Hace más de 10 años el cofundador del laboratorio de Inteligencia Artificial (IA) DeepMind de Google, vaticinó que para 2028 la IA tendría la mitad de posibilidades de ser tan inteligente como los humanos.
Recientemente en una entrevista con con el podcaster Dwarkesh Patel, el cofundador de DeepMind, Shane Legg, mantuvo sus predicciones, y espera que los investigadores logren una Inteligencia Artificial General (AGI)
La AGI es un un tipo de IA que permite comprender, aprender y realizar tareas intelectuales de forma muy parecida al cerebro humano.
Durante mucho tiempo el director ejecutivo de OpenIA, Sam Altman, ha hecho votos por una AGI, que sea un agente capaz de realizar tareas intelectuales, además de humanas que pueda ser beneficioso para todos.
Legg llegó a su temprana conclusión luego de leer en 2001 «La era de las maquinas espirituales» el libro de Ray Kurzweil, otro miembro destacado de Google que ya esbozaba los primeros trazados de lo que sería la IA.
«Había dos puntos realmente importantes en su libro que llegué a creer que eran ciertos, una es que el poder computacional crecería exponencialmente durante al menos algunas décadas. Y que la cantidad de datos en el mundo crecería exponencialmente durante algunas décadas», apuntó Legg.
Actualmente, el cofundador de DeepMind, señaló que hay varias salvedades con respecto a su predicción, la primera es que las definiciones de AGI dependerán de las definiciones de inteligencia humana porque «nuestra forma de pensar es complicada».
«Nunca tendrás un conjunto completo de todo lo que la gente puede hacer», dijo Legg.
Cuando Patel preguntó si podría haber una prueba para ver si un sistema de IA había alcanzado la inteligencia general, como vencer a Minecraft, Legg respondió que no hay nada que pueda hacerlo, «creo que esa es la naturaleza».
«Se trata de inteligencia general. Así que tendría que asegurarme de que (un sistema de IA) pudiera hacer muchísimas cosas diferentes y que no tuviera huecos», apuntó Legg.
La segunda salvedad del cofundador de DeepMind fue la capacidad de escalar los modelos de entrenamiento de IA, dada la cantidad de energía que las empresas de IA están utilizando para producir grandes modelos de lenguajes, como el famoso GPT-4 de OpenAI.
«Hay muchos incentivos para crear un algoritmo más escalable para aprovechar todos estos datos informáticos», explicó Legg.
Cuando le preguntaron dónde creía que la humanidad se encontrará en el camino hacia la AGI, Legg dijo que la potencia computacional está donde debe estar para que esto suceda y que el primer paso sería comenzar a entrenar modelos escalas de datos que vayan más allá de lo que un humano pueda experimentar en la vida.
Finalmente Legg reiteró su postura de la creencia de que hay un 50% de posibilidades de que los investigadores alcancen el AGI antes del final de esta década.
