Las 3 etapas de la inteligencia artificial: desde la actualidad hasta la superinteligencia

La inteligencia artificial ha experimentado avances revolucionarios en las últimas décadas, transformando profundamente la forma en que se interactúa con la tecnología y abriendo nuevas posibilidades en una amplia gama de sectores. 

Con el objetivo de simular la inteligencia humana, la IA se ha convertido en una disciplina en constante cambio y mejora que busca desarrollar sistemas capaces de aprender, razonar y tomar decisiones autónomas.

A medida que esta tecnología avanza casi de forma imparable, se podría pasar de una inteligencia inferior a una superior, lo que significa que irían surgiendo características similares a las humanas, como las emociones y determinados procesos cognitivos.

En la actualidad —porque quién sabe si puede nacer una variedad nueva— existen 3 tipos de modelos de inteligencia artificial, cada uno con una capacidad diferente para realizar tareas. Si bien no hay que alarmarse ni caer en discursos baratos, es crucial pensar en el futuro y establecer un marco ético y moral para controlar la IA, considerando sus posibles consecuencias.

ANI, AGI, ASI: 3 escalones dentro de la inteligencia artificial

Inteligencia Artificial Débil (ANI)

Esta etapa representa el nivel actual de la mayoría de las aplicaciones de IA. La IA débil o IA estrecha, como también se le conoce, se centra en tareas específicas y limitadas, como el reconocimiento de voz o los sistemas de recomendaciones.

La ANI está presente en muchas aspectos de la vida aunque no te lo imagines, como Google Translate y Siri. 

Estas herramientas están diseñadas para realizar tareas específicas de manera eficiente pero carecen de comprensión y conciencia de sí mismos. No pueden generalizar conocimientos o aprender de manera independiente más allá de sus áreas de especialización y, por lo tanto, es necesaria la intervención humana.

Los sistemas ANI se pueden clasificar en 2 categorías: sistemas de aprendizaje supervisado y sistemas de aprendizaje no supervisado. Los sistemas de aprendizaje supervisado se entrenan en conjuntos de datos etiquetados que permiten que el sistema aprenda la relación entre los datos de entrada y la salida deseada. 

Estas aplicaciones se consideran débiles o limitadas porque no pueden igualar la inteligencia humana, ya que la ANI no es sensible ni consciente y como en los casos antes mencionados su uso se destina a una sola función.

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Inteligencia Artificial general (AGI)

La IA general se refiere a sistemas de inteligencia artificial que pueden comprender, aprender y aplicar conocimientos de manera similar a los seres humanos. 

Estos sistemas tendrían habilidades cognitivas y de razonamiento ampliadas, pudiendo abordar diferentes tareas y aprender nuevas habilidades por sí mismos. La AGI sería capaz de superar las limitaciones de la IA débil y podría llevar a cabo tareas intelectuales de manera similar a la humana.

La AGI no pretende tener capacidades cognitivas generales, es decir, son programas diseñados para resolver un solo problema y, por tanto, no experimentan conciencia, solo buscan imitarla. Esta supera con creces las capacidades de la IA —tal y como se conoce actualmente— y a algunos científicos les preocupa que conduzca a un futuro distópico.

Algunos ejemplos son los vehículos autónomos y el superordenador Watson de IBM. Dicho esto, la AGI en informática se plantea como un sistema inteligente con un conocimiento exhaustivo o completo y capacidades de computación cognitiva.

Superinteligencia Artificial (ASI)

La superinteligencia implica una IA que supera significativamente la inteligencia humana en todos los aspectos. Es un tipo de IA hipotética, es decir, no se ha podido alcanzar en la actualidad pero se sabe qué pasará si esto ocurre. 

Estos sistemas serían capaces de comprender y resolver problemas complejos en una amplia gama de dominios, incluso aquellos que están más allá del alcance de la comprensión humana. La superinteligencia podría conducir a avances revolucionarios en la ciencia, la tecnología y otros campos, pero también plantea desafíos y peligros significativos.

Con superinteligencia, las máquinas pueden pensar en las posibles abstracciones/interpretaciones que son simplemente imposibles de pensar para los humanos. Esto se debe a que el cerebro humano tiene un límite para la capacidad de pensar que está restringida a los miles de millones de neuronas.

La ASI sería muchísimo mejor en todo lo que el humano haga, ya sea en matemáticas, ciencias, artes, deportes, medicina... y tendría una mayor memoria con una capacidad más rápida para procesar y analizar situaciones, datos y sentimientos. 

Debido a este hecho, se puede asegurar que las capacidades de toma de decisiones y resolución de problemas de las máquinas superinteligentes serían muy superiores y precisas en comparación con las de los seres humanos.

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El problema de esta última etapa radica precisamente en lo que de forma hipotética la IA sería capaz de hacer. Uno de los mayores riesgos radica en la falta de control y supervisión adecuados sobre una AGI. Si no se implementan medidas efectivas, existe el temor de que pueda volverse incontrolable y actuar de manera perjudicial para los seres humanos. 

Además, se suma el riesgo de uso malintencionado de la AGI, ya que podría ser utilizada por gobiernos u organizaciones con fines maliciosos, como el desarrollo de armas autónomas o ciberataques avanzados.

Pese a todo esto y sabiendo que aún queda mucho camino que recorrer, es importante enfatizar que la IA no es la solución para todos los problemas del mundo. Esta no puede reemplazar por completo el trabajo humano, ni resolver todos los problemas sociales y económicos. 

Sin embargo, si se desarrolla y utiliza de manera responsable y con una visión a largo plazo, la inteligencia artificial puede ser una herramienta poderosa para abordar muchos de los desafíos más complejos de ahora —y del futuro—.