¿Qué es la inteligencia general artificial? Todo lo que necesitas saber

¡La inteligencia artificial general está dando paso a máquinas que pueden comportarse, trabajar y aprender como nosotros!

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

Pero estas no son personas realmente inteligentes. Hay muchos meses de entrenamiento detrás de tal automatización.

¿Qué pasa con una aplicación informática verdaderamente inteligente que puede aprender por sí misma? Este es el campo de la inteligencia artificial general.¡Siga leyendo para aprender sobre esta tecnología revolucionaria hoy!

Introducción

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

Para simplificar, le planteas un problema a un sistema AGI inteligente que antes desconocía. 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. se están moviendo rápidamente hacia la tecnología AGI. Estas empresas están tratando de incorporar lo siguiente en una computadora inteligente diseñada:

• Inteligencia general humana
• La inteligencia expresa no está relacionada con ninguna tarea específica, como escribir a máquina o hablar.
• Generalizar nuevos conocimientos y relacionar conocimientos con experiencias previas.
• Dar sentido al conocimiento que es cualitativamente diferente.
• Perciba y analice tareas desde un contexto del mundo real

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

Beneficios y necesidades

Necesitamos AGI para reemplazar a los humanos en lugares peligrosos. Además, las computadoras AGI pueden proporcionar niveles de rendimiento imprevistos en las operaciones comerciales.

Las aplicaciones de AGI también ayudarán a la humanidad a resolver problemas complejos en medicina, atención médica, cadena de suministro, economía, finanzas y ciencias sociales.

Aquí hay algunas razones más importantes para desarrollar AGI:

• Las aplicaciones AGI pueden demostrar una mejor comprensión de causa y efecto para ayudar a las personas en proyectos de evaluación de riesgos.
• OIIS puede usar efectivamente varias percepciones sensoriales como color, sonido, profundidad, efectos visuales y tamaño.
• Tales programas informáticos inteligentes pueden controlar un brazo robótico para realizar habilidades motoras finas, como ensamblar dispositivos electrónicos de principio a fin.
• La capacidad de procesamiento del lenguaje natural de AGI (PNL) simplificará la automatización. Simplemente puede decir algunas palabras clave y la herramienta AGI creará el flujo automatizado que necesita.
• OIIS puede resolver problemas únicos después de considerar el problema y analizar el entorno del mundo real. No hay necesidad de cumplir con ninguna condición if/then, si/else, etc.
• AGIS puede ayudar a los creadores de contenido, artistas, diseñadores y arquitectos con ideas listos para usar.
• Las aplicaciones AGI pueden ofrecer un excelente servicio al cliente sin ninguna omisión, ya que también demuestran inteligencia emocional y social.

Ai vs. agi

№1. Modus operandi

La IA, también conocida como IA estrecha, es una aplicación inteligente reactiva. Reaccionará con una lista establecida de acciones cuando reciba señales de los desencadenantes del evento.

AGIS no necesitará ningún evento desencadenante. Estas aplicaciones reaccionarán activamente como humanos para prevenir problemas, resolver acertijos, etc.

№ 2. Alcance

Las AI estrechas o débiles también tienen un alcance limitado de trabajo. Una IA de escritura no debe conducir un automóvil y viceversa. El alcance limitado también hace que el desarrollo sea costoso e ineficiente en el nivel de producción.

Un solo AGI puede ejecutar una planta de fabricación completa, miles de casas en un vecindario o todas las oficinas de su empresa. Está abierto a cualquier tarea porque tiene aprendizaje cognitivo, razonamiento y acción activa.

№3. Habilidades para resolver problemas

La IA estrecha resuelve principalmente tareas cerradas como navegación GPS, búsqueda de palabras clave web, escritura de IA, finalización del código de IA, etc.

La inteligencia general artificial puede resolver problemas abiertos, como crear una estrategia de marketing sobre el punto al analizar el mercado, los clientes y los productos.

№ 4. Capacidad de memoria

La mayoría de los programas de IA débiles se basan en máquinas con memoria limitada. AI se basa en un conjunto de redes neuronales artificiales y bases de datos de capacitación. Cuando la base de datos o los algoritmos se vuelven desactualizados, la IA se atasca.

AGIS se entregará con memoria prácticamente 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 regularmente la IA débil a medida que cambian las necesidades comerciales y las tendencias del mercado.

OIIS actualizará su propia memoria y bases de datos. No debe requerir intervención humana.

enfoques

№1. Enfoque subsimbólico

Aquí, los desarrolladores de AGI usan aplicaciones que se parecen al cerebro humano. Por ejemplo, Alphago de Deepmind, redes neuronales convolucionales, sistemas de aprendizaje profundo, etc.

№ 2. Enfoque simbólico

En este método, los desarrolladores AGI usan diagramas de flujo, símbolos y declaraciones IF-Then. La inteligencia artificial general utiliza el algoritmo primario para entrenar y construir una base de conocimiento. También puede comparar el algoritmo y sus símbolos con los aspectos del mundo real y desarrollar mejores procesos de pensamiento que los AI débiles.

№3. Enfoque de todo el cuerpo

En este concepto, los desarrolladores de AGI quieren incorporar todo el software, el hardware, las redes y las capacidades sensoriales en el cuerpo humano. Un humanoide puede caminar, hablar, tocar a las personas, etc.

№ 4. Enfoque híbrido

La ruta híbrida del desarrollo AGI se basa en enfoques subsimbólicos y simbólicos.

Un ejemplo exitoso de esta categoría es Sophia, un robot humanoide. Incorpora sistemas simbólicos y conexionistas. Por ejemplo, Sophia requiere la arquitectura CogPrime y la base de datos AtomSpace.

№ 5. Enfoque matemático

Los investigadores apuntan a asignar un poder computacional infinito a OIIS. En consecuencia, estas aplicaciones y dispositivos inteligentes podrán realizar la cantidad requerida de tareas matemáticas para tomar decisiones pendientes.

¿Cómo funciona el programa AGI?

El programa AGI utilizará diversas tecnologías para lograr habilidades cognitivas a nivel humano. Es como se muestra a continuación:

Entrada y salida (E/S)

OIIS utiliza una variedad de dispositivos de sensores para realizar sus tareas en plantas de fabricación o como vehículos no tripulados. Estos sensores pueden ser visuales, RFID, temperatura, presión, velocidad, sensores de movimiento, etc.

Otro grupo de AGI puede necesitar OCRS, conectores de bases de datos, etc. para realizar operaciones comerciales en oficinas.

Habilidades motoras

Todo el cuerpo, los brazos robóticos, los vehículos autónomos, etc. operan haciendo movimientos sutiles. Los AGI confían en las habilidades motoras adquiridas a través de redes neuronales, procesamiento de imágenes en 3D, imitación visual, etc.

PNLP

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

№1. Procesamiento del lenguaje natural (PNL)

PNL o el procesamiento del lenguaje natural se refieren al proceso por el cual la IA puede comprender el lenguaje humano y convertirlo en códigos respaldados por la máquina. Usando PNL, AGI puede esperar interactuar con los humanos de manera realista.

№ 2. Metaverse

Metaverse es una tecnología que ofrece una experiencia de usuario inmersiva. A medida que más personas se interesen, AGI evolucionará para ayudar a que el Metaverse cree un mundo virtual.

№3. AI de código bajo o sin código

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

№ 4. Aumento de la fuerza laboral

Esto significa que los humanos y los empleados digitales están trabajando uno al lado del otro en una organización. Si bien muchos temen que la IA haga que las personas sean desempleadas, la incorporación de IA en las operaciones las hará más eficientes.

№ 5. AI cuántica

Quantum AI tiene una alta probabilidad de afectar a AGI al acelerar los algoritmos de aprendizaje automático y ayudarlo a obtener resultados rápidamente. También puede neutralizar los obstáculos que AGI puede enfrentar al analizar grandes cantidades de datos.

№ 6. AI Ética

No se pueden ignorar los riesgos potenciales de la IA. Si se usa mal, la IA puede ser peligrosa para la humanidad. Por lo tanto, la ética de la IA recibirá más atención en los próximos años.

№ 7. Chatbots con inteligencia artificial

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

Riesgos de AGI

Si la base de datos de una AGI es limitada, puede tomar decisiones catastróficas que dañan a las empresas y las casas.

Los AGI pueden convertirse en objetivos de ataques avanzados de piratería. Si un hacker detiene una máquina AGI, puede dañar todo un negocio.

Los desarrolladores de IA han reportado varias instancias de decisiones sesgadas tomadas por el prototipo AGIS.

Dar acceso sin restricciones a AGI a la base de datos también podría violar varias regulaciones de privacidad en todo el mundo.

A continuación, veremos ejemplos del mundo real de inteligencia artificial general

Ejemplos reales

№1. Búsqueda de Ross AI