2023: Dos años hasta la singularidad

Christian E. Maldonado-Sifuentes
Doctor en Ciencias de la Computación
www.trai-l.com

El desarrollo cada vez más acelerado del aprendizaje automático nos ha llevado al borde de la inteligencia artificial general, que podría estar tan cerca como 2025, o incluso más. Este desarrollo explosivo está cambiando rápidamente nuestra forma de producir, consumir, disfrutar, crear y, en general, de vivir.

Desde los tiempos en que contemplábamos las oportunidades que traería consigo el renacimiento de la IA en 2010, el término singularidad empezó a aparecer en los medios de comunicación y cada vez más en las conversaciones cotidianas. Lo que para algunos parecía ciencia-ficción, o tal vez inflado por el bombo mediático, resultó quedarse corto en sus expectativas.

El término «singularidad» fue acuñado por el matemático John Von Neumann y popularizado por el escritor de ciencia ficción Vernor Vinge. La idea es que, en algún momento del futuro, la inteligencia artificial superará a la humana, lo que provocará una rápida aceleración del progreso tecnológico y un cambio fundamental en la naturaleza de la civilización humana.

Cuando se les pregunta al respecto, algunos científicos sitúan su llegada en 2100, otros en 2050 y los escritores de ciencia ficción más atrevidos en 2030. Algunos informáticos, especialmente los que trabajan con redes neuronales profundas, la descartaron o la tacharon de imposible, considerando que la IA destacaría en tareas individuales o «estrechas» hasta niveles sobrehumanos, pero nunca se generalizaría a todas las tareas cognitivas.

En 2022 obtuvimos GATO, GPT, DALL-E y Stable Diffusion, que son modelos de IA de propósito único que han avanzado hacia la consecución de la IA general. Están especializados en tareas específicas y pueden superar a los humanos en sus áreas de especialización, pero también tienen la capacidad de realizar múltiples tareas y adaptarse a nuevas situaciones.

Estos modelos han acercado la IA de propósito único a la IA general y, por tanto, a la singularidad. Aunque no son sistemas totalmente polivalentes, han demostrado que es posible que la IA realice múltiples tareas y se adapte a nuevos entornos, lo que supone un paso importante hacia el desarrollo de sistemas de IA más polivalentes. Y lo están haciendo a una velocidad asombrosa.

En el caso de Stable Diffusion cabe destacar que ha seguido el camino del código abierto y esto le está haciendo crecer de forma impresionante, sin necesitar los amplios recursos monetarios de una sola fuente que impulsan a DALL-E y GPT.

Ahora es muy posible que estos (y otros) modelos alcancen tal nivel de generalización en sus dos próximas iteraciones que se utilicen en todos los aspectos de nuestras vidas. Y se integrarán en la artesanía de muchos trabajos creativos y de gestión, dejando obsoletos los actuales programas de estudio y perfiles de recursos humanos.

Es hora de apropiarse de estas nuevas técnicas a profundidad y con rapidez. Necesitamos comprenderlas e incorporarlas a la dinámica de los gobiernos, las empresas, las instituciones y nuestra vida cotidiana.

La democratización de estas tecnologías es esencial y, tal vez, el hecho de que se estén volviendo generalmente inteligentes sea el factor que permita a todas las personas interactuar con ellas. De este modo, la tecnología puede volver a ser un medio para la inclusión. De este modo, los humanos pueden seguir siendo relevantes y estar centrados en un nuevo mundo de IA.

Acerca de TRAI-L:

TRAI-L es una organización que aspira a reunir a las mentes más brillantes de sus nichos en el mundo académico para producir investigación aplicada e innovación. El objetivo de esta investigación es crear productos y servicios que puedan mejorar el mundo y cuyo beneficio sea un subproducto que ayude a sostener la organización. Nos esforzamos por ser una organización a la que quieran contribuir grandes mentes de todos los ámbitos de la vida y fomentar el desarrollo de ideas que cambien el mundo.

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