Hace apenas una semana os hablamos de Extropic, una empresa emergente estadounidense fundada por dos científicos especializados en la investigación en inteligencia artificial (IA): Guillaume Verdon y Trevor McCourt. Su propósito es desarrollar una nueva arquitectura de hardware específicamente diseñada desde la base para lidiar de la forma más eficiente posible con los algoritmos de inteligencia artificial. Y en la base de este modelo de hardware residen, cómo no, los transistores.
Según Verdon y McCourt la ley de Moore está agotándose debido a que los transistores se están aproximando a la escala atómica, de modo que el ruido térmico y otros efectos de naturaleza cuántica pueden arruinar su capacidad de operar en el dominio digital. La solución que proponen pasa por desarrollar unos nuevos transistores de naturaleza termodinámica cuya velocidad de conmutación solo está condicionada por el tiempo que tarda el calor ambiental en actuar sobre ellos y en alterar su estado interno.
En el artículo que he mencionado en las primeras líneas de este texto explicamos con mucho más detalle en qué consiste la propuesta de Verdon y McCourt, pero la razón por la que hemos repasado sus ideas brevemente en este artículo es que estos científicos defienden que su tecnología tiene el potencial de allanar el camino a la llegada de la inteligencia artificial general, conocida como AGI por su denominación en inglés (Artificial General Intelligence). Hasta ahora pocos científicos serios se han atrevido a poner fecha a su llegada, pero acaba de hacerlo alguien cuya opinión merece ser tenida muy en cuenta.
Jensen Huang parece tener muy claro cuándo llegará la inteligencia artificial general
Antes de seguir adelante merece la pena que repasemos brevemente qué es la AGI desde un punto de vista conceptual. Se trata de un tipo de sistema automático que puede realizar con éxito cualquier tarea intelectual llevada a cabo por los seres humanos. No solo eso: esta modalidad de IA también deberá ser capaz de realizar juicios y razonamientos ante una situación de incertidumbre a partir del aprendizaje y el entrenamiento, así como de comunicarse utilizando el lenguaje natural, planificar o aprender.
Según OpenAI la AGI es un sistema autónomo que supera la capacidad humana a la hora de realizar la mayor parte de las tareas que tienen un valor económico
Esta es la acertada definición de AGI con la que mi compañero Javier Pastor abordó el completísimo artículo que dedicó a esta forma de IA a finales del pasado mes de noviembre. No obstante, también nos interesa conocer la definición que nos propone OpenAI porque introduce un matiz interesante: la inteligencia artificial general es un sistema autónomo que supera la capacidad humana a la hora de realizar la mayor parte de las tareas que tienen un valor económico.
Algunos expertos utilizan los términos 'inteligencia artificial general' e 'inteligencia artificial fuerte' como sinónimos, pero otros prefieren restringir esta última denominación solo para aquellos sistemas que tienen consciencia de su propia existencia, y que, por tanto, tienen la capacidad de desarrollar sus propios sentimientos y experimentar vivencias. Actualmente podemos tener la sensación de que la AGI está cerca, pero es importante que no pasemos por alto que las IA que están a nuestro alcance hoy están muy lejos de la idea que acabamos de explorar.
Elon Musk aseguró en 2020 que estaría preparada en 2025, pero una vez más se ha mostrado excesivamente optimista. La AGI no estará preparada el año que viene. Lo estará dentro de cinco años. Esto es al menos lo que asegura Jensen Huang, el cofundador y director general de NVIDIA. Este ejecutivo tiene una sólida base científica y siempre se muestra extremadamente cauto cuando hace una declaración, por lo que su vaticinio merece ser tenido en cuenta.
Además, el liderazgo que ejerce NVIDIA en el mercado del hardware para IA avala en cierta medida sus aseveraciones. Además, Huang ha asegurado que los errores que cometen las IA actuales tienen solución. Sea como sea de algo podemos estar seguros: esta tecnología nos va a deparar grandes sorpresas durante los próximos años.
Imagen | cottonbro studio
Más información | TechCrunch
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