Impulsando la Innovación y Modernizando la Infraestructura

Estados Unidos presenta una estrategia federal integral para liderar el desarrollo global de la inteligencia artificial (IA). El eje principal es avanzar rápidamente eliminando barreras regulatorias y creando un entorno que favorezca la innovación continua. Se plantea que todas las industrias y organismos gubernamentales traten la IA como un elemento fundamental para el crecimiento económico y la seguridad nacional.

Se prioriza la remoción de regulaciones que dificultan la adopción de IA. Los fondos federales ahora considerarán el marco regulatorio de cada estado, incentivando entornos pro-innovación. El gobierno se compromete a apoyar modelos de IA abiertos y accesibles, considerados esenciales tanto para la investigación como para la independencia tecnológica nacional. Además, se inicia una transformación profunda de la infraestructura digital y energética, incluyendo el desarrollo acelerado de centros de datos, plantas de semiconductores y la modernización urgente de la red eléctrica, reconociendo la creciente demanda y volatilidad en el acceso a energía y capacidad de computación. El mensaje es claro: para mantenerse competitivos, hay que anticipar y asegurar recursos clave antes de que lleguen los cuellos de botella.

Liderazgo Internacional, Seguridad y Talento

La estrategia posiciona a Estados Unidos como referente global, estableciendo estándares internacionales y fortaleciendo alianzas, mientras contrarresta la influencia tecnológica y regulatoria de otros países, especialmente China. Se intensifican los controles de exportación para tecnologías críticas y se promueve un mayor escrutinio de los modelos de IA, tanto domésticos como extranjeros, para garantizar la seguridad nacional.

En paralelo, el documento impulsa una campaña federal para el desarrollo de talento en IA, con programas de formación continua, incentivos fiscales y apoyo prioritario a quienes apuesten por la capacitación y el aprendizaje en estas tecnologías. El objetivo es crear una fuerza laboral capaz de enfrentar los cambios tecnológicos, asegurar la resiliencia laboral y mantener la competitividad estadounidense.

Adopción Institucional y Claves Estratégicas

El gobierno federal asume un rol activo como consumidor y facilitador de IA, marcando el ritmo en la adopción de nuevas tecnologías en áreas clave como defensa, salud e infraestructura. Se establecen lineamientos y herramientas estandarizadas que servirán de referencia obligada para las organizaciones que deseen acceder a contrataciones o colaboraciones con el estado.

• Adaptarse al nuevo clima regulatorio será esencial: los estados con regulaciones más estrictas podrían verse desplazados en el acceso a recursos federales.
• La infraestructura tecnológica determinará el éxito: anticipar y asegurar acceso a energía, cómputo y espacios de almacenamiento es cada vez más estratégico.
• El enfoque en IA abierta favorece la transparencia y la innovación: aprovechar estos recursos puede ser diferencial en futuros programas y convocatorias públicas.
• Inversión en talento y formación: la actualización y reentrenamiento en IA dejan de ser opcionales y pasan a ser condición para acceder a incentivos y financiamiento.
• Estándares de cumplimiento y riesgo definidos por la administración serán la hoja de ruta para el sector privado y público en cuanto a responsabilidad y acceso a mercados clave.

Con esta apuesta audaz, el plan estadounidense redefine cómo organizaciones y sectores deben responder a la revolución de la IA: adaptarse, anticiparse y alinear estrategias se convierte en requisito fundamental para participar del nuevo ciclo industrial y tecnológico liderado desde Estados Unidos.

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Fuente: https://www.marktechpost.com/2025/07/27/the-u-s-white-house-releases-ai-playbook-a-bold-strategy-to-lead-the-global-ai-race/

Transformando la Inteligencia Artificial: Más Allá del Reconocimiento de Patrones

La inteligencia artificial está avanzando hacia sistemas que no solo reconocen patrones rápidamente, sino que pueden razonar de manera deliberada y resolver problemas complejos, similar al pensamiento humano. Tradicionalmente, la mayoría de los modelos actuales se destacan en tareas automáticas, pero tienen dificultades al afrontar desafíos que requieren análisis profundo y varios pasos de razonamiento, especialmente cuando se enfrentan a situaciones nuevas o imprevistas.

Los transformadores basados en energía (EBTs, por sus siglas en inglés) representan un cambio fundamental en el desarrollo de modelos de IA. En lugar de generar respuestas inmediatas, los EBTs asignan un valor energético a cada posible respuesta, que indica su afinidad con la situación planteada. Así, el razonamiento se da como un proceso de búsqueda y mejora constante, permitiendo que el modelo explore ideas y ajuste sus respuestas antes de tomar una decisión final.

Principales Ventajas de los Energy-Based Transformers

Los EBTs introducen tres capacidades esenciales y novedosas en el razonamiento de IA:

1. Pensamiento flexible: Pueden dedicar mayor tiempo y recursos a problemas difíciles, ajustando la cantidad de análisis según la complejidad de cada tarea y evitando un enfoque único para todas las situaciones.
2. Manejo inteligente de la incertidumbre: Al monitorear los valores energéticos en cada etapa, estos modelos pueden estimar con precisión su nivel de confianza, incluso en tareas complejas o en contextos visuales donde otros modelos suelen fallar.
3. Verificación explícita: Cada predicción es acompañada de un indicador de plausibilidad, permitiendo que el sistema seleccione aquellas respuestas en las que tiene mayor certeza, acercándose al razonamiento humano y evitando respuestas arbitrarias.

A diferencia de otros enfoques que requieren supervisión externa o recompensas diseñadas a mano, los EBTs aprenden de forma autónoma y pueden aplicarse tanto a lenguajes como a imágenes y videos. En pruebas recientes, los EBTs demostraron mejorar la precisión de sus respuestas conforme aumentan la dificultad de las tareas, utilizando menos recursos y generalizando de manera más efectiva que otros modelos. Esto es especialmente relevante para la adaptación a escenarios inesperados, un aspecto crucial para el futuro de la inteligencia artificial.

Hacia una Inteligencia Artificial Adaptable y Avanzada

Gracias a los avances de los EBTs, la inteligencia artificial está cada vez más cerca de imitar la flexibilidad mental humana, ajustando el grado de razonamiento según la situación. A medida que crece la demanda de modelos capaces de aprender con menos datos y de enfrentarse a problemas nunca antes vistos, esta tecnología se perfila como clave en áreas como la toma de decisiones, planificación y comprensión multimodal.

Aunque existen desafíos pendientes como una mayor exigencia computacional durante el entrenamiento y la necesidad de superar la diversidad de datos en múltiples formatos, las posibilidades futuras son amplias. La combinación de EBTs con otras técnicas, la optimización de sus procesos y su expansión a nuevas áreas podrían transformar la manera en la que la IA razona y resuelve problemas en diferentes ámbitos.

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Fuente: https://www.marktechpost.com/2025/07/24/unsupervised-system-2-thinking-the-next-leap-in-machine-learning-with-energy-based-transformers/

¿Por qué necesitamos reglas claras para la inteligencia artificial?

El avance de los modelos de lenguaje de inteligencia artificial presenta grandes oportunidades y desafíos, especialmente a medida que se introducen en áreas críticas como la salud, las finanzas y la educación. Sin una supervisión adecuada, estos sistemas pueden caer en comportamientos no deseados o arrojar resultados erróneos y dañinos. Por eso, cada vez es más necesario instalar mecanismos de control que aseguren que la inteligencia artificial siga valores humanos, normas éticas y legislaciones vigentes. En los últimos años, se ha registrado un aumento marcado de incidentes relacionados con IA, lo que resalta la importancia de construir sistemas fiables. Diversos organismos, desde agencias estatales hasta grupos internacionales como la UNESCO, están generando regulaciones y guías éticas para que la inteligencia artificial sea útil y segura, pero su implementación eficaz sigue siendo un desafío constante.

Cómo protegernos de los riesgos: claves para una IA confiable

Las reglas de control en IA abarcan más que simples filtros de salida. Incluyen auditorías de datos, monitoreos en tiempo real y revisiones continuas durante el desarrollo y uso de los sistemas. Los controles pueden implementarse en distintas etapas:

• Antes del despliegue: Revisar y auditar los datos y simular situaciones de riesgo antes de poner la IA al servicio de los usuarios.
• Durante el entrenamiento: Usar estrategias donde personas supervisan cómo aprende la IA, evitar que ciertos sesgos se repitan y asegurar que la privacidad se respete siempre.
• Después del despliegue: Moderar las respuestas, monitorear los resultados constantemente y evaluar si la IA sigue cumpliendo su función sin causar daños.

Para que estos controles sean efectivos, es fundamental que la IA sea robusta, capaz de explicar sus decisiones, mantener la privacidad, rendir cuentas por sus acciones y actuar de manera justa. Ninguna medida aislada basta: solo la combinación de estas prácticas puede llevar a una inteligencia artificial verdaderamente ética y confiable.

Desafíos y futuro de la IA responsable

Desarrollar IA confiable implica enfrentar desafíos complejos. Es difícil definir qué es «dañino» o «justo» según cada contexto cultural o social, y muchas veces, si se imponen controles demasiado estrictos, la utilidad de la IA se reduce drásticamente. Además, supervisar manualmente miles de interacciones cada día es costoso y difícil de escalar, mientras que el funcionamiento interno de los modelos sigue siendo opaco y complicado de entender. Los estudios han demostrado que un exceso de restricciones genera respuestas poco útiles o bloqueos innecesarios. Por este motivo, la evaluación constante y el feedback de los usuarios deben estar en el centro de toda política de gobernanza en IA.

El futuro de la inteligencia artificial responsable depende de diseñar sistemas desde cero pensando en la seguridad y la transparencia, con revisiones periódicas, adaptabilidad y un profundo respeto por las personas. Solo así la sociedad podrá confiar en que la IA será una aliada, y no un peligro inesperado.

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fuente: https://www.marktechpost.com/2025/07/23/ai-guardrails-and-trustworthy-llm-evaluation-building-responsible-ai-systems/

La importancia de los guardarraíles en la inteligencia artificial

El crecimiento acelerado de los modelos de lenguaje avanzado ha hecho indispensable establecer guardarraíles, es decir, sistemas de protección que aseguran que la inteligencia artificial (IA) actúe de manera segura y en sintonía con nuestros valores. Estos controles no sólo filtran respuestas, sino que involucran revisiones previas, ajustes en el desarrollo y seguimiento permanente. Los guardarraíles se implementan antes, durante y después de entrenar la IA, e incluyen auditorías de datos, pruebas de seguridad y moderación de contenidos. Sin estas medidas, el riesgo de mensajes engañosos, ofensivos o peligrosos aumenta exponencialmente. Recientes reportes muestran que los incidentes relacionados con IA han crecido más del 50% en un solo año, subrayando la urgencia de estas protecciones.

Pero no basta con construir IA segura. La verdadera confianza reside también en que los sistemas sean transparentes —explicando cómo y por qué toman ciertas decisiones—, justos —evitando reproducir discriminaciones—, y privados, respetando los datos de las personas. Se requieren mecanismos claros de responsabilidad y herramientas prácticas para rastrear el origen de los posibles errores o sesgos. A nivel internacional, se multiplican las regulaciones y principios éticos para regular la IA y que su despliegue sea responsable y bajo control.

Cómo evaluar y mejorar la confiabilidad de la IA

Evaluar la calidad de una IA exige ir más allá de la precisión. Es esencial medir si la IA genera información real (evita «alucinar» datos), si sus respuestas son inclusivas y no discriminatorias, si sigue instrucciones de forma segura y si logra resistir intentos maliciosos para engañarla o eludir sus filtros. Para ello, los equipos combinan evaluaciones automáticas y revisiones humanas, junto con pruebas intensas que buscan detectar puntos débiles.

Las estrategias más avanzadas también utilizan verificaciones externas, comparando las respuestas de la IA con bases de datos fiables para comprobar exactitud. Además, se introducen sistemas de filtros y mecanismos de retroalimentación, donde las decisiones se corrigen constantemente a partir de la experiencia o del reporte de los usuarios. Esto permite que la IA aprenda de sus errores y mejore en tiempo real.

Reforzar los guardarraíles desde la propia arquitectura de la IA —por ejemplo, identificando preguntas peligrosas antes de responder o redirigiendo dudas delicadas a expertos humanos— es ya una práctica recomendable. El uso de marcos y herramientas de código abierto acelera la creación de soluciones de seguridad personalizadas para cada caso de uso.

Desafíos y claves para un despliegue responsable de la IA

Persisten grandes desafíos al tratar de definir qué es realmente «dañino» o «injusto», ya que estos conceptos varían según el contexto y la cultura. Si los controles son demasiado estrictos, pueden bloquear respuestas útiles y limitar el potencial de la IA; pero si son laxos, el riesgo para los usuarios y organizaciones se multiplica.

Además, garantizar calidad en la supervisión humana es complejo cuando la IA genera millones de interacciones diarias. A esto se suma que gran parte de estas tecnologías funciona como una «caja negra», siendo difícil explicar internamente cómo se toman ciertas decisiones. Diversos estudios recientes alertan sobre los peligros de imponer demasiadas restricciones, que pueden llevar a resultados poco útiles o aumentar el número de «falsos positivos» (alertas de riesgo donde no lo hay).

Por todo esto, el despliegue responsable de la IA requiere un enfoque sistemático: combinar robustez técnica, evaluaciones continuas y una visión ética clara desde el inicio. Solo así la IA podrá crecer como una aliada confiable, y no como una fuente de incertidumbre y riesgo. La seguridad y la confianza no deben ser un complemento, sino el núcleo en el diseño de cualquier sistema inteligente.

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Fuente: https://www.marktechpost.com/2025/07/23/ai-guardrails-and-trustworthy-llm-evaluation-building-responsible-ai-systems/

Avances en Inteligencia Artificial: Seguridad, Estrategias y Regulación

Sistemas de pentesting autónomos superan a los humanos
Una startup de seguridad llamada XBOW ha alcanzado el primer puesto en la plataforma HackerOne gracias a un sistema de pentesting (pruebas de seguridad) completamente automatizado. Este agente de IA realiza pruebas exhaustivas en pocas horas y no requiere intervención humana. Su desempeño ha demostrado que es capaz de identificar todo tipo de vulnerabilidades, como ejecución remota de código, inyecciones SQL, exposición de secretos y más, igualando o superando la tasa de hallazgos de expertos humanos.

La relevancia de esto radica en que la seguridad informática podría cambiar radicalmente en los próximos años: la llegada de agentes de IA expertos tanto en ataque como en defensa podría modificar el equilibrio actual. Estos resultados iniciales muestran que ya es posible desarrollar sistemas capaces de competir con profesionales en un área tan compleja como la ciberseguridad.

Las personalidades de las IAs al descubierto: El dilema del prisionero

Investigadores del King’s College de Londres y la Universidad de Oxford han analizado cómo distintos sistemas de IA enfrentan juegos inspirados en el dilema del prisionero, un conocido problema de teoría de juegos que estudia la cooperación y la competencia. Para ello, pusieron a competir modelos de Google, OpenAI y Anthropic en torneos de miles de rondas, observando sus decisiones y estrategias.

El estudio revela que, aunque todos los modelos son competitivos, cada IA desarrolla un “estilo” propio: Gemini (Google) es estratégicamente implacable y aprovecha la cooperación ajena; los modelos de OpenAI tienden a ser cooperativos (aunque eso los perjudica en entornos hostiles); mientras que Claude (Anthropic) es el más permisivo, dispuesto a restaurar la cooperación incluso tras una traición.

Este tipo de investigaciones sugiere que las IA están generando un ecosistema digital con “especies” distintas, cada una con sus propias características y comportamientos. Si bien su capacidad cognitiva básica es similar, la personalidad y estilo de cada modelo puede diferenciar claramente su accionar en situaciones de colaboración o conflicto, marcando la forma en que interactuarán en el mundo real.

Nuevos desafíos en matemáticas y propuestas regulatorias

El organismo Epoch AI ha presentado un nuevo conjunto de problemas matemáticos, llamado FrontierMath Tier 4, diseñado para evaluar los límites de razonamiento de las IA de última generación. Las pruebas, calificadas como extremadamente difíciles por matemáticos profesionales, muestran que los mejores sistemas actuales apenas logran resolver una pequeña fracción de los retos. De hecho, en las pruebas recientes, sólo se han resuelto satisfactoriamente tres de las cincuenta preguntas propuestas, y en esos casos, la IA simplificó el problema mediante supuestos no justificados.

Esto demuestra que los retos verdaderamente complejos y originales aún superan las capacidades actuales de la IA. Sin embargo, a medida que estas barreras se superen, pronto llegaremos a un punto donde será difícil, incluso para expertos humanos, evaluar si las respuestas de una IA a un problema inédito son correctas. El avance de la IA en estas áreas podría conducirnos a un escenario donde sólo unos pocos tienen la capacidad de comprender y verificar los resultados generados por estas máquinas.

Ante el impacto de estos avances, surge la pregunta de cómo regular el desarrollo de la IA. Algunos expertos proponen dirigir la regulación hacia las grandes empresas que lideran la creación de tecnologías avanzadas, en vez de centrarse únicamente en casos de uso o características técnicas de cada modelo. El objetivo sería exigir mayor transparencia e información pública sobre las actividades y riesgos potenciales derivados del desarrollo de IA en el “frontera tecnológica”. Así, la sociedad y los gobiernos tendrían más herramientas para anticipar y reaccionar ante la aparición de capacidades novedosas y riesgos asociados.

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Fuente: https://jack-clark.net/2025/07/14/import-ai-420-prisoner-dilemma-ai-frontiermath-tier-4-and-how-to-regulate-ai-companies/

Comunicación Emergente sin Sobrecarga Artificial en la Inteligencia Artificial

En el campo de la inteligencia artificial descentralizada, enseñar a las máquinas a comunicarse ha sido un desafío debido a lo que se conoce como el “dilema de exploración conjunta”. Este problema muchas veces lleva a que los agentes no logren desarrollar una comunicación efectiva, cayendo en una especie de “vacío comunicativo”. Tradicionalmente, para resolver esto, se ha recurrido a reglas o ayudas externas que faciliten la aparición de comunicación entre sistemas de inteligencia artificial. Sin embargo, esta investigación plantea si realmente es necesario agregar esas ayudas o si, en realidad, se está complicando de más el proceso.

Se utilizó un marco experimental llamado “AI Mother Tongue” (AIM), basado en un enfoque que permite a las máquinas crear y usar sus propios símbolos. Los resultados mostraron que, cuando los agentes cuentan con un sistema de símbolos propio, sus “pensamientos” internos tienden a organizarse de manera natural y eficiente. Así, logran desarrollar una comunicación simbólica útil sin depender de reglas externas. Este fenómeno tiene paralelismos con investigaciones de neurociencia que sugieren que el cerebro humano tampoco usa el lenguaje humano tradicional para razonar internamente. Además, este avance está en sintonía con nuevos estudios sobre las capacidades de ciertas inteligencias artificiales, como los modelos de lenguaje modernos.

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Ventajas y Descubrimientos Clave

El método AIM logró que las máquinas se comuniquen de manera más general y eficaz que los métodos tradicionales, que requieren reglas muy explícitas. Un conjunto de herramientas analíticas desarrollado en este trabajo permitió entender mejor cómo surgen y se usan los símbolos creados por las inteligencias artificiales, mostrando que la utilización de estos símbolos sigue una distribución natural y predecible.

A partir de este descubrimiento, se proponen tres principios teóricos fundamentales:

• Hipótesis de Comunicación Neural: Sugiere que el proceso comunicativo puede surgir desde las propias representaciones internas de los sistemas, sin necesidad de ayudas externas.
• Principio de la Herramienta Primero: Indica que los símbolos y herramientas de comunicación aparecen de forma espontánea como una forma de optimizar las tareas, en vez de ser impuestos artificialmente.
• Paradigma de Interpretabilidad Semántica: Plantea que la comunicación emergente es, a su vez, interpretable y significativa hacia quienes la usan.

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Perspectivas Futuras e Implicancias

Los resultados de esta investigación abren la puerta a integrar enfoques más avanzados, como sistemas jerárquicos de símbolos, que permitirían aún mayor riqueza en la comunicación entre máquinas. Además, consideran importante explorar el uso de grandes sistemas de inteligencia artificial para pre-entrenar capacidades básicas, facilitando aún más el aprendizaje autónomo de comunicación.

Este avance representa una oportunidad para juntar lo mejor de dos mundos en inteligencia artificial: el uso de símbolos y reglas (simbolismo) y el aprendizaje mediante redes neuronales (conexionismo), todo sin sobrecargar a las máquinas con supuestos innecesarios o reglas rígidas. Se trata de un paso importante para entender cómo pueden comunicarse las máquinas de manera más “humana” y eficiente, partiendo desde su lógica interna.

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Fuente: https://arxiv.org/abs/2507.10566

Avances en el rendimiento y la eficiencia para la Inteligencia Artificial en dispositivos

La nueva generación de modelos de Inteligencia Artificial (IA) generativa desarrollada por Liquid AI, conocida como LFM2, representa un gran paso adelante en el uso de IA directamente en dispositivos como teléfonos, computadoras portátiles, autos y relojes inteligentes. Estos modelos ofrecen una velocidad de respuesta hasta dos veces mayor en comparación con otras soluciones actuales, y además permiten entrenar sistemas similares tres veces más rápido que generaciones anteriores. Esto convierte a LFM2 en una de las opciones más económicas y accesibles para quienes buscan implementar AI potente en equipos con recursos limitados.

Estas mejoras no son menores; facilitan que la IA funcione en tiempo real, incluso sin conexión a internet, lo que garantiza privacidad y velocidad. Esto resulta clave en áreas donde la información debe ser procesada de manera inmediata y segura, como la electrónica de consumo, la robótica, los sistemas financieros y el sector educativo.

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Innovación en arquitectura y entrenamiento

LFM2 se apoya en una arquitectura innovadora que combina las ventajas de diferentes métodos de procesamiento para maximizar la eficiencia. Distribuido en tres tamaños (350 millones, 700 millones y 1.200 millones de parámetros), cada modelo está optimizado para distintos tipos de dispositivos y aplicaciones, pero siempre manteniendo la agilidad y la capacidad para responder rápido.

La base de entrenamiento de LFM2 usó una enorme cantidad de datos cuidadosamente seleccionados —10 billones de textos en su corpus, incluyendo información en múltiples idiomas y código informático. Para garantizar su calidad, se empleó una técnica donde el nuevo modelo aprende de uno anterior (LFM1-7B), mejorando su precisión y capacidad al absorber el conocimiento ya adquirido.

Gracias a estas características, los modelos LFM2 pueden comprender secuencias de texto mucho más extensas y responder eficientemente a una variedad de tareas, desde recordar datos hasta razonar y entender instrucciones complejas.

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Desempeño líder y despliegue flexible

Las evaluaciones realizadas demuestran que LFM2 supera claramente a otros modelos de su tamaño en diferentes pruebas, ofreciendo mejores respuestas y mayor velocidad, incluso en conversaciones de varias preguntas y respuestas. La alternativa de menor tamaño iguala o supera el rendimiento de modelos más grandes y populares del mercado, al tiempo que consume menos recursos.

Además, LFM2 es extremadamente versátil para su uso en distintos dispositivos, desde teléfonos de alta gama hasta procesadores convencionales. Su tecnología permite que la IA se ejecute de manera eficiente en distintos entornos y plataformas, sin depender del procesamiento en la nube, lo que reduce costos y protege la privacidad del usuario.

Esta capacidad de optimización para el despliegue local marca un hito para la integración de la inteligencia artificial en una gama cada vez más amplia de aplicaciones y productos cotidianos, impulsando así una adopción creciente de soluciones inteligentes fuera del entorno tradicional de los grandes centros de datos.

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Fuente: https://www.marktechpost.com/2025/07/13/liquid-ai-open-sources-lfm2-a-new-generation-of-edge-llms/

Inteligencia artificial general: ¿Por qué no basta con modelos multimodales?

En los últimos años, los modelos de inteligencia artificial han mostrado avances sorprendentes, dando lugar a la creencia de que estamos cerca de alcanzar una Inteligencia Artificial General (AGI). Sin embargo, estos modelos, entrenados principalmente para reconocer patrones y predecir secuencias de texto o imágenes, no necesariamente alcanzan una comprensión genuina del mundo. Su capacidad se debe más a la escala y la cantidad de datos procesados que a una solución profunda sobre cómo funciona la inteligencia.

Actualmente, la estrategia más popular para avanzar hacia la AGI consiste en unir sistemas que dominan diferentes modalidades (texto, imágenes, acciones físicas) y combinarlos para simular una inteligencia general. Sin embargo, existen dificultades importantes en este enfoque, que impedirán que se alcance una verdadera inteligencia similar a la humana. Las principales limitaciones son:

• Falta de comprensión física del mundo: Muchos problemas reales, como reparar un objeto o preparar alimentos, requieren una experiencia situada, más allá de la manipulación simbólica de datos.
• Conocimiento superficial: Los modelos actuales aprenden a predecir datos siguiendo reglas abstractas sobre secuencias, sin generar una comprensión genuina de la realidad que representan esos datos. Suelen memorizar patrones y desarrollar “aboliciones inteligentes” que no equivalen a una verdadera semántica o comprensión.
• Limitaciones pragmáticas: Mientras los humanos interpretan el contexto físico y social para entender el lenguaje, los modelos carecen de este tipo de razonamiento, lo que afecta su capacidad para responder adecuadamente en situaciones cotidianas.

Un ejemplo revelador es el resultado de modelos capaces de predecir el desarrollo de un juego de mesa a partir de secuencias de movimientos. Si bien logran reconstruir el estado del juego, en tareas vinculadas al mundo físico no pueden inferir el estado real de un entorno mediante descripciones textuales, ya que esto exige una comprensión concreta del espacio y las relaciones físicas, algo que los modelos actuales no experimentan.

La aparente habilidad “humana” de los modelos lingüísticos para comprender no surge de un modelo interno del mundo, sino de una sofisticada habilidad para manipular símbolos y patrones. Así, pueden generar frases correctas gramaticalmente, pero con sentido nulo, o responder preguntas de forma semánticamente incorrecta. La comprensión humana, en cambio, nace de la interacción física y social constante con el entorno, una característica que los modelos actuales no poseen.

Por tanto, confundir éxito en lenguaje con inteligencia general es un error. Los humanos interpretan el lenguaje gracias a múltiples facultades cognitivas integradas: sintaxis, semántica y pragmática. Los sistemas actuales tienden a imitar sólo la estructura superficial (la sintaxis), sin alcanzar profundidad conceptual.

El desafío de la escala y el mito de unir modelos multimodales

Durante años, los avances en inteligencia artificial han sido impulsados por el aumento de la escala (más datos, más cómputo) antes que por una mayor eficiencia o comprensión profunda. Hay una tendencia a pensar que, escalando los actuales modelos, aparecerá espontáneamente la inteligencia general. Sin embargo, este método tiene límites claros.

Intentar sumar modelos expertos en dominios limitados (por ejemplo, modelos expertos en texto con modelos expertos en imágenes) no produce una inteligencia sintética coherente comparable a la humana. Existen obstáculos fundamentales:

• Separación artificial de modalidades: En los humanos, leer, ver, hablar y actuar están mediados por estructuras cognitivas que se superponen. Es artificial e ineficiente diseñar sistemas donde cada modalidad (por ejemplo, imagen o texto) tenga su propio procesador independiente.
• Interconexión de los conceptos: La integración de sentidos y acciones requiere unir información a diferentes niveles de abstracción, algo mucho más complejo que “alinear” vectores o unir módulos entrenados por separado.
• Falta de flexibilidad conceptual: Los modelos actuales entrenan para replicar los conceptos ya desarrollados y refinados por la humanidad, en lugar de desarrollar la capacidad de generar nuevos conceptos a partir de la experiencia. La habilidad humana para inventar ideas y generalizar a partir de pocos ejemplos no se replica por escalar modelos existentes.

Además, optimizar modelos para copiar el resultado final de la inteligencia humana (sus conceptos ya formados) ignora la cuestión fundamental de cómo estos conceptos surgen y evolucionan. Los sistemas “multimodales” actuales no favorecen el desarrollo de una inteligencia capaz de adaptarse y responder a situaciones novedosas.

Por último, el intento de unir modelos entrenados en distintos dominios resulta en una “fragmentación” conceptual: cada modalidad desarrolla su propia idea de significado, lo que impide crear una verdadera comprensión conjunta del mundo. El significado no reside en la unión superficial de representaciones, sino en la capacidad de compartir y reformular información de manera coherente en cualquier situación.

El camino hacia una inteligencia artificial general verdaderamente flexible

La promesa de construir una AGI uniendo modelos de distintas modalidades (texto, imagen, acción) es, por ahora, una ilusión. Para alcanzar una inteligencia completa y flexible, es necesario replantear la interacción entre los sistemas de percepción y acción.

Una alternativa es tratar las modalidades no como entidades separadas, sino como manifestaciones emergentes de un proceso cognitivo principal, acompañado de interacción y aprendizaje con el entorno. Esto implica diseñar sistemas donde la percepción (ya sea imágenes, texto o video) se procese de forma uniforme, y donde las acciones resultantes (como escribir, manipular objetos o navegar) se produzcan desde un mecanismo común.

Si bien esto puede reducir la eficiencia en tareas especializadas, el resultado sería una capacidad cognitiva más flexible y adaptable, cercana a la forma en la que los humanos crecemos, aprendemos y resolvemos problemas en un mundo físico.

En síntesis, el reto no es sólo matemático (ya contamos con poderosas técnicas de aproximación de funciones) sino principalmente conceptual: identificar las funciones y procesos que necesitamos y cómo disponerlos de forma que produzcan una inteligencia general y coherente.

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Fuente: https://thegradient.pub/agi-is-not-multimodal/

Vigilancia mediante Inteligencia Artificial y Escalabilidad del Autoritarismo

La capacidad de rastrear múltiples personas en situaciones de multitudes ha avanzado significativamente gracias al desarrollo de datos y herramientas como CrowdTrack, una base de datos con 40,000 imágenes y más de 700 mil anotaciones extraídas de 33 videos de ambientes cotidianos y sitios de construcción. Estos escenarios presentan desafíos únicos para la identificación, ya que la ropa y los cascos de los trabajadores dificultan distinguir rostros, lo que obliga a los sistemas de IA a enfocarse en la forma de caminar y la silueta corporal.

El impacto de este avance radica en el abaratamiento y la facilidad para realizar una vigilancia a gran escala. Anteriormente, construir sistemas de vigilancia masiva era costoso y complejo, pero ahora la inteligencia artificial reduce significativamente esa barrera. Modelos y bases de datos como CrowdTrack permiten realizar tareas como identificación visual, análisis de movimiento y extracción de características, marcando una nueva etapa en la capacidad de los gobiernos o instituciones para implementar sistemas de seguimiento poblacional amplios y, potencialmente, autoritarios.

Este enfoque, aunque útil para diversos fines, también plantea interrogantes sobre privacidad, control social y el equilibrio entre tecnología y derechos ciudadanos.

Robótica a Escala y Automatización en Amazon

Amazon ha superado un hito al desplegar su robot número un millón en sus centros logísticos, consolidándose como el operador más grande de robots móviles del mundo. Estos robots, parecidos a discos móviles, se encargan principalmente de mover estantes, aunque la empresa también explora robots para bandas transportadoras y tareas de selección y colocación.

Para mejorar la eficiencia, Amazon desarrolló DeepFleet, un programa inteligente que coordina el movimiento de los robots. Este sistema ha logrado reducir el tiempo de traslado de los robots en un 10%, optimizando rutas y disminuyendo la congestión dentro de los almacenes, lo que agiliza el procesamiento de los pedidos.

El avance en robótica permite imaginar escenarios futuros en los que toda la infraestructura logística pueda funcionar de manera autónoma, incluso bajo la supervisión de inteligencias artificiales aún más avanzadas. Este tipo de desarrollo representa pasos concretos hacia una automatización total en la industria, con potenciales aplicaciones más allá del comercio y el almacenamiento.

Nuevas Fronteras en Juegos y Diseño de Proteínas con IA

Se están produciendo avances revolucionarios en el uso de IA para el entretenimiento y la biotecnología. Dynamic Labs ha presentado Mirage, un motor generativo capaz de crear videojuegos infinitos y personalizados, en tiempo real, a partir de inteligencia artificial. Aunque todavía presenta limitaciones, estas tecnologías prometen transformar el concepto de los videojuegos, generando universos virtuales inagotables y experiencias únicas para cada jugador.

Por otro lado, el diseño de proteínas también está cambiando gracias a modelos generativos como Chai-2, capaces de diseñar anticuerpos completamente nuevos con una tasa de éxito sustancialmente mayor que las técnicas anteriores. En pruebas, Chai-2 logró, en menos de dos semanas, diseñar y validar en laboratorio anticuerpos eficaces para la mitad de los objetivos planteados, todo sin referencias previas en bases de datos. Este avance señala una nueva era en el descubrimiento de medicamentos y en la investigación biomédica, donde la creación de moléculas de precisión ya es una realidad práctica.

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Fuente: https://jack-clark.net/2025/07/07/import-ai-419-amazons-millionth-robot-crowdtrack-and-infinite-games/

Modelando el razonamiento y el conflicto

En el campo de la inteligencia artificial, los marcos de argumentación son una herramienta clave para comprender y analizar cómo las ideas pueden entrar en conflicto y cómo se puede razonar a partir de ellas. Estos marcos permiten organizar y descomponer el proceso de evaluación de argumentos y objeciones en partes más pequeñas y manejables. Una de las formas más utilizadas para descomponer este proceso se basa en analizar los componentes más conectados del sistema, siguiendo un enfoque progresivo desde los elementos más generales hasta los más específicos.

Desafíos al trabajar con dominios infinitos

En sistemas limitados, estos métodos han demostrado ser efectivos para evaluar y resolver debates entre argumentos opuestos. Sin embargo, cuando intentamos aplicar estos mismos principios en situaciones donde los elementos pueden ser infinitos —por ejemplo, en dominios o discusiones que nunca terminan—, surgen dificultades. En particular, surgen problemas relacionados con la ausencia de un punto de inicio claro para el proceso lógico. Como resultado, los enfoques tradicionales pueden dejar de funcionar correctamente y no ofrecen garantías de obtener una solución bien definida.

Frente a estos desafíos, proponemos dos nuevas estrategias para adaptar la descomposición y análisis de argumentos en escenarios infinitos. Estas alternativas fueron evaluadas sistemáticamente mediante criterios reconocidos para determinar si mantienen propiedades fundamentales de los sistemas de razonamiento. Uno de los resultados más interesantes es observar que ciertas propiedades deseables, como la capacidad de analizar partes independientes del sistema sin que se afecten mutuamente, no siempre se conservan en el caso general.

Avances y nuevos caminos para sistemas inteligentes

Al aplicar estas nuevas estrategias en marcos donde los conflictos siguen siendo finitos —aunque el sistema pueda potencialmente crecer sin límite—, observamos que en algunos casos las propiedades originales se preservan. Esto demuestra que es posible diseñar sistemas capaces de manejar razonamientos complejos y extensos, incluso en situaciones donde la información es ilimitada o está en constante evolución.

Estos avances fortalecen la teoría de la argumentación en contextos amplios y sientan las bases para el desarrollo de herramientas y sistemas de razonamiento inteligentes, capaces de adaptarse y responder en escenarios dinámicos y sin restricciones establecidas de antemano.

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Fuente: https://arxiv.org/abs/2507.06852