El CEO de Google DeepMind explica las tres debilidades clave de la IAG actual: falta de aprendizaje continuo, planificación a largo plazo e inconsistencia intelectual.
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El CEO de Google DeepMind, Demis Hassabis, considera que la inteligencia artificial general (IAG) aún no ha alcanzado el nivel del pensamiento humano. En una entrevista reciente, destacó que, a pesar de los rápidos avances, persiste una brecha notable entre los sistemas actuales de IA y la cognición humana.
Según Hassabis, los modelos actuales similares a la IAG presentan tres debilidades clave. La primera es la falta de capacidad de aprendizaje continuo. La mayoría de los sistemas se entrenan antes de su despliegue y luego permanecen esencialmente estáticos. Lo ideal sería que la IA aprendiera de su propia experiencia en entornos del mundo real, adaptándose a nuevas condiciones y tareas sin necesidad de reentrenamientos adicionales.
El segundo problema se refiere a la planificación a largo plazo. Aunque los modelos modernos pueden formar estrategias a corto plazo, aún no pueden construir planes con años de anticipación, como hacen los humanos. Hassabis subraya que esta habilidad desempeña un papel crucial en la toma de decisiones complejas y el pensamiento estratégico.
La tercera debilidad es la inconsistencia intelectual. Un sistema podría demostrar resultados sobresalientes en un área mientras comete errores en tareas elementales en otra.
Hassabis señaló que los sistemas actuales podrían ganar medallas de oro en la Olimpiada Internacional de Matemáticas y resolver problemas extremadamente complejos, pero si una pregunta se formula de manera diferente, podrían equivocarse en problemas matemáticos simples. Un sistema de inteligencia verdaderamente universal no debería tener tales brechas de capacidad. Indicó que si los humanos fueran expertos en matemáticas, no cometerían errores en problemas simples.
Hassabis declaró previamente que una IAG plenamente desarrollada podría surgir en un plazo de 5 a 10 años. Co-fundó DeepMind en 2010, y después de que Google adquiriera la empresa en 2014, se convirtió en una división de investigación clave que sustenta el proyecto Google Gemini. En 2024, Hassabis recibió el Premio Nobel de Química por sus contribuciones a la tecnología de predicción de estructuras proteicas.