Yann LeCun director de inteligencia artificial de Meta ganador del premio Turing cree que la inteligencia general en realidad no existe. Segun el el concepto de AGI se utiliza a menudo para referirse a la inteligencia humana a nivel humano pero la inteligencia humana es mas superespecializada que general.
LeCun argumenta que las personas son muy buenas adaptadas al mundo real a la comunicacion social y al manejo de situaciones vagas pero son inferiores en tareas estructuradas como jugar al ajedrez o resolver problemas optimos.
A menudo pensamos que tenemos una vision general pero eso es una ilusion. Solo resolvemos bien los problemas que el cerebro nos permite imaginar' compartio Yann LeCun en un podcast reciente.
En respuesta Demis Hassabis director ejecutivo de Google DeepMind dijo que LeCun habia confundido la 'inteligencia general' con la 'inteligencia general'.
En una publicacion en la red social X afirmo que el cerebro humano es el fenomeno mas complejo y sofisticado jamas conocido y al mismo tiempo posee un nivel de universalidad asombroso.
Hassabis tambien cito la teoria de 'no hay almuerzo gratuito' en el aprendizaje automatico que sugiere que no existe un solo algoritmo que pueda optimizar todos los problemas.
Eso significa que en los sistemas limitados siempre se necesita un cierto nivel de especializacion. Sin embargo enfatizo que la generalidad no reside en ser el mejor en todas las tareas sino en la capacidad de aprender cualquier cosa que se pueda calcular si hay suficientes datos tiempo y recursos.
Segun Hassabis tanto el cerebro humano como los modelos de IA basados en la tecnologia moderna pueden considerarse'maquinas Turing casi' es decir teoricamente capaces de aprender todos los problemas de calculo.
Tambien rechazo el argumento de LeCun al comparar a los humanos con maquinas de ajedrez diciendo que el hecho de que los humanos puedan inventar ajedrez ciencia o aviones de combate ya es una fuerte prueba de la naturaleza general de la inteligencia.
Este debate refleja dos enfoques diferentes en la carrera AGI. Hassabis cree que solo ampliar la escala de los modelos de lenguajes grandes (LLM) actuales no es suficiente y el campo de la IA todavia necesita mas avances fundamentales.
Mientras tanto LeCun cree que LLM es un 'punto muerto' debido a la falta de la capacidad de aprender continuamente y comprender el mundo real.
En cambio LeCun cree que es necesario centrarse en el desarrollo de'modelos del mundo' que son sistemas de IA capaces de comprender y simular las leyes fisicas las relaciones causales y el movimiento con el tiempo. Segun el el concepto de 'inteligencia maquina avanzada' refleja el objetivo de la investigacion mas que el termino AGI que todavia es controvertido.
