas en la experiencia y juicios contextuales) que los conjuntos de datos convencionales pasan por alto.
Si AGI significa construir sistemas que puedan operar con la flexibilidad y profundidad del pensamiento humano, entonces lo que falta no es sólo más contenido, sino una representación más rica de cómo piensa realmente la gente.
Necesitamos un modelo en el que los humanos no sólo sean considerados como fuentes de datos de entrenamiento, sino también como participantes activos en el desarrollo de AGI.
En la práctica, esto significa capturar el proceso de razonamiento así como las respuestas, registrar cómo las personas llegaron a esas respuestas y recopilar información, incluidos juicios de valor e interpretaciones contextuales que dan forma a cómo se utiliza esa información.
Este tipo de datos de entrenamiento es más difícil de conseguir que el texto extraído, pero es aún más valioso si el objetivo es construir sistemas que vayan más allá de la apariencia de inteligencia.
Revolución de inteligencia
Una de las características definitorias del modelo actual de IA es que el conocimiento humano, la creatividad y los datos de comportamiento se explotan de forma rutinaria en el desarrollo de sistemas de IA sin ninguna compensación significativa.
Si la siguiente fase de la IA depende más directamente del aporte humano, se volverá más fuerte, tanto ética como comercialmente, al tratar a los humanos como contribuyentes en lugar de como un recurso pasivo.
No hay razón para discutir un futuro moldeado por la IA únicamente en términos de desplazamiento de empleo; Parte de ese futuro incluirá nuevos tipos de trabajo centrados en entrenar, refinar y evaluar la IA, y plataformas como Humanix señalan cómo ese modelo puede comenzar a tomar forma.
Se han eliminado dos carreteras.
El camino hacia la AGI dependerá de una comprensión más honesta de lo que los sistemas actuales pueden y no pueden hacer. Lo veo, estamos en una bifurcación del camino.
Un camino continúa integrando la IA sin sentido más profundamente en la economía, con la esperanza de que la escala, los datos sintéticos y la optimización de la fuerza bruta eventualmente proporcionen una inteligencia superior.
El resultado puede ser sistemas más rápidos, más pulidos y más viables comercialmente, pero también puede haber subestimaciones inevitables a medida que el rendimiento se estanca y los modelos dependen de datos de entrenamiento circulares cada vez más degradados.
El otro camino reconoce que la siguiente etapa del desarrollo de la IA depende de la integración intencional de la inteligencia humana, porque las cualidades que asociamos con la inteligencia general no aparecen automáticamente cuando un modelo es lo suficientemente grande.
Si nos tomamos en serio la AGI, esa es la tarea que tenemos por delante: no sólo construir sistemas más capaces sino también construir sistemas que puedan incorporar significativamente aspectos de la inteligencia humana de los que aún carecen los modelos actuales. Los datos nos han llevado muy lejos, pero las personas son la clave para desbloquear lo que viene después.
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