Muchas empresas de IA dicen que sus modelos están en camino a la inteligencia general artificial, pero no todos están de acuerdo
Manaure Quintero/AFP a través de Getty Images
Las compañías tecnológicas han afirmado durante mucho tiempo que simplemente expandir sus modelos de IA actuales conducirá a la inteligencia general artificial (AGI), que puede igualar o superar las capacidades humanas. Pero a medida que el rendimiento de los modelos más recientes se ha estancado, los investigadores de IA dudan de que la tecnología actual conduzca a sistemas superinteligentes.
En una encuesta de 475 investigadores de IA, alrededor del 76 por ciento de los encuestados dijeron que era “poco probable” o “muy poco probable” que ampliar los enfoques actuales tendrá éxito en lograr AGI. Los hallazgos son parte de un informe Por la Asociación para el Avance de la Inteligencia Artificial, una Sociedad Científica Internacional con sede en Washington DC.
Este es un cambio notable de actitud de la optimismo de “escalar es todo lo que necesitas” que ha estimulado a las empresas tecnológicas desde el inicio del Boom de IA generativo en 2022. La mayoría de los logros de vanguardia desde entonces se han basado en sistemas llamados modelos de transformadoresque han mejorado en el rendimiento a medida que han sido entrenados para aumentar los volúmenes de datos. Pero parecen haberse estancado en el Lanzamientos más recientesque mostró solo cambios incrementales en la calidad.
“Las vastas inversiones en la escala, no acompañadas por ningún esfuerzo comparable para comprender lo que estaba sucediendo, siempre me parecía estar fuera de lugar”, dice Stuart Russell en la Universidad de California, Berkeley, miembro del panel que organizó el informe. “Creo que, hace aproximadamente un año, comenzó a ser obvio para todos que los beneficios de escalar en el sentido convencional se habían llenado”.
No obstante, las compañías tecnológicas planean gastar colectivamente un Estimado de $ 1 billón en centros de datos y chips en los próximos años para apoyar sus ambiciones de IA.
El Hype alrededor de las tecnologías de IA Puede explicar por qué el 80 por ciento de los encuestados también dijo que las percepciones actuales de las capacidades de IA no coinciden con la realidad. “Los sistemas proclamados coinciden con el rendimiento humano, como en problemas de codificación o problemas de matemáticas, todavía cometen errores con cabeza de hueso”, dice Thomas Dietterich en la Universidad Estatal de Oregon, que contribuyó al informe. “Estos sistemas pueden ser muy útiles como herramientas para ayudar en la investigación y la codificación, pero no van a reemplazar a los trabajadores humanos”.
Las compañías de IA se han centrado más recientemente en la llamada escala de tiempo de inferencia, lo que implica modelos de IA que usan más potencia informática y tardan más en procesar consultas antes de responder, dice Arvind Narayanan en la Universidad de Princeton. Pero él dice que este enfoque es “poco probable que sea una bala de plata” para llegar a AGI.
Aunque las empresas tecnológicas describen con frecuencia a AGI como su objetivo final, los muy Definición de AGI está inquieto. Google Deepmind tiene descrito como un sistema que puede superar a todos los humanos en un conjunto de pruebas cognitivas, mientras que Huawei tiene sugerido Alcanzar este hito requiere un cuerpo que le permite a IA interactuar con su entorno. En cuanto a Microsoft y OpenAi, un informe interno fijado que considerarán AGI logrado solo cuando OpenAI ha desarrollado un modelo que puede generar $ 100 mil millones en ganancias.
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