AGI en 2025, 2026, 2027...
Noticias de Inteligencia Artificial que importan a los negocios.
Una de las discusiones más recurrentes y, a menudo improductivas, en el ámbito de la Inteligencia Artificial gira en torno a determinar cuándo llegará la tan esperada —y, para algunos, temida— AGI (Artificial General Intelligence). Esta inteligencia, más cercana a la humana, sería capaz de aplicar su propia lógica a situaciones completamente nuevas, más allá de los datos que ha visto durante su aprendizaje. Es precisamente la capacidad de generalización —representada por la ‘G’ en AGI— lo que diferencia a esta inteligencia de cualquier enfoque que empleamos en la actualidad. En los últimos meses, se ha especulado sobre la inminencia de este paso trascendental, con algunas voces autorizadas, o más bien interesadas, prediciendo su llegada en los próximos tres años. Sin embargo, la realidad cuenta otra historia: el progreso en los modelos de lenguaje sigue dependiendo de métodos rudimentarios. Empresas como Scale o Outlier contratan a miles de expertos de diversas disciplinas en todo el mundo, para ampliar por fuerza bruta los conjuntos de datos con los que se entrenan los modelos más avanzados, un enfoque que dista mucho de ser elegante o eficiente.
En este punto surge una pregunta clave: ¿es posible que la AGI emerja espontáneamente simplemente aumentando de manera masiva el número de ejemplos diseñados por humanos? Si la respuesta es afirmativa, podríamos estar más cerca de la AGI de lo que creemos. Si es negativa, significaría que hemos alcanzado los límites de la tecnología actual y que necesitaríamos un avance disruptivo en las técnicas para lograr ese salto de capacidades que aún no tenemos.
La realidad es que nadie conoce la respuesta. Sin embargo, si seguimos la pista del dinero, el flujo de inversiones apunta en una dirección clara: miles de millones de dólares se están destinando a la construcción de gigantescos centros de datos con cientos de miles de GPUs, impulsando a Nvidia a convertirse en la empresa más valiosa del mundo. De este modo, la búsqueda de la AGI nos sitúa en una encrucijada: podríamos estar ante uno de los mayores hitos en la historia de la humanidad o frente a una burbuja de expectativas que podría estallar en cualquier momento. Afrontar esta incertidumbre es tan inevitable como necesario.
A pesar de este riesgo de colapso, el valor de la Inteligencia Artificial como tecnología de propósito general es ya incuestionable. Su poder de transformación es una realidad que continuará impactando nuestras vidas por muchos años, independientemente de que el ritmo de adopción y progreso no coincida con los deseos, expresados en forma de predicción, de los grandes gurús de la Inteligencia Artificial contemporánea.
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Agentes y Robots, casi pero no
El 2024 prometía ser el año de los agentes: sistemas de Inteligencia Artificial diseñados para realizar tareas de manera autónoma en el mundo virtual. Se hablaba de agentes capaces de planificar viajes completos con todas las reservas necesarias, responder correos electrónicos rutinarios en nuestro nombre, brindar soporte a usuarios de plataformas, y en general, llevar a cabo cualquier tarea posible a través de una conexión a Internet, evocando la visión de la película Her. Sin embargo, muchas empresas que apostaron por comercializar estos agentes en diversos escenarios se encontraron con un obstáculo insalvable: la tecnología aún no estaba lista. El caso más emblemático fue el de Microsoft Copilot, que, a pesar de su lanzamiento a bombo y platillo, no logró despegar en el entorno empresarial.
En septiembre, OpenAI anunció su nueva serie de modelos de lenguaje o1, capaces de generar respuestas más reflexivas y ofrecer razonamientos superiores a los de sus predecesores. Presentados como la piedra angular para habilitar la creación de agentes inteligentes, estos modelos prometen revolucionar el campo gracias a sus avanzadas capacidades de razonamiento. Sin embargo, a pesar de los sorprendentes ejemplos de agentes que inundan Internet, accionados por voz o por texto, su implementación en los negocios sigue siendo una barrera por el momento infranqueable.
Los nuevos modelos, por mucho que hayan mejorado en razonamiento, aún no son totalmente robustos para manejar la multitud de casos impredecibles que pueden surgir y que no podemos anticipar.
Algo que la AGI promete resolver gracias a su capacidad de generalización extrema. Así que todo apunta a que 2025 será nuevamente proclamado como ‘el año de los agentes’, con Microsoft tomando la delantera gracias al reciente lanzamiento de Copilot Actions, su apuesta más ambiciosa en el campo de los agentes inteligentes.
Con la llegada de los robots de propósito general ocurre algo similar. Las redes sociales están inundadas de vídeos de robots realizando trabajos de todo tipo, creando la falsa impresión de que la era de los robots está a la vuelta de la esquina. La idea de hacer robots a imagen nuestra no es casual: el mundo está ya adaptado a nosotros, así que un robot con forma humana tiene mayores posibilidades de sernos útil en infinidad de escenarios. Aunque en los últimos años, la evolución de estos robots ha sido notable, tanto en su mecánica como en su inteligencia, seguimos lejos de que un robot pueda sustituir a un humano en tareas genéricas, fuera de las cadenas de montaje especialmente diseñadas para ellos que vemos en las fábricas. Este desafío es aún mayor que el de los agentes virtuales, ya que los robots operan en el mundo físico donde no es posible entrenarlos para cubrir todas las situaciones a las que se enfrentarán, ni siquiera con los potentes simuladores de realidad actuales.
Es cierto que la robótica de carácter universal aún no ha experimentado su propio ‘momento ChatGPT’:ese punto de inflexión que dispara su evolución. Sin embargo, la era de la Inteligencia Artificial nos ha enseñado que la automatización de tareas cada vez más complejas es solo cuestión de tiempo. Con la inversión masiva de capital humano y económico que actualmente se dedica a este desafío, su consecución parece cada vez más alcanzable. Y cuando finalmente se materialice en el campo de la robótica, el impacto socioeconómico será verdaderamente monumental.
Nobel para la IA
Este año, en un giro inesperado y no exento de polémica, tanto el Nobel de Física como el de Química han recaído en avances relacionados con la Inteligencia Artificial. Aunque los premios Nobel se otorgan a personas y no a tecnologías, las justificaciones de los galardones dejan claro que algo excepcional está ocurriendo en el mundo de la ciencia. Por un lado, no existe una categoría específica para Ciencias de la Computación, ya que cuando Alfred Nobel redactó su testamento, esta disciplina ni siquiera existía. Sin embargo, considerando que el propósito de estos premios es reconocer las contribuciones que más benefician a la humanidad, resulta evidente que los avances en Inteligencia Artificial cumplen con creces esta misión.
En un momento en que la IA está en el centro de todas las conversaciones y su impacto es innegable era inevitable que los premios Nobel se adaptaran a este nuevo contexto.
Comencemos con el Nobel de Física, otorgado a John J. Hopfield y Geoffrey Hinton por sus contribuciones al desarrollo de redes neuronales basadas en conceptos provenientes de la Física. Aunque las redes de Hopfield y las máquinas de Boltzmann no se utilizan ampliamente en la actualidad, son consideradas una fuente de inspiración fundamental para generaciones posteriores de científicos. Sin restar mérito a la brillante trayectoria de estos dos investigadores, este galardón parece reflejar, en cierta medida, el estancamiento que ha afectado al campo de la Física en los últimos años. Con pocos avances realmente significativos y gran parte de su talento centrado en áreas de la física teórica, como la Teoría de Cuerdas, el premio podría interpretarse como un intento de destacar contribuciones relevantes en un momento complicado para la disciplina.
El Nobel de Química ha sido concedido a David Baker, Demis Hassabis y John Jumper, estos dos últimos reconocidos por AlphaFold, el modelo de Inteligencia Artificial capaz de predecir la estructura tridimensional de una proteína a partir de su secuencia de aminoácidos. Este avance representa un hito indiscutible en Biología, con aplicaciones directas en Medicina y Farmacia. En este caso, la invención tiene una conexión más evidente con la categoría del premio. Sin embargo, no debemos olvidar a la gran cantidad de ingenieros, biólogos y otros especialistas cuyo trabajo ha sido esencial para alcanzar este logro. Este premio refleja un cambio significativo en la forma en que entendemos la ciencia: la figura del científico aislado, capaz de grandes descubrimientos en solitario como Einstein o Ramón y Cajal, ya no es representativa del siglo XXI. Asimismo, pone de manifiesto cómo las fronteras entre disciplinas científicas se vuelven cada vez más difusas, marcando una era de colaboración interdisciplinaria sin precedentes.
En este contexto, no sería descabellado imaginar que el próximo Nobel de la Paz podría recaer en Sam Altman. Este reconocimiento se justificaría por su constante preocupación por el futuro de la humanidad y sus esfuerzos por promover regulaciones que limiten el desarrollo de iniciativas de código abierto potencialmente peligrosas y, cómo no, también contrarias a su modelo de negocio.
¡Nos lo pedisteis y aquí está: “Desarrollador 10X con IA”!
Sabemos que nos hemos tomado nuestro tiempo, pero queríamos asegurarnos de ofrecerte una experiencia de aprendizaje de alto nivel. Es por eso que, para esta primera edición, nos aliamos con Diverger: una de las empresas tecnológicas más destacadas del momento.
Buen resumen Miguel Ángel, ayuda a fijar expectativas razonables y entender el panorama a gente más alejada de los progresos técnicos diarios. Lo de Sam Altman además añade un toque de humor que siempre es de agradecer ;)
Me parece super interesante.