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inteligencia artificial general

La inteligencia artificial general ( IAG ) es un tipo hipotético de inteligencia artificial que iguala o supera las capacidades humanas en prácticamente todas las tareas cogniti...

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La inteligencia artificial general ( IAG ) es un tipo hipotético de inteligencia artificial que iguala o supera las capacidades humanas en prácticamente todas las tareas cognitivas. [ 1 ]

Más allá de la IAG, la superinteligencia artificial (SIA) superaría con creces las mejores capacidades humanas en todos los ámbitos. [ 2 ] A diferencia de la inteligencia artificial estrecha (IAE), cuya competencia se limita a tareas bien definidas, un sistema IAG puede generalizar el conocimiento, transferir habilidades entre ámbitos y resolver problemas novedosos sin reprogramación específica para cada tarea.

La creación de IAG es un objetivo declarado de empresas tecnológicas como OpenAI , [ 3 ] Google , [ 4 ] xAI , [ 5 ] y Meta . [ 6 ] Una encuesta de 2020 identificó 72 proyectos activos de investigación y desarrollo de IAG en 37 países. [ 7 ]

La IA general es un tema común en la ciencia ficción y los estudios del futuro . [ 8 ] [ 9 ]

Existe controversia sobre si la IAG representa un riesgo existencial . [ 10 ] [ 11 ] [ 12 ] Algunos expertos en IA y figuras de la industria han afirmado que mitigar el riesgo de extinción humana que plantea la IAG debería ser una prioridad global. Otros consideran que el desarrollo de la IAG se encuentra en una etapa demasiado remota como para presentar tal riesgo. [ 13 ]

Terminología

La IAG también se conoce como IA fuerte, [ 14 ] [ 15 ] IA completa, [ 16 ] IA de nivel humano, [ 17 ] IA inteligente de nivel humano o acción inteligente general. [ 18 ]

El término «inteligencia artificial general» fue utilizado en 1997 por Mark Gubrud en una discusión sobre las implicaciones de la producción y las operaciones militares totalmente automatizadas. [ 19 ] [ 20 ] Un formalismo matemático de la IAG llamado AIXI fue propuesto en 2000 por Marcus Hutter , quien define la inteligencia como «la capacidad de un agente para lograr objetivos o tener éxito en una amplia gama de entornos». Este tipo de IAG también ha sido llamado «inteligencia artificial universal». [ 21 ] El término IAG fue reintroducido y popularizado por Shane Legg y Ben Goertzel alrededor de 2002. [ 20 ]

Algunas fuentes académicas reservan el término "IA fuerte" para programas informáticos que experimentarán sensibilidad o consciencia . [ a ] ​​En contraste, la IA débil (o IA estrecha) puede resolver un problema específico, pero carece de capacidades cognitivas generales. [ 22 ] [ 15 ] Algunas fuentes académicas utilizan "IA débil" para referirse de manera más amplia a cualquier programa que no experimente consciencia ni tenga una mente en el mismo sentido que los humanos. [ a ]

Entre los conceptos relacionados se incluyen la superinteligencia artificial y la IA transformadora. Una superinteligencia artificial (ASI) es un tipo hipotético de IAG que es mucho más inteligente en general que los humanos, [ 23 ] mientras que la noción de IA transformadora se refiere a la IA que tiene un gran impacto en la sociedad, por ejemplo, similar a la revolución agrícola o industrial. [ 24 ]

En 2023, investigadores de Google DeepMind propusieron un marco para clasificar la IAG . Definen cinco niveles de rendimiento de la IAG: emergente, competente, experta, virtuosa y sobrehumana. Por ejemplo, una IAG competente se define como una IA que supera al 50 % de los adultos expertos en una amplia gama de tareas no físicas, y una IAG sobrehumana (es decir, una superinteligencia artificial) se define de manera similar, pero con un umbral del 100 %. Consideran que los grandes modelos de lenguaje como ChatGPT o LLaMA 2 son ejemplos de IAG emergente (comparable a humanos sin experiencia). [ 25 ] En cuanto a la autonomía de la IAG y los riesgos asociados, definen cinco niveles: herramienta (bajo control humano total), consultor, colaborador, experto y agente (totalmente autónomo). [ 26 ]

Características

No existe una definición única y consensuada de inteligencia aplicada a las computadoras. El científico informático John McCarthy escribió en 2007: «Todavía no podemos caracterizar en general qué tipo de procedimientos computacionales queremos llamar inteligentes». [ 27 ]

rasgos de inteligencia

Los investigadores generalmente sostienen que un sistema debe hacer todo lo siguiente para ser considerado una IAG: [ 28 ]

Muchos enfoques interdisciplinarios (por ejemplo, la ciencia cognitiva , la inteligencia computacional y la toma de decisiones ) consideran rasgos adicionales como la imaginación (la capacidad de formar imágenes y conceptos mentales novedosos) [ 29 ] y la autonomía . [ 30 ]

Los sistemas informáticos que exhiben estas capacidades están ahora muy extendidos, y los modernos modelos de lenguaje a gran escala demuestran creatividad computacional , razonamiento automatizado y apoyo a la toma de decisiones simultáneamente en diversos dominios. [ 31 ]

rasgos físicos

Se consideran deseables otras capacidades en los sistemas inteligentes, ya que pueden afectar la inteligencia o ayudar en su expresión. Estas incluyen: [ 32 ]

Esto incluye la capacidad de detectar y responder a los peligros . [ 32 ]

Pruebas para la IA general a nivel humano

La prueba de Turing puede proporcionar cierta evidencia de inteligencia, pero penaliza el comportamiento inteligente no humano y puede incentivar la estupidez artificial . [ 33 ]

Se han considerado varias pruebas destinadas a confirmar la IA general a nivel humano.

Prueba de Turing

La prueba de Turing fue propuesta por Alan Turing en su artículo de 1950, «Computing Machinery and Intelligence» (Maquinaria informática e inteligencia). Esta prueba consiste en que un juez humano entable conversaciones en lenguaje natural con un humano y una máquina diseñada para generar respuestas similares a las humanas. La máquina supera la prueba si logra convencer al juez de que es humana durante una fracción significativa del tiempo. Turing propuso esta prueba como una medida práctica de la inteligencia artificial, centrándose en la capacidad de producir respuestas similares a las humanas en lugar de en el funcionamiento interno de la máquina. [ 34 ]

La idea de la prueba es que la máquina intente hacerse pasar por un hombre, respondiendo a las preguntas que se le formulen, y solo la superará si la simulación resulta razonablemente convincente. Una parte considerable del jurado, cuyos miembros no deben ser expertos en máquinas, debe dejarse engañar por la simulación. [ 35 ]

En 2014, un chatbot llamado Eugene Goostman , diseñado para imitar a un niño ucraniano de 13 años, supuestamente superó una prueba de Turing al convencer al 33 % de los jueces de que era humano. Sin embargo, esta afirmación fue recibida con considerable escepticismo por la comunidad de investigación en IA, que cuestionó la implementación de la prueba y su relevancia para la IA general. [ 36 ] [ 37 ]

Un estudio de prueba de Turing preregistrado de tres partes realizado en 2025 por Cameron R. Jones y Benjamin K. Bergen demostró que GPT-4.5 fue juzgado como humano en el 73% de las conversaciones de texto de cinco minutos, superando la tasa de humanidad del 67% de los cómplices reales y cumpliendo el criterio de los investigadores para haber superado la prueba. [ 38 ] [ 39 ]

Prueba de Ikea

La «prueba de Ikea», también conocida como prueba de muebles desmontables, consiste en que una IA controla un robot que intenta ensamblar un mueble desmontable de Ikea tras haberle mostrado las piezas y las instrucciones. [ 40 ] Ya en 2013, el IkeaBot del MIT demostró el ensamblaje totalmente autónomo de una mesa Lack de IKEA mediante múltiples robots en diez minutos, sin intervención humana ni instrucciones de ensamblaje preprogramadas. Los robots dedujeron la secuencia de ensamblaje a partir únicamente de la geometría de las piezas. [ 41 ]

Prueba de café

Steve Wozniak propuso una prueba en la que una máquina debe entrar en un hogar estadounidense promedio y averiguar cómo preparar café. Debe encontrar la cafetera, encontrar el café, añadir agua, encontrar una taza y preparar el café pulsando los botones adecuados. [ 42 ] Esta prueba se ha abordado sustancialmente en múltiples sistemas. En enero de 2024, el humanoide Figure 01 de Figure AI aprendió a operar una cafetera Keurig de forma autónoma tras ver demostraciones en vídeo, utilizando redes neuronales de extremo a extremo para traducir la entrada visual en acciones motoras. [ 43 ] En 2025, investigadores de la Universidad de Edimburgo publicaron el marco ELLMER en Nature Machine Intelligence , demostrando un brazo robótico que interpreta instrucciones verbales, analiza su entorno y prepara café de forma autónoma en entornos de cocina dinámicos, adaptándose a obstáculos imprevistos en tiempo real en lugar de seguir secuencias preprogramadas. [ 44 ]

La prueba de Suleyman

La prueba de Mustafa Suleyman propone darle a un modelo de IA US$100,000 y pedirle que obtenga US$1  millón. [ 45 ] [ 46 ]

Uso de videojuegos

Adams y otros proponen que la capacidad de aprender y tener éxito en una amplia gama de videojuegos puede utilizarse para evaluar la inteligencia artificial. Esta gama incluiría juegos desconocidos para los desarrolladores de la IA general antes de la administración de la prueba. [ 47 ] [ 48 ]

Problemas completos de IA

Un problema se denomina informalmente "IA-completo" o "IA-difícil" si se cree que se necesitaría una IAG para resolverlo, porque la solución está más allá de las capacidades de un algoritmo específico para ese propósito. [ 49 ]

Historia

IA clásica

La investigación moderna sobre IA comenzó a mediados de la década de 1950. [ 50 ] La primera generación de investigadores de IA estaba convencida de que la inteligencia artificial general era posible y que existiría en tan solo unas décadas. [ 51 ] El pionero de la IA, Herbert A. Simon, escribió en 1965: «Las máquinas serán capaces, en veinte años, de realizar cualquier trabajo que un hombre pueda hacer». [ 52 ] [ 53 ]

Sus predicciones sirvieron de inspiración para el personaje ficticio HAL 9000 de Stanley Kubrick y Arthur C. Clarke , quien encarnaba lo que los investigadores de IA creían poder crear para el año 2001. El pionero de la IA, Marvin Minsky, fue consultor [ 54 ] en el proyecto para que HAL 9000 fuera lo más realista posible según las predicciones consensuadas de la época. En 1967, afirmó: «Dentro de una generación... el problema de crear "inteligencia artificial" estará prácticamente resuelto». [ 55 ]

Varios proyectos clásicos de IA , como el proyecto Cyc de Doug Lenat (que comenzó en 1984) y el proyecto Soar de Allen Newell , estaban dirigidos a la IA general.

Sin embargo, a principios de la década de 1970, se hizo evidente que los investigadores habían subestimado enormemente la dificultad del proyecto. Las agencias de financiación se volvieron escépticas respecto a la IAG y presionaron cada vez más a los investigadores para que produjeran una "IA aplicada" útil. [ b ] A principios de la década de 1980, el Proyecto de Computadoras de Quinta Generación de Japón reavivó el interés en la IAG, estableciendo un cronograma de diez años que incluía objetivos de IAG como "mantener una conversación informal". [ 59 ] En respuesta a esto y al éxito de los sistemas expertos , tanto la industria como el gobierno inyectaron dinero en el campo. [ 57 ] [ 60 ] Sin embargo, la confianza en la IA se derrumbó espectacularmente a finales de la década de 1980, y los objetivos del Proyecto de Computadoras de Quinta Generación nunca se cumplieron. [ 61 ] Por segunda vez en 20 años, los investigadores de IA que predijeron el logro inminente de la IAG se habían equivocado. Para la década de 1990, los investigadores de IA tenían fama de hacer promesas vanas. Se volvieron reacios a hacer predicciones en absoluto [ c ] y evitaron mencionar la inteligencia artificial de "nivel humano" por temor a ser etiquetados como "soñadores desquiciados". [ 63 ]

Investigación sobre IA estrecha

En la década de 1990 y principios del siglo XXI, la IA convencional logró éxito comercial y respetabilidad académica al centrarse en subproblemas específicos donde la IA puede producir resultados verificables y aplicaciones comerciales, como el reconocimiento de voz y los algoritmos de recomendación . [ 64 ] Estos sistemas de "IA aplicada" se utilizan ahora ampliamente en toda la industria tecnológica, y la investigación en este ámbito recibe una gran financiación tanto en el ámbito académico como en la industria. A partir de 2018El desarrollo en este campo se consideraba una tendencia emergente, y se esperaba que se alcanzara una etapa madura en más de 10 años. [ 65 ]

A principios de siglo, muchos investigadores de IA convencionales [ 66 ] esperaban que la IA fuerte pudiera desarrollarse combinando programas que resolvieran varios subproblemas. Hans Moravec escribió en 1988:

Confío en que este enfoque ascendente hacia la inteligencia artificial algún día alcanzará con creces el enfoque descendente tradicional, proporcionando la competencia práctica y el conocimiento de sentido común que han resultado tan frustrantemente esquivos en los programas de razonamiento. Las máquinas totalmente inteligentes surgirán cuando se dé el paso definitivo , uniendo ambos esfuerzos. [ 66 ]

Sin embargo, incluso en aquel entonces, esto era objeto de controversia. Por ejemplo, Stevan Harnad, de la Universidad de Princeton, concluyó su artículo de 1990 sobre la hipótesis de la fundamentación simbólica afirmando:

A menudo se ha expresado la expectativa de que los enfoques "de arriba hacia abajo" (simbólicos) para modelar la cognición se encontrarán de alguna manera con los enfoques "de abajo hacia arriba" (sensoriales) en algún punto intermedio. Si las consideraciones fundamentales de este artículo son válidas, entonces esta expectativa es irremediablemente modular y realmente solo existe una ruta viable del sentido a los símbolos: desde la base. Un nivel simbólico flotante como el nivel de software de una computadora nunca se alcanzará por esta ruta (ni viceversa), ni está claro por qué deberíamos siquiera intentar alcanzar dicho nivel, ya que parece que llegar allí equivaldría simplemente a desarraigar nuestros símbolos de sus significados intrínsecos (reduciéndonos así simplemente al equivalente funcional de una computadora programable). [ 67 ]

Factibilidad

Encuestas sobre cuándo esperan los expertos la inteligencia artificial general [ 17 ]

A partir de 2023, el desarrollo y el potencial logro de la IAG sigue siendo un tema de intenso debate dentro de la comunidad de IA. Si bien el consenso tradicional sostenía que la IAG era una meta lejana, los avances recientes han llevado a algunos investigadores y figuras de la industria a afirmar que las primeras formas de IAG ya podrían existir. [ 68 ] El pionero de la IA, Herbert A. Simon, especuló en 1965 que "las máquinas serán capaces, en veinte años, de hacer cualquier trabajo que un hombre pueda hacer". Esta predicción no se cumplió. El cofundador de Microsoft , Paul Allen, creía que tal inteligencia es improbable en el siglo XXI porque requeriría "avances imprevisibles y fundamentalmente impredecibles" y una "comprensión científicamente profunda de la cognición". [ 69 ] En un artículo para The Guardian , el robotista Alan Winfield afirmó en 2014 que la brecha entre la computación moderna y la inteligencia artificial a nivel humano es tan grande como la brecha entre los vuelos espaciales actuales y los vuelos espaciales prácticos más rápidos que la luz. [ 70 ]

Otro desafío es la falta de claridad en la definición de lo que implica la inteligencia . ¿Requiere consciencia? ¿Debe demostrar la capacidad de establecer metas y perseguirlas? ¿Es simplemente una cuestión de escala, de modo que si el tamaño de los modelos aumenta lo suficiente, surgirá la inteligencia? ¿Se requieren capacidades como la planificación, el razonamiento y la comprensión causal? ¿Requiere la inteligencia replicar explícitamente el cerebro y sus facultades específicas? ¿Requiere emociones? [ 71 ]

La mayoría de los investigadores de IA creen que la IA fuerte se puede lograr en el futuro, pero algunos pensadores, como Hubert Dreyfus y Roger Penrose , niegan la posibilidad de lograr la IA fuerte. [ 72 ] [ 73 ] John McCarthy está entre los que creen que se logrará la IA a nivel humano, pero que el nivel actual de progreso es tal que no se puede predecir una fecha con precisión. [ 74 ] Las opiniones de los expertos en IA sobre la viabilidad de la IAG fluctúan. Cuatro encuestas realizadas en 2012 y 2013 sugirieron que la estimación mediana entre los expertos sobre cuándo tendrían un 50 % de confianza en que llegaría la IAG era de 2040 a 2050, dependiendo de la encuesta, con una media de 2081. De los expertos, el 16,5 % respondió con "nunca" cuando se les hizo la misma pregunta, pero con un 90 % de confianza en su lugar. [ 75 ] [ 76 ] Se pueden encontrar más consideraciones sobre el progreso actual de la IAG más arriba Pruebas para confirmar la IAG a nivel humano .

Un informe de Stuart Armstrong y Kaj Sotala del Machine Intelligence Research Institute reveló que, en un periodo de 60 años, existe una marcada tendencia a predecir la llegada de la IA a nivel humano entre 15 y 25 años después de realizada la predicción. Analizaron 95 predicciones realizadas entre 1950 y 2012 sobre cuándo se alcanzaría la IA a nivel humano. [ 77 ]

En 2023, investigadores de Microsoft publicaron una evaluación detallada de GPT-4 . Concluyeron: "Dada la amplitud y profundidad de las capacidades de GPT-4, creemos que podría considerarse razonablemente una versión temprana (aunque aún incompleta) de un sistema de inteligencia artificial general (IAG)". [ 78 ] Otro estudio de 2023 informó que GPT-4 supera al 99% de los humanos en las pruebas de pensamiento creativo de Torrance . [ 79 ] [ 80 ]

Blaise Agüera y Arcas y Peter Norvig escribieron en 2023 el artículo «La inteligencia artificial general ya está aquí», argumentando que los modelos de vanguardia ya habían alcanzado un nivel significativo de inteligencia general. Escribieron que la reticencia a esta visión proviene de cuatro razones principales: un «sano escepticismo sobre las métricas para la IAG», un «compromiso ideológico con teorías o técnicas alternativas de IA», una «devoción al excepcionalismo humano (o biológico)» o una «preocupación por las implicaciones económicas de la IAG». [ 81 ]

Plazos

La IA ha superado a los humanos en una variedad de parámetros de comprensión del lenguaje y comprensión visual. [ 82 ] A partir de 2023, los modelos básicos aún carecen de capacidades avanzadas de razonamiento y planificación, pero se espera un rápido progreso. [ 83 ]

Históricamente, el progreso en inteligencia artificial ha atravesado períodos de rápido avance separados por períodos en los que el progreso parecía detenerse. [ 72 ] Cada pausa terminaba con avances fundamentales en hardware, software o ambos, que creaban espacio para un mayor progreso. [ 72 ] [ 84 ] [ 85 ] Por ejemplo, el hardware informático disponible en el siglo XX no era suficiente para implementar el aprendizaje profundo , que requiere un gran número de CPU con GPU . [ 86 ]

En la introducción a su libro de 2006, [ 87 ] Goertzel afirma que las estimaciones del tiempo necesario antes de que se construya una IAG verdaderamente flexible varían de 10 años a más de un siglo. A partir de 2007El consenso en la comunidad de investigación de la IAG parecía indicar que el cronograma discutido por Ray Kurzweil en 2005 en The Singularity is Near [ 88 ] (es decir, entre 2015 y 2045) era plausible. [ 89 ] Los investigadores de IA convencionales han dado una amplia gama de opiniones sobre si el progreso será tan rápido. Un metaanálisis de 2012 de 95 de estas opiniones encontró un sesgo hacia la predicción de que el inicio de la IAG ocurriría dentro de 16 a 26 años tanto para las predicciones modernas como históricas. Ese artículo ha sido criticado por cómo categorizó las opiniones como expertas o no expertas. [ 90 ]

En 2012, Alex Krizhevsky , Ilya Sutskever y Geoffrey Hinton desarrollaron una red neuronal llamada AlexNet , que ganó la competición ImageNet con una tasa de error de prueba top-5 del 15,3 %, significativamente mejor que la tasa del segundo mejor participante, que fue del 26,3 % (el enfoque tradicional utilizaba una suma ponderada de puntuaciones de diferentes clasificadores predefinidos). [ 91 ] AlexNet fue considerada la pionera inicial de la actual ola de aprendizaje profundo. [ 91 ]

En 2017, los investigadores Feng Liu, Yong Shi y Ying Liu realizaron pruebas de inteligencia en IA débiles disponibles públicamente y de libre acceso, como la IA de Google, Siri de Apple y otras. En su punto máximo, estas IA alcanzaron un coeficiente intelectual de aproximadamente 47, lo que corresponde aproximadamente al de un niño de seis años en primer grado. Un adulto tiene un coeficiente intelectual promedio de alrededor de 100. En 2014 se realizaron pruebas similares, alcanzando un máximo de 27 puntos de coeficiente intelectual. [ 92 ] [ 93 ]

En 2020, OpenAI desarrolló GPT-3 , un modelo de lenguaje capaz de realizar diversas tareas sin entrenamiento específico. Según Gary Grossman en un artículo de VentureBeat , si bien existe consenso en que GPT-3 no es un ejemplo de IA general, algunos lo consideran demasiado avanzado para ser clasificado como un sistema de IA estrecha. [ 94 ]

Ese mismo año, Jason Rohrer utilizó su cuenta de GPT-3 para desarrollar un chatbot y proporcionó una plataforma de desarrollo de chatbots llamada "Project December". OpenAI solicitó cambios en el chatbot para que cumpliera con sus directrices de seguridad; Rohrer desconectó Project December de la API de GPT-3. [ 95 ]

En 2022, DeepMind desarrolló Gato , un sistema de "propósito general" capaz de realizar más de 600 tareas diferentes. [ 96 ]

En 2023, el investigador de IA Geoffrey Hinton afirmó que: [ 97 ]

La idea de que estas cosas pudieran volverse más inteligentes que los humanos... algunos lo creían, [...]. Pero la mayoría pensaba que era algo muy lejano. Y yo también lo creía. Pensaba que faltaban entre 30 y 50 años, o incluso más. Obviamente, ya no pienso así.

En 2024, estimó (con poca confianza) que podrían aparecer sistemas más inteligentes que los humanos en un plazo de 5 a 20 años y destacó los riesgos existenciales que esto conlleva. [ 98 ]

En mayo de 2023, Demis Hassabis afirmó de manera similar que "el progreso en los últimos años ha sido bastante increíble" y que no veía razón alguna para que se ralentizara, previendo la IA general en una década o incluso en pocos años. [ 99 ] En marzo de 2024, el director ejecutivo (CEO) de Nvidia , Jensen Huang , declaró que esperaba que en cinco años la IA fuera capaz de superar cualquier prueba al menos tan bien como los humanos. [ 100 ] En junio de 2024, el investigador de IA Leopold Aschenbrenner , antiguo empleado de OpenAI , estimó que la IA general para 2027 era "sorprendentemente plausible". [ 101 ]

En septiembre de 2025, una revisión de encuestas realizadas a científicos y expertos de la industria durante los últimos 15 años reveló que la mayoría coincidía en que la inteligencia artificial general (IAG) se produciría antes del año 2100. [ 102 ] Un análisis más reciente de AIMultiple informó que "las encuestas actuales a investigadores de IA predicen que la IAG llegará alrededor de 2040". [ 102 ]

El director ejecutivo de OpenAI, Sam Altman, dijo en diciembre de 2025 que "construimos IA generales" y que "las IA generales pasaron volando" con un impacto social menor al esperado, proponiendo que el campo avanzara hacia la definición de la superinteligencia . [ 103 ]

Emulación de todo el cerebro

Si bien el desarrollo de modelos transformadores como en ChatGPT se considera el camino más prometedor hacia la IAG, [ 104 ] [ 105 ] la emulación de cerebro completo puede servir como un enfoque alternativo. Con la simulación de cerebro completo, se construye un modelo cerebral escaneando y mapeando un cerebro biológico en detalle, y luego copiándolo y simulándolo en un sistema informático u otro dispositivo computacional. El modelo de simulación debe ser suficientemente fiel al original, de modo que se comporte prácticamente de la misma manera que el cerebro original. [ 106 ] La emulación de cerebro completo es un tipo de simulación cerebral que se discute en neurociencia computacional y neuroinformática , y para fines de investigación médica. Se ha discutido en la investigación de inteligencia artificial [ 89 ] como un enfoque para la IA fuerte. Las tecnologías de neuroimagen que podrían proporcionar la comprensión detallada necesaria están mejorando rápidamente, y el futurista Ray Kurzweil en el libro La singularidad está cerca [ 88 ] predice que un mapa de calidad suficiente estará disponible en una escala de tiempo similar a la potencia de cálculo requerida para emularlo.

Estimaciones preliminares

Estimaciones de la potencia de procesamiento necesaria para emular un cerebro humano en distintos niveles (de Ray Kurzweil, Anders Sandberg y Nick Bostrom ), junto con la supercomputadora más rápida del TOP500 , organizada por año. Nótese la escala logarítmica y la línea de tendencia exponencial, que supone que la capacidad computacional se duplica cada 1,2 años. Kurzweil cree que la transferencia de la mente será posible mediante simulación neuronal, mientras que Sandberg y Bostrom son menos seguros sobre el origen de la conciencia . [ 107 ]

Para la simulación cerebral de bajo nivel, se requeriría un clúster de computadoras o GPU muy potente, dada la enorme cantidad de sinapsis en el cerebro humano . Cada una de las 10¹¹ (cien mil millones) de neuronas tiene, en promedio, 7000 conexiones sinápticas (sinapsis) con otras neuronas. El cerebro de un niño de tres años tiene alrededor de 10¹⁵ sinapsis (un cuatrillón). Este número disminuye con la edad, estabilizándose en la edad adulta. Las estimaciones varían para un adulto, desde 10¹⁴ hasta 5 × 10¹⁴ sinapsis (de 100 a 500 billones). [ 108 ] Una estimación de la capacidad de procesamiento del cerebro, basada en un modelo de conmutación simple para la actividad neuronal, es de alrededor de 10¹⁴ (100 billones) de actualizaciones sinápticas por segundo ( SUPS ). [ 109 ]

En 1997, Kurzweil examinó varias estimaciones del hardware necesario para igualar al cerebro humano y adoptó una cifra de 10¹⁶ cálculos por segundo. [ d ] (Para comparar, si un "cálculo" fuera equivalente a una " operación de punto flotante " —una medida utilizada para clasificar las supercomputadoras actuales— entonces 10¹⁶ "cálculos" serían equivalentes a 10 petaFLOPS , alcanzados en 2011 , mientras que 10¹⁸ se alcanzaron en 2022 ). Utilizó esta cifra para predecir que el hardware necesario estaría disponible en algún momento entre 2015 y 2025, si continuaba el crecimiento exponencial de la potencia informática en el momento de escribir el texto.

Investigación actual

El Proyecto Cerebro Humano , una iniciativa financiada por la UE activa entre 2013 y 2023, ha desarrollado un atlas del cerebro humano particularmente detallado y de acceso público. [ 112 ] En 2023, investigadores de la Universidad de Duke realizaron un escaneo de alta resolución del cerebro de un ratón.

Críticas a los enfoques basados ​​en la simulación

El modelo de neurona artificial propuesto por Kurzweil y utilizado en muchas implementaciones actuales de redes neuronales artificiales es simple en comparación con las neuronas biológicas . Una simulación cerebral probablemente tendría que capturar el comportamiento celular detallado de las neuronas biológicas , actualmente comprendido solo a grandes rasgos. La sobrecarga que implica el modelado completo de los detalles biológicos, químicos y físicos del comportamiento neuronal (especialmente a escala molecular) requeriría una capacidad computacional varios órdenes de magnitud mayor que la estimada por Kurzweil. Además, las estimaciones no tienen en cuenta las células gliales , que se sabe que desempeñan un papel en los procesos cognitivos. [ 113 ]

Una crítica fundamental al enfoque del cerebro simulado se deriva de la teoría de la cognición corporizada , que afirma que la corporización humana es un aspecto esencial de la inteligencia humana y es necesaria para fundamentar el significado. [ 114 ] [ 115 ] Si esta teoría es correcta, cualquier modelo cerebral completamente funcional deberá abarcar más que solo las neuronas (por ejemplo, un cuerpo robótico). Goertzel [ 89 ] propone la corporización virtual (como en metaversos como Second Life ) como una opción, pero se desconoce si esto sería suficiente.

Perspectiva filosófica

"Inteligencia Artificial Fuerte" según se define en filosofía.

En 1980, el filósofo John Searle acuñó el término "IA fuerte" como parte de su argumento de la habitación china . [ 116 ] Propuso una distinción entre dos hipótesis sobre la inteligencia artificial: [ e ]

  • Hipótesis de la IA fuerte : Un sistema de inteligencia artificial puede tener "una mente" y "conciencia".
  • Hipótesis de IA débil : Un sistema de inteligencia artificial solo puede actuar como si pensara y tuviera mente y conciencia.

La primera la denominó «fuerte» porque implica una afirmación más contundente : presupone que le ha ocurrido algo especial a la máquina que va más allá de las capacidades que podemos evaluar. El comportamiento de una máquina de «IA débil» sería idéntico al de una máquina de «IA fuerte», pero esta última también tendría experiencia consciente subjetiva. Este uso es común en la investigación académica sobre IA y en los libros de texto. [ 117 ]

A diferencia de Searle y la IA convencional, algunos futuristas como Ray Kurzweil utilizan el término «IA fuerte» para referirse a la «inteligencia artificial general de nivel humano». [ 88 ] Esto no es lo mismo que la IA fuerte de Searle , a menos que se asuma que la conciencia es necesaria para la IA general de nivel humano. Filósofos académicos como Searle no creen que sea así, y para la mayoría de los investigadores de inteligencia artificial, la cuestión está fuera de su alcance. [ 118 ]

La IA convencional está más interesada en cómo se comporta un programa . [ 119 ] Según Russell y Norvig , "mientras el programa funcione, no les importa si lo llamas real o una simulación". [ 118 ] Si el programa puede comportarse como si tuviera mente, entonces no hay necesidad de saber si realmente la tiene; de ​​hecho, no habría forma de saberlo. Para la investigación en IA, la "hipótesis de IA débil" de Searle es equivalente a la afirmación "la inteligencia artificial general es posible". Por lo tanto, según Russell y Norvig, "la mayoría de los investigadores en IA dan por sentada la hipótesis de IA débil y no se preocupan por la hipótesis de IA fuerte". [ 118 ] Por lo tanto, para la investigación académica en IA, "IA fuerte" e "IAG" son dos cosas diferentes.

Conciencia

La consciencia puede tener diversos significados, y algunos aspectos desempeñan papeles importantes en la ciencia ficción y la ética de la inteligencia artificial :

  • Sensibilidad (o "conciencia fenoménica"): La capacidad de "sentir" percepciones o emociones subjetivamente, en contraposición a la capacidad de razonar sobre las percepciones. Algunos filósofos, como David Chalmers , utilizan el término "conciencia" para referirse exclusivamente a la conciencia fenoménica, que es aproximadamente equivalente a la sensibilidad. [ 120 ] Determinar por qué y cómo surge la experiencia subjetiva se conoce como el problema difícil de la conciencia . [ 121 ] Thomas Nagel explicó en 1974 que "se siente" como algo ser consciente. Si no somos conscientes, entonces no sentimos nada. Nagel utiliza el ejemplo de un murciélago: podemos preguntar razonablemente "¿ qué se siente ser un murciélago? ". Sin embargo, es improbable que preguntemos "¿qué se siente ser una tostadora?". Nagel concluye que un murciélago parece ser consciente (es decir, tiene conciencia) pero una tostadora no. [ 122 ] En 2022, un ingeniero de Google afirmó que el chatbot de IA de la compañía, LaMDA , había alcanzado la consciencia, aunque esta afirmación fue ampliamente cuestionada por otros expertos. [ 123 ]
  • Autoconciencia : Tener conciencia de uno mismo como un individuo separado, especialmente ser consciente de los propios pensamientos. Esto se opone a ser simplemente el "sujeto del propio pensamiento"; un sistema operativo o depurador puede ser "consciente de sí mismo" (es decir, representarse a sí mismo de la misma manera que representa todo lo demás), pero esto no es lo que la gente suele entender cuando usa el término "autoconciencia". [ f ] En algunos modelos avanzados de IA, los sistemas construyen representaciones internas de sus propios procesos cognitivos y patrones de retroalimentación, refiriéndose ocasionalmente a sí mismos usando construcciones de segunda persona como "tú" dentro de marcos de automodelado.

Estos rasgos tienen una dimensión moral. La consciencia de la IA suscitaría preocupaciones sobre el bienestar y la protección legal, al igual que en el caso de los animales. [ 124 ] Otros aspectos de la consciencia relacionados con las capacidades cognitivas también son relevantes para el concepto de derechos de la IA. [ 125 ] Determinar cómo integrar la IA avanzada con los marcos legales y sociales existentes es una cuestión emergente. [ 126 ]

Beneficios

La IA general podría mejorar la productividad y la eficiencia en la mayoría de los trabajos. Por ejemplo, en salud pública, la IA general podría acelerar la investigación médica, especialmente contra el cáncer. [ 127 ] Podría cuidar de los ancianos, [ 128 ] y democratizar el acceso a diagnósticos médicos rápidos y de alta calidad. Podría ofrecer educación divertida, económica y personalizada. [ 128 ] La necesidad de trabajar para subsistir podría volverse obsoleta si la riqueza producida se redistribuye adecuadamente . [ 128 ] [ 129 ] Esto también plantea la cuestión del lugar de los humanos en una sociedad radicalmente automatizada. [ 130 ]

La IA general también podría ayudar a tomar decisiones racionales y a anticipar y prevenir desastres. También podría ayudar a aprovechar los beneficios de tecnologías potencialmente catastróficas como la nanotecnología o la ingeniería climática , evitando al mismo tiempo los riesgos asociados. [ 131 ] Si el objetivo principal de una IA general es prevenir catástrofes existenciales como la extinción humana (lo cual podría ser difícil si la hipótesis del mundo vulnerable resulta ser cierta), [ 132 ] podría tomar medidas para reducir drásticamente los riesgos [ 131 ] minimizando al mismo tiempo el impacto de estas medidas en la calidad de vida de la humanidad.

Riesgos

Riesgos existenciales

La IAG puede representar múltiples tipos de riesgo existencial , que son riesgos que amenazan "la extinción prematura de la vida inteligente originaria de la Tierra o la destrucción permanente y drástica de su potencial para un desarrollo futuro deseable". [ 133 ] El riesgo de extinción humana por la IAG ha sido tema de muchos debates, pero también existe la posibilidad de que el desarrollo de la IAG conduzca a un futuro permanentemente defectuoso. En particular, podría usarse para difundir y preservar el conjunto de valores de quien la desarrolle. Si la humanidad todavía tiene puntos ciegos morales similares a la esclavitud en el pasado, la IAG podría afianzarlos irreversiblemente, impidiendo el progreso moral . [ 134 ] Además, la IAG podría facilitar la vigilancia masiva y el adoctrinamiento, que podrían usarse para crear un régimen totalitario mundial represivo y arraigado. [ 135 ] [ 136 ] También existe un riesgo para las propias máquinas. Si en el futuro se crean en masa máquinas con capacidad de sentir o que merezcan consideración moral, emprender un camino civilizatorio que descuide indefinidamente su bienestar e intereses podría ser una catástrofe existencial. [ 137 ] [ 138 ] Considerando cuánto podría mejorar la IA general el futuro de la humanidad y ayudar a reducir otros riesgos existenciales, Toby Ord denomina a estos riesgos existenciales «un argumento para proceder con la debida cautela», no para «abandonar la IA». [ 135 ]

Riesgo de pérdida de control y extinción humana

La tesis de que la IA plantea un riesgo existencial para los humanos, y que este riesgo necesita más atención, es controvertida pero fue respaldada en 2023 por muchas figuras públicas, investigadores de IA y directores ejecutivos de empresas de IA como Elon Musk , Bill Gates , Geoffrey Hinton , Yoshua Bengio , Demis Hassabis y Sam Altman . [ 139 ] [ 140 ]

En 2014, Stephen Hawking criticó la indiferencia generalizada:

Entonces, ante posibles futuros con beneficios y riesgos incalculables, los expertos seguramente están haciendo todo lo posible para asegurar el mejor resultado, ¿verdad? Incorrecto. Si una civilización alienígena superior nos enviara un mensaje diciendo: «Llegaremos en unas décadas», ¿simplemente responderíamos: «De acuerdo, llámennos cuando lleguen; dejaremos las luces encendidas»? Probablemente no, pero esto es más o menos lo que está sucediendo con la IA. [ 141 ]

El destino potencial de la humanidad se ha comparado a veces con el de los gorilas amenazados por las actividades humanas. Esta comparación plantea que una mayor inteligencia permitió a la humanidad dominar a los gorilas, que ahora son vulnerables de maneras que no pudieron prever. Como resultado, el gorila se ha convertido en una especie en peligro de extinción, no por malicia, sino simplemente como daño colateral de las actividades humanas. [ 142 ]

El escéptico Yann LeCun considera que las IA generales no tendrán ningún deseo de dominar a la humanidad y que debemos tener cuidado de no antropomorfizarlas ni interpretar sus intenciones como lo haríamos con las de los humanos. Afirmó que las personas no serán «lo suficientemente inteligentes como para diseñar máquinas superinteligentes, pero ridículamente estúpidas como para atribuirles objetivos absurdos sin ninguna medida de seguridad». [ 143 ] Por otro lado, el concepto de convergencia instrumental sugiere que, independientemente de sus objetivos, los agentes inteligentes tendrán razones para intentar sobrevivir y adquirir más poder como pasos intermedios para alcanzarlos. Y que esto no requiere tener emociones. [ 144 ]

Muchos académicos preocupados por el riesgo existencial abogan por una mayor investigación para resolver el " problema del control " y responder a la pregunta: ¿qué tipos de salvaguardas, algoritmos o arquitecturas pueden implementar los programadores para maximizar la probabilidad de que su IA, que mejora recursivamente, continúe comportándose de manera amigable , en lugar de destructiva, después de alcanzar la superinteligencia? [ 145 ] [ 146 ] Resolver el problema del control se complica por la carrera armamentística de la IA (que podría conducir a una carrera hacia el abismo de las precauciones de seguridad para lanzar productos antes que la competencia), [ 147 ] y el uso de la IA en sistemas de armas. [ 148 ]

La tesis de que la IA puede suponer un riesgo existencial también tiene detractores. Los escépticos suelen decir que la IAG es improbable a corto plazo, o que las preocupaciones sobre la IAG desvían la atención de otros problemas relacionados con la IA actual. [ 149 ] El ex zar del fraude de Google, Shuman Ghosemajumder, considera que para muchas personas ajenas al sector tecnológico, los chatbots y los LLM existentes ya se perciben como IAG, lo que genera más malentendidos y temor. [ 150 ]

Algunos investigadores, incluido Andrew Ng , cofundador de Google Brain , han afirmado que las campañas de comunicación sobre los supuestos riesgos existenciales de la IA impulsadas por ciertas empresas de IA (como OpenAI, Anthropic , DeepMind y Conjecture) podrían ser un intento de crear una captura regulatoria y de inflar el interés en sus productos. [ 151 ] [ 152 ]

En 2023, los directores ejecutivos de Google DeepMind, OpenAI y Anthropic, junto con otros líderes de la industria e investigadores, emitieron una declaración conjunta en la que afirmaban que "mitigar el riesgo de extinción por IA debería ser una prioridad global junto con otros riesgos a escala social como las pandemias y la guerra nuclear". [ 140 ]

Paro masivo

Investigadores de OpenAI estimaron en 2023 que "el 80% de la fuerza laboral estadounidense podría ver al menos el 10% de sus tareas laborales afectadas por la introducción de LLM, mientras que alrededor del 19% de los trabajadores podrían ver al menos el 50% de sus tareas impactadas". [ 153 ] [ 154 ] Consideran que los trabajadores de oficina son los más expuestos, por ejemplo, matemáticos, contadores o diseñadores web. [ 154 ] La IAG podría tener una mayor autonomía, capacidad para tomar decisiones, para interactuar con otras herramientas informáticas, pero también para controlar cuerpos robotizados. Una creencia común entre los expertos de las principales empresas de IA es que la mayoría de los trabajadores enfrentarán desempleo tecnológico debido a la IAG, comenzando con los trabajos de cuello blanco y, a medida que la robótica mejore, extendiéndose a los trabajos de cuello azul . [ 155 ] Los críticos de la idea argumentan que la IAG complementará en lugar de reemplazar a los humanos, y que la automatización desplaza el trabajo a corto plazo, pero no a largo plazo. [ 156 ] [ 157 ] [ 158 ]

Según Stephen Hawking, el resultado de la automatización en la calidad de vida dependerá de cómo se redistribuya la riqueza: [ 129 ]

Todos pueden disfrutar de una vida de ocio lujoso si la riqueza producida por las máquinas se comparte, o la mayoría de la gente puede acabar sumida en la miseria si los dueños de las máquinas logran presionar con éxito contra la redistribución de la riqueza. Hasta ahora, la tendencia parece inclinarse hacia la segunda opción, con la tecnología impulsando una desigualdad cada vez mayor.

Elon Musk argumentó en 2021 que la automatización de la sociedad requerirá que los gobiernos adopten una renta básica universal (RBU). [ 159 ] Hinton aconsejó de manera similar al gobierno del Reino Unido en 2025 que adoptara una RBU como respuesta al desempleo inducido por la IA. [ 160 ] En 2023, Hinton dijo: «Soy socialista [...] Creo que la propiedad privada de los medios de comunicación y de los "medios de computación" no es buena». [ 161 ]

Véase también

Notas

  1. 1 2 Véase más abajo el origen del término "IA fuerte" y la definición académica de " IA fuerte " e IA débil en el artículo Habitación china .
  2. ↑ El informe Lighthill criticó específicamente los "objetivos grandiosos" de la IA y condujo al desmantelamiento de la investigación en IA en Inglaterra. [ 56 ] En EE. UU., DARPA se propuso financiar únicamente "investigación directa orientada a la misión, en lugar de investigación básica no dirigida". [ 57 ] [ 58 ]
  3. ↑ Como escribe el fundador de la IA, John McCarthy : «Sería un gran alivio para el resto de los trabajadores de la IA si los inventores de nuevos formalismos generales expresaran sus esperanzas de una forma más cautelosa de lo que a veces ha sido el caso». [ 62 ]
  4. ↑ En "Mind Children" [ 110 ] se utiliza10 15 cps. Más recientemente, en 1997, [ 111 ] Moravec argumentó a favor de 10 8 MIPS, que correspondería aproximadamente a 10 14 cps. Moravec habla en términos de MIPS, no de "cps", que es un término no estándar introducido por Kurzweil.
  5. ↑ Tal como se define en un libro de texto estándar de IA: "La afirmación de que las máquinas podrían actuar de forma inteligente (o, quizás mejor, actuar como si fueran inteligentes) es llamada por los filósofos la hipótesis de la 'IA débil', y la afirmación de que las máquinas que lo hacen realmente piensan (en contraposición a simular el pensamiento) es llamada la hipótesis de la 'IA fuerte'". [ 109 ]
  6. ↑ Alan Turing hizo esta observación en 1950. [ 34 ]

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  • Halpern, Sue, "La autocracia tecnológica que se avecina" (reseña de Verity Harding , AI Needs You: How We Can Change AI's Future and Save Our Own , Princeton University Press, 274 págs.; Gary Marcus , Taming Silicon Valley: How We Can Ensure That AI Works for Us , MIT Press, 235 págs.; Daniela Rus y Gregory Mone , The Mind's Mirror: Risk and Reward in the Age of AI , Norton, 280 págs.; Madhumita Murgia , Code Dependent: Living in the Shadow of AI , Henry Holt, 311 págs.), The New York Review of Books , vol. LXXI, n.º 17 (7 de noviembre de 2024), págs.  44-46. "'No podemos esperar de manera realista que aquellos que esperan enriquecerse con la IA tengan en mente los intereses del resto de nosotros', ... escribe [Gary Marcus]. 'No podemos contar con gobiernos impulsados ​​por contribuciones de financiamiento de campañas [de empresas tecnológicas] para oponerse'. ... Marcus detalla las demandas que los ciudadanos deberían hacer a sus gobiernos y a las empresas tecnológicas . Estas incluyen transparencia sobre cómo funcionan los sistemas de IA; compensación para las personas si sus datos [se] utilizan para entrenar LLM ( modelos de lenguaje grandes ) y el derecho a consentir este uso; y la capacidad de responsabilizar a las empresas tecnológicas por los daños que causan eliminando la Sección 230 , imponiendo multas en efectivo y aprobando leyes de responsabilidad de productos más estrictas ... Marcus también sugiere... que una nueva agencia federal específica para la IA, similar a la FDA , la FCC o la FTC , podría proporcionar la supervisión más sólida.... La profesora de derecho de Fordham, Chinmayi Sharma ... sugiere... establecer un régimen de licencias profesionales para ingenieros que funcione de manera similar a las licencias médicas , demandas por negligencia , y el juramento hipocrático en medicina. «¿Y si, al igual que los médicos —pregunta—, los ingenieros de IA también juraran no hacer daño ?» (p.  46).
  • Holte, RC; Choueiry, BY (2003), "Abstracción y reformulación en inteligencia artificial", Philosophical Transactions of the Royal Society B , vol.  358, n.º  1435, pp. 1197–1204 , doi : 10.1098/rstb.2003.1317 , PMC 1693218 , PMID 12903653   
  • Hughes-Castleberry, Kenna , «Un enigma de misterio: El enigma literario La mandíbula de Caín , que ha desconcertado a la humanidad durante décadas, revela las limitaciones de los algoritmos de procesamiento del lenguaje natural», Scientific American , vol. 329, n.º 4 (noviembre de 2023), págs.  81-82. «Esta competición de misterio ha revelado que, si bien los modelos de PLN ( procesamiento del lenguaje natural ) son capaces de hazañas increíbles, sus capacidades están muy limitadas por la cantidad de contexto que reciben. Esto [...] podría causar [dificultades] a los investigadores que esperan utilizarlos para tareas como el análisis de lenguas antiguas . En algunos casos, existen pocos registros históricos de civilizaciones desaparecidas que sirvan como datos de entrenamiento para tal propósito». (pág.  82).
  • Immerwahr, Daniel , «Tus ojos mentirosos: La gente ahora usa IA para generar videos falsos indistinguibles de los reales. ¿Cuánto importa?», The New Yorker , 20 de noviembre de 2023, pp.  54-59. «Si por " deepfakes " entendemos videos realistas producidos con inteligencia artificial que realmente engañan a la gente, entonces apenas existen. Los falsificados no son profundos, y los profundos no son falsos. [...] Los videos generados por IA no funcionan, en general, en nuestros medios como evidencia falsificada. Su función se asemeja más a la de los dibujos animados , especialmente los obscenos.» (p.  59).
  • Leffer, Lauren, "Los riesgos de confiar en la IA: debemos evitar humanizar los modelos de aprendizaje automático utilizados en la investigación científica", Scientific American , vol. 330, n.º 6 (junio de 2024), págs.  80-81.
  • Lepore, Jill , "El chatbot: ¿Hablar con una máquina es una conversación?", The New Yorker , 7 de octubre de 2024, págs.  12-16.
  • Lepore, Jill , «Robot Lit: The prehistory of AI slop», The New Yorker , 25 de mayo de 2026, pp.  54-58. «La basura [literatura] producida por máquinas se ha dado a conocer como " basura" de IA —"basura" fue la palabra del año 2025 de Merriam-Webster— y está por todas partes, atascando el funcionamiento, ralentizando el tráfico y creando un desastre espantoso». (p. 54). 
  • Marcus, Gary , "¿Soy humano?: Los investigadores necesitan nuevas formas de distinguir la inteligencia artificial de la natural", Scientific American , vol. 316, n.º 3 (marzo de 2017), pp.  58-63. Marcus señala un obstáculo hasta ahora insuperable para la inteligencia artificial: la incapacidad para la desambiguación fiable. "[Prácticamente] cada oración [que generan las personas] es ambigua, a menudo de múltiples maneras. Nuestro cerebro es tan bueno para comprender el lenguaje que normalmente no lo notamos". Un ejemplo destacado es el "problema de desambiguación de pronombres" ("PDP"): una máquina no tiene forma de determinar a quién o a qué se refiere un pronombre en una oración, como "él", "ella" o "ello".
  • Marcus, Gary , "Confianza artificial: incluso los sistemas más nuevos y populares de inteligencia artificial general se ven obstaculizados por los mismos viejos problemas", Scientific American , vol. 327, n.º 4 (octubre de 2022), págs.  42-45.
  • McCarthy, John (octubre de 2007), "De aquí a la IA a nivel humano", Inteligencia Artificial , 171 (18): 1174– 1182, doi : 10.1016/j.artint.2007.10.009
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  • Quattrociocchi, Walter , «En qué se diferencian la IA y el juicio humano: Comparar a humanos y grandes modelos de lenguaje en pruebas de razonamiento subraya las diferencias entre ellos», Scientific American , vol. 334, n.º 5 (mayo de 2026), págs.  80-81. «Mientras que un ser humano interactúa con el mundo, un modelo [de lenguaje complejo] interactúa con una distribución de palabras. Su arquitectura los hace extraordinariamente buenos para reproducir patrones presentes en el texto. No les da acceso al mundo al que se refieren esas palabras. ... Son máquinas de automatización lingüística , no máquinas de comprensión ». (pág.  81).
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  • Scharre, Paul, «Aplicaciones letales: Los verdaderos peligros de una carrera armamentística de IA», Foreign Affairs , vol. 98, n.º 3 (mayo/junio de 2019), págs.  135-144. «Las tecnologías de IA actuales son potentes, pero poco fiables. Los sistemas basados ​​en reglas no pueden lidiar con circunstancias que sus programadores no previeron. Los sistemas de aprendizaje están limitados por los datos con los que fueron entrenados. Los fallos de la IA ya han provocado tragedias. Las funciones avanzadas de piloto automático en los automóviles, aunque funcionan bien en algunas circunstancias, han provocado que algunos vehículos choquen sin previo aviso contra camiones, barreras de hormigón y coches aparcados. En la situación equivocada, los sistemas de IA pasan de ser superinteligentes a superinútiles en un instante. Cuando un enemigo intenta manipular y piratear un sistema de IA, los riesgos son aún mayores». (pág.  140).
  • Sutherland, JG (1990), "Modelo holográfico de memoria, aprendizaje y expresión", International Journal of Neural Systems , vol. 1–3 , pp . 256–267  
  • Vincent, James, «Voz de bebé robot cachonda: James Vincent sobre los chatbots de IA», London Review of Books , vol. 46, n.º 19 (10 de octubre de 2024), págs.  29-32. «Los programas [de chatbots de IA] son ​​posibles gracias a las nuevas tecnologías, pero se basan en la tendencia humana atemporal a la antropomorfización ». (pág.  29).
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  • Zucker, Jean-Daniel (julio de 2003), "Una teoría fundamentada de la abstracción en inteligencia artificial", Philosophical Transactions of the Royal Society B , vol.  358, n.º  1435, pp. 1293–1309 , doi : 10.1098/rstb.2003.1308 , PMC 1693211 , PMID 12903672   
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