¡La inteligencia artificial general da paso a máquinas que pueden comportarse, funcionar y aprender como nosotros!

La inteligencia artificial ha cambiado la forma en que las máquinas realizan el trabajo. Hoy en día, su computadora puede realizar muchas tareas personales y profesionales si la entrena con herramientas de IA. Algunos ejemplos son la creación de imágenes, la producción de voz a partir de texto, el control de utilidades, etc.

Pero estos no son verdaderamente inteligentes. Hay muchos meses de entrenamiento detrás de tal automatización.

¿Qué tal una aplicación informática realmente inteligente que pueda aprender por sí misma? Ese es el dominio de la inteligencia general artificial. ¡Siga leyendo para conocer esta tecnología revolucionaria hoy!

Introducción

AGI es una tecnología que puede hacer que el software y el hardware sean tan inteligentes que expresen habilidades cognitivas similares a las humanas. Tiene otros nombres como IA fuerte, IA completa, etc.

Para simplificarlo, le presenta al sistema AGI inteligente un problema que no conocía antes. La computadora inteligente analizará el problema, realizará una investigación en línea y brindará una solución al problema.

IBM, OpenAI, Microsoft, Google Brain, Darktrace, Deepmind, etc., son los que se mueven más rápido en la tecnología AGI. Estas compañías están tratando de infundir lo siguiente en una computadora inteligente diseñada:

  • Inteligencia general similar a la humana
  • Express Intelligence no está vinculado a ninguna tarea específica como escribir o hablar
  • Generalizar nuevos aprendizajes y vincular los conocimientos con experiencias previas
  • Dar sentido a los aprendizajes que son cualitativamente diferentes
  • Percibir y analizar tareas desde el contexto del mundo real.

Actualmente, no existe una verdadera inteligencia general artificial (AGI). IBM Strong AI y Google Brain están haciendo algunos progresos, pero aún no están listos para la producción.

Beneficios y necesidades

Necesitamos AGI para reemplazar a los seres humanos en lugares peligrosos. Además, las computadoras AGI pueden ofrecer un nivel de productividad imprevisto en las operaciones comerciales.

Las aplicaciones de AGI también ayudarán a la raza humana a resolver acertijos difíciles en medicina, atención médica, cadena de suministro, economía, finanzas y ciencias sociales.

Aquí hay algunas otras razones vitales para desarrollar un AGI:

  • Las aplicaciones AGI pueden exhibir una mejor comprensión de causa y efecto para ayudar a los humanos con proyectos de evaluación de riesgos.
  • Los AGI pueden usar de manera efectiva varias percepciones sensoriales como el color, el sonido, la profundidad, las imágenes y las dimensiones.
  • Dichos programas informáticos inteligentes pueden comandar un brazo robótico para realizar habilidades motoras finas, como ensamblar dispositivos electrónicos de principio a fin.
  • La capacidad de procesamiento de lenguaje natural (NLP) de un AGI facilitará la automatización. Solo puede pronunciar algunas palabras clave y la herramienta AGI creará el flujo automatizado que necesita.
  • Los AGI pueden resolver problemas únicos después de analizar el problema y analizar el entorno del mundo real. No es necesario cumplir ninguna condición If/Then, If/Else, etc.
  • Los AGI pueden ayudar a los creadores de contenido, artistas, diseñadores y arquitectos con ideas innovadoras.
  • Las aplicaciones de AGI pueden ofrecer un excelente servicio al cliente sin fallar, ya que también exhibirán inteligencia emocional y social.

IA contra AGI

#1. Modo de acción

La IA, también conocida como IA estrecha, es una aplicación inteligente reactiva. Reaccionará con una lista preestablecida de acciones cuando reciba señales de activadores de eventos.

Los AGI no necesitarán ningún desencadenante de eventos. Estas aplicaciones responderán de manera proactiva, como los humanos, para prevenir problemas, resolver acertijos, etc.

#2. Ámbito de actuación

Las IA estrechas o débiles también tienen un alcance de trabajo limitado. Una IA de escritura no conducirá un automóvil y viceversa. La aplicación limitada también hace que el desarrollo sea costoso e ineficiente a nivel de producción.

Un AGI podría administrar una planta de fabricación completa, miles de hogares en una localidad de una región o todas las oficinas de su empresa. Está abierto a cualquier desafío ya que tiene capacidades de aprendizaje cognitivo, razonamiento y toma de acción proactiva.

#3. Habilidades para resolver problemas

Las IA estrechas resuelven principalmente problemas cerrados como navegación GPS, búsqueda web basada en palabras clave, escritura de IA, finalización de código de IA, etc.

La inteligencia general artificial puede manejar problemas abiertos, como crear una estrategia de marketing de campo mediante el análisis del mercado, los clientes y los productos.

#4. Capacidad de memoria

La mayoría de los programas débiles de IA se basan en máquinas con memoria limitada. Las IA se basan en un conjunto de redes neuronales artificiales y bases de datos de entrenamiento. Cuando la base de datos o los algoritmos son antiguos, las IA se atascan.

Los AGI vendrán con una memoria virtualmente infinita (recursos de conocimiento) a través de bases de datos locales, bases de datos en la nube e Internet.

#5. Actualizaciones

Los humanos necesitan actualizar las IA débiles regularmente a medida que cambian los requisitos comerciales y las tendencias del mercado.

Los AGI actualizarán sus memorias y bases de datos por sí mismos. No solicitará la intervención humana.

Enfoques

#1. El enfoque subsimbólico

Aquí, los desarrolladores de AGI usan aplicaciones que se asemejan al cerebro humano. Por ejemplo, AlphaGo de DeepMind, redes neuronales convolucionales, sistemas de aprendizaje profundo, etc.

#2. El enfoque simbólico

En este método, los desarrolladores de AGI utilizan diagramas de flujo, símbolos y declaraciones si-entonces. La inteligencia artificial general utiliza un algoritmo primario para aprender y crear una base de conocimientos. Además, puede comparar el algoritmo y sus símbolos con aspectos del mundo real y desarrollar mejores procesos de pensamiento que las IA débiles.

#3. Enfoque de cuerpo entero

En este concepto, los desarrolladores de AGI quieren incluir todo el software, hardware, red y capacidades sensoriales en un cuerpo similar al humano. El humanoide puede caminar, hablar, tocar a las personas, etc.

#4. El enfoque híbrido

La vía híbrida para el desarrollo de AGI se basa en los enfoques subsimbólico y simbólico.

Un ejemplo exitoso de esta categoría es Sophia, un robot humanoide. Comprende sistemas tanto simbólicos como conexionistas. Por ejemplo, Sophia necesita la arquitectura CogPrime y la base de datos AtomSpace para sus funcionalidades.

#5. Enfoque Matemático

Los investigadores tienen como objetivo asignar el poder computacional infinito de AGI. Por lo tanto, estas aplicaciones y dispositivos inteligentes podrán realizar la cantidad requerida de resolución de problemas matemáticos para tomar decisiones sobresalientes.

¿Cómo funciona AGI?

Un programa AGI utilizará varias tecnologías para lograr habilidades cognitivas a nivel humano. Estos son los siguientes:

Entrada y salida (E/S)

Los AGI utilizan varios dispositivos sensoriales para realizar sus tareas en plantas de fabricación o como vehículos autónomos. Estos sensores pueden ser visuales, RFID, temperatura, presión, velocidad, movimiento, etc.

Otro grupo de AGI puede requerir OCR, conectores de bases de datos, etc., para realizar operaciones comerciales en las oficinas.

Habilidades motoras

Todo el cuerpo, brazos robóticos, vehículos autónomos, etc., funcionan realizando movimientos finos. Los AGI se basan en habilidades motoras adquiridas a partir de redes neuronales, procesamiento de imágenes 3D, imitación visual, etc.

PNL

Un AGI puede aprender de varias fuentes, como artículos de sitios web, revistas de investigación, libros electrónicos, videos de YouTube, etc. Para este propósito, la aplicación inteligente primero aprende a interpretar el lenguaje natural en lenguaje de máquina.

Razonamiento y resolución de problemas

Un robot o aplicación AGI a menudo usa simulaciones para resolver un problema único. Dado que tiene enormes capacidades de procesamiento y memoria, la máquina puede ejecutar múltiples simulaciones simultáneamente. Luego, de acuerdo con la tasa de éxito, puede elegir una simulación.

Pensamiento creativo

Los AGI pueden usar múltiples redes neuronales para crear ideas únicas y creativas como formas de arte, notas musicales, artículos, etc.

Reconocimiento facial y procesamiento de sonido

Los AGI humanoides que interactúan con personas utilizan principalmente análisis de sonido y reconocimiento facial. Después de procesar el audio y las imágenes de su entorno y verificarlo con las bases de conocimiento existentes, puede interactuar con los humanos.

Desafíos

La inteligencia artificial general tiene una inmensa posibilidad de transformar el mundo de la IA. Pero llegar a esta etapa no es un proceso sencillo. Estos son los desafíos y obstáculos de desarrollar un AGI:

#1. Dominar habilidades similares a las humanas

Para obtener verdadera inteligencia a nivel humano, un AGI tiene que dominar algunas habilidades. Estos incluyen habilidades motoras, comprensión del lenguaje natural, percepción sensorial, conexión emocional y social y creatividad a nivel humano.

#2. Ausencia de Protocolo de Trabajo

No existen protocolos de trabajo estándar de los sistemas de IA para una colaboración sin esfuerzo. Por lo tanto, implementar un sistema AGI completo enfrenta deficiencias técnicas inevitables.

#3. Falta de alineación empresarial

La integración de la IA en los sistemas existentes sigue siendo un proceso complejo. Como las partes interesadas aún desconocen sus parámetros operativos, es difícil mantener su desarrollo alineado con los objetivos comerciales.

#4. Brechas de comunicación

Todavía hay una brecha de comunicación entre los sistemas de IA separados. Dado que es imposible compartir datos sin problemas entre estos sistemas, el aprendizaje interno de los modelos de IA se ve obstaculizado y su universalidad se reduce.

#5. Ausencia de Dirección AGI

No hay planes ni instrucciones para implementar AGI en las operaciones comerciales de la empresa. Por lo tanto, su implementación se vuelve costosa y la realización se ve obstaculizada.

Como saben, aún no se ha logrado el desarrollo completo de la inteligencia artificial general. Sin embargo, estas tendencias de IA influirán en AGI:

#1. Procesamiento del lenguaje natural (PNL)

NLP o procesamiento de lenguaje natural se refiere al proceso mediante el cual la IA puede comprender el lenguaje humano y convertirlo en códigos compatibles con máquinas. Utilizando NLP, AGI puede esperar poder interactuar con humanos de manera realista.

#2. Metaverso

Metaverse es una tecnología que ofrece una experiencia de usuario inmersiva. Con más personas interesadas, AGI evolucionará para ayudar a Metaverse a construir un mundo virtual.

#3. IA de código bajo o sin código

Existe una demanda creciente de soluciones de código bajo o sin código, incluso para herramientas y algoritmos de IA. Estas soluciones vienen con interfaces intuitivas para facilitar los procesos complejos de desarrollo de aplicaciones.

#4. Aumento de la fuerza laboral

Significa humanos y empleados digitales que trabajan codo con codo en una organización. Aunque muchos temen que la IA deje a los humanos sin empleo, incluir la IA en las operaciones la hará más eficiente.

#5. IA cuántica

Quantum AI tiene una alta probabilidad de influir en AGI al acelerar los algoritmos de ML y ayudarlo a obtener resultados a una velocidad rápida. También puede neutralizar los obstáculos que AGI podría enfrentar al analizar un gran volumen de datos.

#6. Ética de la IA

Los riesgos potenciales de la IA son imposibles de ignorar. Si no se utiliza correctamente, la IA podría ser peligrosa para la humanidad. Por lo tanto, la ética de la IA recibirá más atención en los próximos años.

#7. Chatbots de IA

Los chatbots de IA o los asistentes virtuales pueden tener una conversación natural y realizar operaciones basadas en reglas. Al reemplazar a los agentes de soporte humanos, estos chatbots ya han reducido los costos operativos para las empresas. En el futuro, esto puede revolucionar AGI.

Riesgos de AGI

  • Si la base de datos del AGI es limitada, puede tomar decisiones desastrosas que perjudiquen negocios y hogares.
  • Los AGI pueden convertirse en objetivos de ataques de piratería avanzados. Si un pirata informático bloquea una máquina AGI, podría dañar todo el negocio.
  • Los desarrolladores de IA han informado varios incidentes de decisiones sesgadas tomadas por prototipos de AGI.
  • Dar a las AGI acceso ilimitado a la base de datos también podría violar varias normas de privacidad en todo el mundo.

A continuación, veremos ejemplos del mundo real de Inteligencia General Artificial.

Ejemplos del mundo real

El abogado de IA ROSS puede buscar miles de millones de documentos legales en menos de tres segundos. Puede ingresar cualquier pregunta legal y le brindará respuestas precisas.

Es un AGI porque utiliza varias tecnologías inteligentes como clasificación, recuperación y comprensión. Además, tiene un campo de acción más amplio ya que abarca todos los nichos del dominio jurídico.

#2. AlphaGo

AlphaGo es un reproductor de juegos de mesa Go basado en IA. Es la primera máquina inteligente que derrotó a un jugador profesional de Go. Aunque se trata de una IA con un alcance de acción limitado, tiene capacidades de autoaprendizaje. AlphaGo puede aprender de su competidor y de sus propios errores.

#3.Herramientas de IA integradas de OpenAI

La gama de sistemas de IA de OpenAI, como se menciona a continuación, puede realizar varias tareas automáticamente cuando se combinan mediante llamadas API:

  • GPT-3 crea textos basados ​​en lenguaje natural a partir de frases y pistas simples. Muchos juegos en línea y experiencias de realidad mixta como «Virtual Being» basado en historias de FableStudio usan GPT-3 para historias interactivas.
  • Codex ayuda a los desarrolladores a traducir entradas de lenguaje natural en códigos para una codificación conveniente.
  • DALL·E ayuda a los creadores de NFT y artistas digitales a producir miles de obras de arte originales y únicas en unos pocos minutos. La IA también puede editar imágenes.

#4. ibm watson

IBM Watson es un paquete de IA de servicio completo para empresas. Podemos llamarlo AGI ya que tiene varias aplicaciones. Hay diferentes AI de Watson, y estos son los siguientes:

  • IBM Watson Assistant para atención al cliente o asistencia virtual
  • IBM Watson Discovery crea conocimientos y respuestas a partir de documentos comerciales complejos
  • Comprensión y clasificador del lenguaje natural de IBM Watson

Ultimas palabras

Hasta ahora, ha explorado el concepto de inteligencia general artificial. También ha aprendido su funcionamiento, desafíos, ejemplos, riesgos y más.

Aprender lo anterior te ayudará a planificar correctamente tus proyectos de desarrollo de inteligencia artificial. Debe ser lo suficientemente flexible para incluir aplicaciones inteligentes de próxima generación en su proyecto y convertirlo en un AGI.

Si tiene una empresa que busca hacer que las operaciones sean más productivas y rentables, AGI podría ser la respuesta, aunque se están realizando más desarrollos.

A continuación, puede obtener más información sobre el aprendizaje automático.