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Inteligencia artificial general (AGI)

¿Qué es Inteligencia artificial general (AGI)?

La inteligencia artificial general (Artificial General Intelligence, AGI) designa un sistema de IA hipotético capaz de realizar una amplia variedad de tareas intelectuales a nivel humano y de trasladar con flexibilidad lo aprendido a nuevos ámbitos. Los sistemas actuales rinden bien en muchas tareas, pero siguen mostrando límites, por ejemplo en fiabilidad. No existe una definición ni un método de medición aceptados, y si se alcanzará la AGI y cuándo es objeto de debate entre especialistas.

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Términos relacionados

Superinteligencia artificial (ASI)

La superinteligencia artificial (Artificial Superintelligence, ASI) es un concepto teórico para una IA que superaría claramente a las personas en casi todas las capacidades intelectuales, incluidas la investigación, la planificación y el juicio social. Un sistema así no existe. El término se usa sobre todo en filosofía y en la investigación sobre seguridad de la IA para debatir el control y la alineación de futuros sistemas con los valores humanos.

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Seguridad de la IA
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Singularidad

La singularidad tecnológica es una idea teórica: un momento a partir del cual la inteligencia artificial se mejoraría a sí misma tan rápido que el progreso técnico dejaría de ser previsible o controlable por las personas. El término lo popularizaron el escritor Vernor Vinge y el futurólogo Ray Kurzweil. Si llegará a ocurrir y cuándo es una cuestión científica abierta y discutida. Aun así, la idea influye en los debates sobre seguridad de la IA, regulación y riesgos a largo plazo.

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Prueba de Turing

La prueba de Turing se remonta al matemático Alan Turing, que la describió en 1950 como «juego de imitación». Una persona conversa por escrito con un ser humano y con una máquina; si no logra identificar a la máquina de forma fiable, se considera superada. Los modelos de lenguaje actuales mantienen a menudo conversaciones muy humanas, pero la prueba solo dice algo sobre un lenguaje convincente, no sobre comprensión ni fiabilidad.

Historia
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Modelo fundacional

Un modelo fundacional (foundation model) es un gran modelo de IA preentrenado con datos muy amplios y variados que después puede usarse para muchas tareas distintas. El término se acuñó en la Universidad de Stanford en 2021. Ejemplos conocidos son los grandes modelos de lenguaje como Claude o GPT. Las empresas suelen construir sus aplicaciones sobre estos modelos en vez de entrenar uno propio desde cero; el Reglamento europeo de IA habla de modelos de IA de uso general.

Modelo base
Modelos de lenguaje
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