La paradoja del gorila y la llegada de la inteligencia artificial general
Mustafa Suleyman, uno de los fundadores de DeepMind, nos explica en su libro La ola que viene la “paradoja del gorila”: si un gorila es más fuerte que un ser humano, ¿por qué el que está encerrado en el zoo es el gorila y no el humano? La res‐ puesta obvia está ligada a la mayor inteligencia del hu‐ mano, inteligencia que se tra‐ duce en capacidad para domi‐ nar al medio y reproducirse más rápidamente. Sin embar‐ go, según el autor, la pregunta que surge sería: ¿qué ocurrirá cuando las máquinas sean más inteligentes que los hu‐ manos?, ¿quién acabará en el zoo?
El origen de la inteligencia arti‐ ficial (IA) -y entendemos por ella la capacidad para replicar inteligencia humana por parte de una máquina para realizar un proceso - se remonta a los años cincuenta. Esta IA se co‐ noce como “IA estrecha”. Por ejemplo, un coche autónomo frena al observar una luz roja, y sigue adelante cuando ve que es verde. Hasta ahora, las apli‐ caciones desarrolladas por la IA estrecha han conseguido mejoras relativas en muchos procesos, pero no han supera‐ do a la inteligencia humana en tareas concretas, y mucho me‐ nos en la mayoría de las que acomete. Solo existen unas pocas excepciones, como la victoria en 1997 de Deep Blue de IBM
sobre el campeón del
mundo de ajedrez Kasparov, tras la cual el maestro ruso afirmó: “Al menos sé que mi oponente no lo ha disfrutado”. Para conseguir actividades co‐ mo la de que un coche autóno‐ mo frene en rojo, hizo falta que las máquinas fueran capaces de 'ver'. El desarrollo de esa tecnología fue muy trabajoso. Lo consiguió en 2012 la red Alexnet a través de las llama‐ das “redes neuronales”. Uno de sus principales autores, Geoffrey Hinton, es considera‐ do uno de los padres de la IA. Las redes neuronales se apro‐ vecharon para seguir entrenan‐ do a la IA. Sus desarrollos fue‐ ron notables, por ejemplo, la victoria obtenida por Deep Mi‐ nd sobre el campeón del mun‐ do de GO, el antiquísimo juego de mesa chino, en 2016.
Sin embargo, la aplicación más sorprendente de las redes neuronales fue el desarrollo de la IA generativa, aquella que nutre por ejemplo ChatGPT4 y modelos similares como Ge‐ mini, Claude o Llama. Median‐ te el entrenamiento masivo de redes neuronales sobre textos, imágenes y videos, la máquina consigue generar nuevos tex‐ tos, conversaciones, imágenes y videos en función de ciertas instrucciones. Sus implicacio‐ nes para el conjunto de la eco‐ nomía mundial serán muy pro‐ fundas. Además, el entrena‐ miento masivo de estos mode‐ los podría acelerar el momen‐ to en el que la “máquina” sea capaz de razonar. De hecho, Open AI y Meta afirmaron re‐ cientemente que sus nuevos modelos (Chat GPT 5 y Llama 3 respectivamente) serán ca‐ paces de hacerlo. Otro paso de gigante hacia la IA general.
Este hijo de un taxista es uno de los 'padres' de la IA y avisa sobre todo lo que va a cambiar
Manuel Ángel Méndez Hubo una época en que la empresa británica DeepMind era el Ope‐ nAI del momento. Google la compró, pero su cofundador, Mustafa Suleyman, dejó el buscador decepcionado. Aho‐ ra avisa de los riesgos de la in‐ teligencia artificial
Se considera que la llegada de la IA general se producirá en el momento en el que una máqui‐ na esté dotada de una inteli‐ gencia capaz de emular la de