Sabíamos que el día llegaría. Desde que dos años atrás OpenAI lanzó su primer modelo de chatbot, la programación se ha ido superando en cuanto a rendimiento, en pocas palabras: cada vez ha mostrado mayor inteligencia general. Y ahora acaba de obtener resultados a nivel humano en una prueba diseñada para medir la "inteligencia general".

El 20 de diciembre, el sistema o3 de OpenAI obtuvo un 85 % en el punto de referencia ARC-AGI, muy por encima del mejor puntaje anterior de IA del 55 % y a la par con el puntaje humano promedio. También obtuvo un buen puntaje en una prueba de matemáticas muy difícil.

En términos básicos, la prueba ARC-AGI evalúa la "eficiencia de muestreo" de un sistema de IA para adaptarse a algo nuevo: cuántos ejemplos de una situación novedosa necesita ver el sistema para averiguar cómo funciona.

Crear una inteligencia artificial general, o AGI, es el objetivo declarado de todos los principales laboratorios de investigación de IA. Se trata de un tipo de IA que supera a los humanos en todos los apartados. Y, a primera vista, OpenAI parece haber dado al menos un paso significativo hacia este objetivo.

“Si bien el escepticismo persiste – señala Elija Perrier, experto de la Universidad de Stanford en un ensayo en The Conversation -, muchos investigadores y desarrolladores de IA sienten que algo acaba de cambiar. Para muchos, la perspectiva de la AGI ahora parece más real, urgente y cercana de lo previsto. ¿Tienen razón?”.

Actualmente, los sistemas de IA como ChatGPT (GPT-4) no son muy eficientes, ya que son entrenadas con millones de ejemplos de texto humano, construyendo "reglas" probabilísticas sobre qué combinaciones de palabras son más probables. El resultado es bastante bueno en tareas comunes, pero es malo en tareas poco comunes, porque tiene menos datos (menos muestras) sobre esas tareas.

Hasta que los sistemas de IA puedan aprender de una pequeña cantidad de ejemplos y adaptarse con mayor eficiencia de muestreo, solo se utilizarán para trabajos muy repetitivos y en los que el fallo ocasional sea tolerable. La capacidad de resolver con precisión problemas previamente desconocidos o novedosos a partir de muestras limitadas de datos se conoce como capacidad de generalizar. Y en esto se basa la AGI que podría revolucionar la tecnología.

“No sabemos exactamente cómo lo ha hecho OpenAI – añade Perrier -, pero los resultados sugieren que el modelo o3 es muy adaptable. A partir de unos pocos ejemplos, encuentra reglas que se pueden generalizar”.

Si bien aún no sabemos cómo OpenAI logró este resultado, parece poco probable que hayan optimizado deliberadamente el sistema o3 para encontrar las reglas que le permiten generalizar.

“Si realmente OpenAI consiguió este avance – concluye Perrier -, podría tener un enorme impacto económico revolucionario, marcando el comienzo de una nueva era de inteligencia acelerada que se automejora. Necesitaremos nuevos puntos de referencia para la propia IAG y una consideración seria de cómo debería gobernarse. De no ser así, este será de todos modos un resultado impresionante. Sin embargo, la vida cotidiana seguirá siendo prácticamente la misma”.