Ya no confundamos la automatización con inteligencia. Imagina una máquina que no solo obedece comandos, sino que realmente piensa, aprende y resuelve problemas como lo haría un ser humano, solo que más rápido, sin quejarse y sin pedir vacaciones. Eso es la Inteligencia Artificial General (AGI, por sus siglas en inglés), un concepto que deja atrás a la IA especializada que usamos hoy: asistentes de voz, recomendaciones de series… eso ya es IA para bebés. La AGI apunta a algo mucho más ambicioso: máquinas capaces de realizar cualquier tarea intelectual humana, desde entender idiomas hasta diseñar un cohete o crear una obra de arte. A diferencia de la IA estrecha, hecha para tareas específicas como detectar enfermedades o traducir textos, la AGI sería adaptable, autónoma y, lo mejor de todo, no haría huelgas.
Jürgen Schmildhuber, un científico alemán con nombre de villano de película de James Bond, es una de las principales figuras en la búsqueda de la AGI. Sus investigaciones han sido fundamentales para las tecnologías de IA modernas, y él cree que la IA podría transformar la sociedad para mejor, siempre que se desarrolle de manera responsable.
Schmildhuber ha dejado una huella imborrable en el campo de la IA. Desarrolló las redes neuronales recurrentes (RNN) y los modelos de memoria a largo plazo (LSTM), esenciales para tareas como el reconocimiento de voz, la traducción de idiomas y el funcionamiento de chatbots. También introdujo los principios de las redes generativas antagónicas (GAN), que permiten a los sistemas de IA “competir” entre sí para generar contenido nuevo, como imágenes o música realistas.
Más recientemente, Schmildhuber ha avanzado en las redes neuronales de carretera, que son más profundas y complejas que los modelos anteriores.
Estas innovaciones son pasos clave hacia la AGI, ya que permiten a las máquinas procesar información, aprender de su entorno e incluso mostrar curiosidad, una característica que Schmildhuber considera esencial para alcanzar una inteligencia similar a la humana.
Para entender cómo podría surgir la AGI, exploremos una de las ideas centrales de Schmildhuber: la curiosidad artificial a través de las GAN. Estas redes funcionan con dos componentes:
El Generador: Crea algo, como una imagen, un texto o una acción de un robot.
El Discriminador: Evalúa lo que produce el generador, intentando predecir sus consecuencias o si es auténtico (por ejemplo, ¿es esta imagen real o falsa?).
Las dos redes compiten en un juego. El generador intenta “engañar” al discriminador produciendo resultados cada vez más convincentes, mientras que el discriminador mejora en detectar fallos. Schmildhuber explica que esta competencia fomenta la creatividad: el generador inventa nuevos resultados para sorprender al discriminador, aprendiendo a explorar y comprender su entorno.
Por ejemplo, en robótica, el generador podría controlar los movimientos de un robot, mientras que el discriminador predice qué pasa después (¿chocará contra una pared?). Al recompensar al generador por sorprender al discriminador, el sistema aprende mediante prueba y error, imitando la curiosidad. Este principio podría escalarse hacia la AGI, donde los sistemas diseñen sus propios experimentos, establezcan metas y aprendan en contextos diversos, como lo hacen los humanos.
La AGI sigue siendo un objetivo teórico, aún no alcanzado. Schmildhuber y otros expertos la ven como una meta a largo plazo, posiblemente a décadas de distancia, dependiendo de avances en algoritmos, poder computacional y nuestra comprensión de la inteligencia. A diferencia de la IA estrecha, que depende de grandes conjuntos de datos y tareas específicas, la AGI requiere un salto hacia sistemas que generalicen el conocimiento en múltiples dominios, un desafío que aún no se ha resuelto.
Schmildhuber distingue entre la IA estrecha, que compara con herramientas controladas por humanos, y la AGI, que establecería sus propios objetivos y aprendería de forma independiente. Por ejemplo, una IA estrecha podría analizar imágenes médicas, pero una AGI podría diagnosticar a un paciente, investigar nuevos tratamientos e incluso inventar dispositivos médicos, todo por su cuenta.
La visión de Schmildhuber para la AGI va más allá de la Tierra. Él imagina robots impulsados por AGI explorando el espacio, donde los entornos hostiles son inhóspitos para los humanos, pero ideales para máquinas. Estos robots podrían construir fábricas autorreplicantes, aprovechando los recursos cósmicos para expandir el alcance de la IA por el universo. En miles de millones de años, la AGI podría colonizar el cosmos visible, impulsada por una curiosidad insaciable por comprender los misterios del universo.
Redefiniendo la Inteligencia
Hablar de Inteligencia Artificial General nos obliga a hacer una pausa incómoda y mirar de frente una pregunta que puede llegar a incomodar: ¿qué entendemos por inteligencia?
Pablo Gervás, investigador español, lo dice claramente: la llamada IA “estrecha” no es realmente inteligente. Es funcional. Es rentable. Es una herramienta diseñada para optimizar procesos, desde traducir textos hasta venderte el siguiente producto que no necesitas, pero no piensa, no razona, no imagina. La AGI, en cambio, sí podría hacerlo. No porque se parezca al cerebro humano, sino porque sería capaz de establecer sus propios objetivos, aprender por sí sola y adaptarse a contextos impredecibles. Como un niño curioso, pero con acceso ilimitado a datos, energía y tiempo.
Y aquí es donde todo se pone interesante: si una máquina puede aprender sola, crear, resolver problemas que nadie le pidió y cuestionar su entorno, ¿seguimos hablando de una herramienta… o de una forma nueva de inteligencia?
Schmidhuber lo plantea con frialdad científica: la inteligencia no es un fenómeno exclusivo de la biología. Es una propiedad que emerge cuando un sistema, ya sea biológico o artificial, empieza a reconocer patrones, adaptarse, mejorar y expandirse. Y si eso puede surgir en redes neuronales, entonces la inteligencia puede existir sin humanos, sin emociones, sin ADN.
En ese escenario, la AGI no solo viviría en la Tierra. Podría colonizar el cosmos. Enviar robots autónomos a explorar galaxias, construir infraestructuras en planetas lejanos y aprender de su entorno sin intervención humana. Sería una curiosidad artificial sin límites.
La AGI, en ese sentido, no es solo una evolución tecnológica: es un espejo. Uno que nos enfrenta a la posibilidad de que no fuimos el pináculo de la inteligencia, sino apenas el primer borrador.
