19 de noviembre de 2025
4 minutos de lectura
Cada vez que la IA se vuelve más inteligente, cambiamos la definición de inteligencia
A medida que los sistemas de IA superan un punto de referencia tras otro, nuestros estándares de “inteligencia similar a la humana” siguen evolucionando
“¿Cuándo alcanzará la IA una inteligencia similar a la humana?” Hace poco le pregunté a un amigo. “Ya lo ha hecho”, respondió, sugiriendo que si viajaras en el tiempo hasta 1995 y evaluaras nuestras versiones actuales de inteligencia artificial desde esa perspectiva, la mayoría de la gente consideraría que la inteligencia de la tecnología es humana, tal vez incluso sobrehumana. Los objetivos de una inteligencia similar a la humana, afirmó, siguen cambiando cada vez que la IA mejora.
La inteligencia nunca ha sido fácil de definir. Durante décadas, hemos debatido qué constituye la inteligencia analítica, creativa y emocional en las personas, sopesando el valor de seguir instrucciones frente a la autonomía. Hemos hecho lo mismo con las máquinas, y mi amigo tiene razón: el objetivo que hemos fijado para la inteligencia artificial se ha movido continuamente.
El tema no es meramente filosófico. Considere el contrato establecido cuando Microsoft y OpenAI comenzaron a trabajar juntos en 2019. OpenAI dijo en una publicación de blog que la inversión de mil millones de dólares de Microsoft en la compañía “nos ayudaría a construir inteligencia artificial general (AGI)”, que los estatutos de OpenAI definen como “sistemas altamente autónomos que superan a los humanos en la mayoría de los trabajos económicamente valiosos”.
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Hace tres semanas, el 28 de octubre, Microsoft y OpenAI actualizaron su acuerdo. En él, Microsoft mantiene acceso especial a la tecnología de OpenAI y se reserva el derecho de usarla primero en productos hasta que OpenAI diga que ha llegado a AGI. Según el nuevo acuerdo, Microsoft también tiene derechos sobre modelos “post-AGI” hasta 2032, y si OpenAI afirma que ha alcanzado AGI, esa declaración ahora será verificada de forma independiente por un panel de expertos. Plantea una pregunta difícil: ¿Cómo decidirá ese grupo de expertos cuándo se ha alcanzado la inteligencia a nivel humano?
Desde 1950, el principal punto de referencia para la inteligencia artificial ha sido la prueba de Turing, propuesta por el pionero de la informática Alan Turing. La idea es simple: un juez humano se comunica con un humano invisible y una máquina a través de texto y debe decidir cuál es humano. Si el juez no puede distinguirlos de manera confiable, la máquina pasa.
Durante las décadas que siguieron a la propuesta de Turing, los investigadores construyeron sistemas simbólicos utilizando reglas y lógica para imitar la resolución humana de problemas. Sus programas resolvían acertijos y jugaban, pero eran en gran medida inútiles cuando se enfrentaban a la complejidad del mundo real. Hasta bien entrada la década de 1990, se crearon “sistemas expertos” que codificaban el conocimiento humano pero que funcionaban sólo dentro de dominios extremadamente limitados.
La era moderna comenzó en la década de 2010, cuando las redes neuronales y grandes conjuntos de datos permitieron a las máquinas aprender patrones en lugar de depender de reglas fijas. En 1997, Deep Blue de IBM derrotó al gran maestro de ajedrez Garry Kasparov, y el ajedrez, que había sido un sustituto del “pensamiento”, de repente se volvió menos importante en la discusión sobre inteligencia. También empezaron a destacar los modelos de traducción, reconocimiento de imágenes y lenguaje. En 2015, un modelo de visión obtuvo mejores resultados que el rendimiento humano estimado en la clasificación de objetos. Otros programas superaron los desafíos en lenguaje y razonamiento a finales de la década de 2010. Entre 2015 y 2017, AlphaGo, diseñado para jugar Go, un juego más complejo que el ajedrez, derrotó a los mejores jugadores de Go del mundo.
El científico cognitivo Douglas Hofstadter ha argumentado que redibujamos los límites de la “inteligencia real” cada vez que las máquinas alcanzan capacidades que antes se consideraban exclusivamente humanas, degradando esas tareas a meras capacidades mecánicas para preservar la distinción de la humanidad. Cada vez que la IA supera el listón para lograr habilidades humanas, lo elevamos.
Así surgió el concepto de AGI: describir un sistema que podía comprender, aprender y actuar en muchos dominios con la flexibilidad de una mente humana. Introducido en 1997 por el físico Mark Avrum Gubrud, se popularizó en la década de 2000 y se mantuvo porque se alejó del concepto de IA como imitación de un juego de salón y se acercó al desarrollo de puntos de referencia que evalúan la competencia en todos los dominios y en muchas situaciones diferentes. Esto significaba que Deep Blue, ImageNet y AlphaGo no sólo tenían que superar a los humanos en sus áreas de especialización, sino también resolver matemáticas a nivel de doctorado, escribir ficción premiada y hacer fortunas en el mercado de valores, porque, por supuesto, eso es lo que significa ser humano.
Por eso, cuando el GPT-4.5 de OpenAI pasó decisivamente la prueba de Turing en 2025, el logro apenas fue noticia. También es la razón por la que, cuando GPT-4 recibió una puntuación del decil superior en un examen de abogacía simulado o cuando cualquiera de los principales modelos de frontera actuales resolvió preguntas de nivel doctoral, no nos armamos para luchar contra los robots, como muchas películas de ciencia ficción predijeron que haríamos. Pero si volviéramos a la década de 1990 para revelar sistemas que pudieran conversar con fluidez sobre ciencia, generar sitios web en segundos, ofrecer traducciones habladas en tiempo real y redactar un testamento útil, es muy posible que la gente hubiera armado las armas nucleares.
Aún así, falta algo. Mi amigo no se equivoca: la inteligencia artificial iguala o supera las capacidades humanas en muchas áreas, pero ser un ser humano encarnado es complejo y nuestra comprensión de la inteligencia ha aumentado significativamente. Aunque el Informe del Índice de IA de este año del Instituto Stanford para la IA centrada en el ser humano destaca que la tecnología está dominando nuevos puntos de referencia más rápido que nunca, también enfatiza que el razonamiento complejo sigue siendo un desafío.
Como han señalado muchos pensadores, el problema puede estar simplemente en el concepto de inteligencia humana. Si la inteligencia de la IA se percibe como desigual y la nuestra no, es porque nos hemos fijado como estándar. La evolución nos dio habilidades de razonamiento altamente adaptables y un cráneo duro que limita el tamaño de nuestras bases de datos. Visto desde esa perspectiva, también somos desiguales. Y a medida que cambiamos constantemente los objetivos de AGI, la inteligencia que llega puede ser una que difícilmente reconozcamos.
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