¿Es suficiente unir distintos tipos de inteligencia artificial?
En los últimos años, la inteligencia artificial generativa ha avanzado a gran velocidad, pero debemos preguntarnos si las máquinas realmente comprenden el mundo como los humanos. Se ha creído que sumando modelos de lenguaje, visión y acción podemos acercarnos a una inteligencia artificial general (AGI), pero esto es un error frecuente. Una verdadera AGI debería ser capaz de resolver problemas complejos en el mundo físico, como arreglar un auto o cocinar, no solo manipular símbolos o texto.
Los modelos actuales, como los de lenguaje, simplemente predicen la siguiente palabra o símbolo en una secuencia, usando un conjunto de reglas y tendencias basadas en enormes cantidades de datos. Si bien esto puede imitar ciertas capacidades humanas, su comprensión del mundo sigue siendo superficial. Sin haber experimentado nunca el mundo físico, estos sistemas no desarrollan una auténtica comprensión ni pueden prever situaciones reales fuera del texto o la imagen.
Límites de los modelos multimodales y la importancia de la experiencia
Intentar crear una AGI juntando modelos de lenguaje, visión y acción en una sola máquina es como construir un «Frankenstein» de la inteligencia: las partes no suman un todo coherente. Además, los humanos procesamos la visión, el lenguaje y el movimiento de manera integrada y conectada, mientras que los modelos actuales los tratan como módulos separados, lo que limita su capacidad para formar conceptos verdaderos o actuar con flexibilidad.
Si bien los avances recientes surgieron más por el aumento del tamaño y la capacidad de cómputo que por la eficiencia real, esto no siempre implica una mejor comprensión. La clave para una inteligencia artificial más efectiva es la interacción con el entorno, es decir, que las máquinas aprendan desde la experiencia física y social, similar a como hacen los humanos desde la infancia.
Por ejemplo, tareas como planificar movimientos, coordinarse socialmente o usar objetos requieren más que simplemente calcular la próxima palabra en una conversación. Por eso, el enfoque debería ser integrar los distintos «modos» de percepción y acción en un sistema unificado que crezca a través de la práctica y el contacto con el entorno, y no solo de memorizar datos ya existentes.
Repensar el futuro de la inteligencia artificial general
El desarrollo de una AGI realmente capaz exige un cambio de estrategia: pasar de sumar módulos aislados a construir máquinas que vivan, exploren y aprendan activamente en distintos contextos. Así, la inteligencia emergente será más flexible, adaptable y menos dependiente de modelos separados para cada tarea. Si pretendemos avanzar hacia una forma de inteligencia artificial verdaderamente universal, debemos diseñar entornos donde los sistemas aprendan a fusionar el lenguaje, la visión y la acción de manera natural.
El mayor desafío ya no es técnico o matemático, sino conceptual: necesitamos decidir qué tipo de funciones y estructuras son necesarias, y cómo organizarlas para lograr una inteligencia general. Solo así podremos acercarnos a una IA que no solo imite, sino que pueda entender y adaptarse a la compleja realidad en la que vivimos.
