Dario Amodei, CEO de Anthropic, predice que la Inteligencia Artificial General (AGI) podría ser una realidad en 2026 o 2027, pero advierte de que factores externos pueden retrasar los avances.
Lo que sucedió
En una conversación con Lex Fridman publicada el martes, Amodei profundizó en el futuro de la inteligencia artificial (IA) y la humanidad, con especial énfasis en el desarrollo de la AGI.
Afirmó que, si se mantiene el ritmo actual de desarrollo de la IA, la AGI podría hacerse realidad en los próximos dos o tres años. No obstante, Amodei también advirtió de que este plazo no es definitivo.
Señaló posibles obstáculos como la escasez de datos, la imposibilidad de escalar los clusters y problemas geopolíticos que podrían afectar a la producción de las unidades de procesamiento gráfico (GPU).
A pesar de estos posibles obstáculos, Amodei se mostró esperanzado sobre el futuro de la AGI. Señaló que el número de razones convincentes por las que la AGI no se materializará en los próximos años está disminuyendo rápidamente.
Sin embargo, subrayó que estas predicciones no son leyes científicas, sino regularidades empíricas. “Voy a apostar a favor de que continúen, pero no estoy seguro de eso”, afirmó.
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Por qué es importante
La predicción de Amodei se alinea con las opiniones de otros líderes del sector. Anteriormente, el CEO de OpenAI, Sam Altman, predijo que la AGI podría llegar ya en 2025.
Altman hizo la predicción en una entrevista con Y Combinator, afirmando que ahora se ha convertido en un reto de ingeniería.
A principios de mayo, Altman expresó su firme compromiso con el desarrollo de la AGI, independientemente del coste financiero. “No me importa si gastamos 500 millones de dólares, 5.000 millones o 50.000 millones al año”, declaró entonces.
La Inteligencia Artificial General (AGI) carece de una definición universalmente aceptada. Aunque una de las definiciones comunes sugiere que la AGI debería ser tan capaz como los humanos en todas las áreas, otras perspectivas amplían este concepto, según Tom’s Guide.
Algunas definiciones de AGI también destacan la capacidad de aprender, adaptarse y realizar tareas de forma parecida a la inteligencia humana, yendo más allá del simple procesamiento de conocimientos.
Esto requeriría que la AGI generara resultados de forma independiente, más allá de sus datos de entrenamiento iniciales.
Foto cortesía de Shutterstock
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