La inteligencia general artificial (AGI) describe la IA que es capaz de aprender una tarea intelectual de la misma manera que lo hacen los humanos.
Aspecto
Explicación
Definición
La Inteligencia General Artificial (AGI), también conocida como IA fuerte o IA a nivel humano, se refiere a un tipo de inteligencia artificial que posee la capacidad de comprender, aprender y aplicar conocimientos en una amplia gama de tareas y dominios en un nivel equivalente a Inteligencia humana. A diferencia de la IA estrecha, que está diseñada para tareas específicas, los sistemas AGI tienen capacidad de generalización y pueden adaptarse a desafíos nuevos y diversos sin necesidad de una programación explícita. AGI se caracteriza por un alto nivel de flexibilidad cognitiva, razonamiento, resolución de problemas y la capacidad de realizar tareas de una manera que imita la inteligencia humana. El desarrollo de AGI es un objetivo de larga data en el campo de la inteligencia artificial y tiene el potencial de revolucionar numerosas industrias y dominios.
Conceptos clave
– Flexibilidad cognitiva: Los sistemas AGI pueden adaptar sus conocimientos y habilidades para realizar una amplia gama de tareas. – Generalización: Pueden aplicar conocimientos y habilidades en diferentes dominios, tareas y contextos. – Autonomía: AGI opera de forma independiente, tomando decisiones y aprendiendo sin intervención humana. – Desempeño a nivel humano: AGI tiene como objetivo alcanzar o superar el rendimiento a nivel humano en diversas tareas cognitivas. – Habilidades de aprendizaje: Estos sistemas tienen la capacidad de aprender de datos y experiencias, mejorando con el tiempo. – Resolución de Problemas: AGI domina tareas complejas de resolución de problemas y toma de decisiones.
Características
– Adaptabilidad: AGI puede adaptarse a nuevas tareas y dominios sin reprogramación. – Autonomía: Estos sistemas operan de forma independiente, tomando decisiones y aprendiendo de las interacciones. – Razonamiento humano: AGI exhibe habilidades de razonamiento y resolución de problemas similares a las de los humanos. – Generalización: Generalizan conocimientos y habilidades en diversas tareas. – Aprendizaje y Mejora: AGI aprende continuamente y mejora su rendimiento con el tiempo. – Amplia aplicabilidad: AGI tiene aplicaciones en diversas industrias y dominios.
Implicaciones
– Impacto revolucionario: AGI tiene el potencial de revolucionar industrias, automatizar tareas complejas y resolver problemas que antes no tenían solución. – Preocupaciones éticas y de seguridad: Surgen preocupaciones sobre el uso ético de AGI y cómo garantizar su desarrollo e implementación seguros. – Perturbación del mercado laboral: La adopción generalizada de AGI podría alterar los mercados laborales al automatizar una amplia gama de empleos. – Adelanto tecnológico: El desarrollo de AGI traspasa los límites de la tecnología de IA y la potencia informática. – Datos y privacidad: Los sistemas AGI dependen de grandes volúmenes de datos, lo que plantea problemas de privacidad y seguridad.
Ventajas
– Versatilidad: AGI puede realizar una amplia gama de tareas, lo que lo hace muy versátil. – Resolución de Problemas: Competente en la resolución de problemas complejos y la toma de decisiones. – Eficiencia: Puede automatizar tareas y procesos de forma más eficaz que la IA estrecha. – Catalizador de innovación: La AGI puede impulsar la innovación abordando desafíos complejos. – Reducción del error humano: Minimiza los errores humanos en diversas tareas. – Aprendizaje y adaptación: Los sistemas AGI mejoran continuamente su desempeño a través del aprendizaje.
Inconvenientes
– Preocupaciones éticas: Pueden surgir dilemas éticos en el uso de AGI, como sesgos en la toma de decisiones y problemas de rendición de cuentas. – Riesgos de seguridad: Garantizar la seguridad de los sistemas AGI es un desafío, ya que pueden tomar decisiones autónomas. – Interrupción laboral: La amplia adopción de AGI podría provocar desplazamientos de empleo y desafíos socioeconómicos. – Desarrollo complejo: Desarrollar AGI es una tarea compleja y que requiere muchos recursos. – Problemas de privacidad: AGI a menudo se basa en datos confidenciales, lo que genera preocupaciones sobre la privacidad y la seguridad. – Desafíos regulatorios: Los marcos regulatorios para AGI todavía están evolucionando, lo que genera incertidumbre.
Aplicaciones
AGI tiene aplicaciones en numerosos dominios, incluidos atención médica, finanzas, vehículos autónomos, comprensión del lenguaje natural, robótica, investigación científica, educación y más. Su versatilidad le permite abordar problemas complejos en diversas industrias.
Casos de uso
– Vehículos autónomos: AGI puede permitir que los vehículos autónomos tomen decisiones en tiempo real en escenarios de tráfico complejos. – Diagnóstico sanitario: Se utiliza para diagnosticar enfermedades a partir de imágenes médicas y ayudar en las recomendaciones de tratamiento. – AI conversacional: AGI impulsa chatbots y asistentes virtuales capaces de comprender y conversar el lenguaje natural. – Análisis Financiero: Se utiliza para análisis de datos, evaluación de riesgos y estrategias de inversión. – Descubrimiento científico: Ayuda a analizar grandes conjuntos de datos en campos como la genómica, la química y la astronomía. – Educación: Admite sistemas personalizados de aprendizaje y tutoría. – Asistencia robótica: Los robots habilitados para AGI pueden realizar tareas en entornos no estructurados. – Traducción de lenguaje natural: Traduce idiomas de forma precisa y contextual. – Generación de contenido: Genera contenido creativo, incluido arte, música y literatura. – Jugando juego: Consigue un rendimiento sobrehumano en juegos complejos como el ajedrez y el Go. – La Ciberseguridad: Mejora la detección de amenazas y la respuesta a través del reconocimiento de patrones.
La inteligencia artificial general es la representación de las capacidades cognitivas humanas generales en software que permite que la IA resuelva problemas de la misma manera que lo hace una persona.
La definición precisa de AGI varía de un experto a otro, ya que cada uno aborda el tema de la inteligencia humana desde una perspectiva diferente.
Los psicólogos, por ejemplo, pueden definirla como la capacidad de adaptarse y sobrevivir, mientras que los informáticos pueden considerar que la inteligencia está más relacionada con objetivo logro.
En cualquier caso, se cree que AGI es una forma de inteligencia artificial fuerte. Esta forma contrasta con la IA débil o estrecha que se utiliza para realizar tareas específicas o resolver problemas específicos.
La tecnología de vehículos autónomos y la supercomputadora Watson de IBM son dos ejemplos.
En la actualidad, AGI es una construcción teórica y sigue siendo materia de ciencia ficción. Cuando Gato fue lanzado por la subsidiaria de Alphabet Deepmind en mayo de 2022, se promocionó como un "agente generalista" que podía realizar más de 600 tareas, desde subtitular una imagen hasta conducir un robot.
Gato es probablemente el sistema de inteligencia artificial más avanzado del mundo, pero solo puede hacer inferencias a partir de la información almacenada en su base de datos gigante.
Para que AGI fructifique, muchos argumentan que requerirá que los innovadores hagan más que simplemente obligar a los algoritmos a analizar más datos.
Sobre el tema de cuándo puede materializarse la inteligencia artificial general hay mucho debate. Algunos académicos creen que faltan décadas para AGI, mientras que otros predicen que la tecnología no se desarrollará este siglo.
Características de la inteligencia general artificial
Si bien la inteligencia artificial general sigue siendo teórica, existe la posibilidad de que la actuación de un sistema AGI no solo será indistinguible de un ser humano sino que lo superará con creces.
Esto se debe a que es probable que estos sistemas posean capacidades integrales de computación cognitiva y la capacidad de procesar grandes conjuntos de datos a velocidades increíbles.
Sin embargo, algunas de las características humanas que la inteligencia artificial general debe poder replicar incluyen:
Sentido común.
La capacidad de comprender la causa y el efecto.
Transferencia de aprendizaje: la aplicación del conocimiento aprendido al completar una tarea para resolver un problema diferente pero relacionado.
Percepción sensorial: esto incluye la percepción subjetiva del color y la percepción de la profundidad en imágenes estáticas.
Las habilidades motoras finas.
Habilidades de navegación superiores: si bien el GPS existente puede señalar una ubicación específica, se prevé que AGI podrá mejorar proyecto movimiento a través de los espacios físicos.
Comprensión del lenguaje natural (NLU): esto requeriría que AGI posea un nivel de intuición que le permita comprender el lenguaje humano que depende en gran medida del contexto.
Otras capacidades, como la comprensión de los sistemas de creencias, los símbolos y la metacognición, que incluye la autoconciencia y la crítica. pensando.
Puntos clave:
La inteligencia artificial general (AGI) describe la IA que es capaz de aprender una tarea intelectual de la misma manera que lo hacen los humanos.
Si bien los avances recientes en tecnología de IA como Gato han sido encomiables, AGI es en la actualidad una construcción teórica. Algunos expertos creen que la inteligencia general artificial tardará siglos en desarrollarse.
Con acceso a grandes conjuntos de datos y una potencia de procesamiento superior, existe la posibilidad de que AGI pueda superar a los humanos en el futuro. Sin embargo, antes de que eso suceda, los científicos deben ser capaces de replicar características humanas difíciles, como la abstracción pensando, motricidad fina y percepción sensorial, entre muchos otros.
Los modelos de lenguaje extenso (LLM) son herramientas de IA que pueden leer, resumir y traducir texto. Esto les permite predecir palabras y crear oraciones que reflejen cómo escriben y hablan los humanos.
La ingeniería rápida es un concepto de procesamiento del lenguaje natural (PNL) que implica descubrir entradas que produzcan resultados deseables o útiles. Como la mayoría de los procesos, el calidad de las entradas determina la calidad de los resultados en ingeniería rápida. Diseñar indicaciones efectivas aumenta la probabilidad de que el modelo devolverá una respuesta favorable y contextual. Desarrollado por OpenAI, el CLIP (Pre-entrenamiento Lenguaje-Imagen Contrastiva) modelo es un ejemplo de un modelo que utiliza indicaciones para clasificar imágenes y subtítulos de más de 400 millones de pares de subtítulos e imágenes.
OpenAI es un laboratorio de investigación de inteligencia artificial que se convirtió en una empresa con fines de lucro organización en 2019. El corporativo estructura se organiza en torno a dos entidades: OpenAI, Inc., que es una LLC de Delaware de un solo miembro controlada por OpenAI sin fines de lucro, y OpenAI LP, que es una empresa con fines de lucro limitada organización. OpenAI LP se rige por la junta de OpenAI, Inc (la fundación), que actúa como Socio General. Al mismo tiempo, los socios comanditarios comprenden empleados de LP, algunos de los miembros de la junta y otros inversionistas como la fundación benéfica de Reid Hoffman, Khosla Ventures, y Microsoft, el principal inversor en el LP.
OpenAI ha construido la capa fundamental de la IA energético. Con grandes modelos generativos como GPT-3 y DALL-E, OpenAI ofrece acceso API a las empresas que desean desarrollar aplicaciones además de sus modelos fundamentales al tiempo que pueden conectar estos modelos a sus productos y personalizar estos modelos con datos patentados y funciones adicionales de IA. Por otro lado, OpenAI también lanzado ChatGPT, desarrollándose alrededor de un freemiummodelo. Microsoft también comercializa productos abridores a través de su sociedad comercial.
IA abierta y Microsoft asociado desde un punto de vista comercial. La historia de la asociación comenzó en 2016 y se consolidó en 2019, con Microsoft invertir mil millones de dólares en la asociación. Ahora está dando un salto adelante, con Microsoft en conversaciones para poner $ 10 mil millones en esta asociación. Microsoft, A través OpenAI, está desarrollando su supercomputadora Azure AI mientras mejora su plataforma empresarial Azure e integra OpenAI's modelos en su y productos de consumo (GitHub, Office, Bing).
Stability AI es la entidad detrás de Stable Diffusion. Stability gana dinero con nuestros productos de IA y con la prestación de servicios de consultoría de IA a las empresas. Stability AI monetiza Stable Diffusion a través de las API de DreamStudio. Si bien también lo lanza de código abierto para que cualquiera lo descargue y lo use. Stability AI también gana dinero a través de empresa servicios, donde su equipo central de desarrollo ofrece la oportunidad de empresa clientes al servicio, escalay personalizar Stable Diffusion u otros grandes modelos generativos a sus necesidades. .
Gennaro es el creador de FourWeekMBA, que llegó a cerca de cuatro millones de empresarios, incluidos ejecutivos de nivel C, inversores, analistas, gerentes de productos y aspirantes a emprendedores digitales solo en 2022 | También es director de ventas de una ampliación de alta tecnología en la industria de la IA | En 2012, Gennaro obtuvo un MBA Internacional con énfasis en Finanzas Corporativas y Estrategia Comercial.
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