Desde la aparición pública de ChatGPT en 2022, el debate sobre la inteligencia artificial se ha visto acompañado de términos grandilocuentes como inteligencia artificial general (IAG) o superinteligencia. Sin embargo, expertos como Demis Hassabis, CEO de Google DeepMind, consideran que la situación tecnológica actual está lejos de cumplir esas expectativas.
Hassabis ofrece una visión equilibrada, fundamentada en su experiencia y en los retos técnicos que aún deben resolverse.
La IAG, una meta aún distante: aprendizaje, creatividad y capacidades humanas
Aunque reconoce avances notables, Hassabis sostiene que todavía no estamos cerca de alcanzar la IAG.
Según él, podrían ser necesarios uno o dos avances importantes adicionales, especialmente en áreas como el aprendizaje continuo, una memoria más eficaz y ventanas de contexto más amplias o más eficientes —es decir, almacenar solo lo relevante—, además de mejoras en el razonamiento y la planificación a largo plazo.
Adicionalmente, señala que no basta con aumentar la escala de los modelos actuales: probablemente harán falta innovaciones profundas en diseño e arquitectura.
Para Hassabis, la capacidad de aprender de forma generalizada es la característica definitoria de la IAG. Cuando habla de “general” se refiere a la habilidad de adquirir nuevos conocimientos en cualquier dominio; por eso considera que el aprendizaje es, en esencia, sinónimo de inteligencia.
También advierte contra el uso comercial o publicitario que vacíe de contenido el término IAG: para él debe mantenerse una definición científica clara, entendida como un sistema capaz de reproducir todas las capacidades cognitivas humanas.
Creatividad humana, inteligencia física y los límites de la IA actual
Hassabis subraya que la creatividad humana en su máxima expresión sigue siendo algo que las IA actuales no alcanzan: no solo resolver problemas técnicos, sino formular teorías revolucionarias o generar formas artísticas completamente nuevas, como las aportaciones históricas de Einstein, Picasso o Mozart.
Considera improbable que los sistemas presentes puedan alcanzar ese nivel de innovación auténtica; hoy tienden más a recombinar y ampliar lo existente que a crear paradigmas inéditos.
Asimismo, la llamada inteligencia física —habilidades como la destreza deportiva o el control corporal fino— está todavía fuera del alcance de la robótica y la IA, que no alcanzan la precisión y adaptabilidad del cuerpo humano.
Desde su perspectiva, una IAG completa debería dominar tanto las capacidades cognitivas como las expresiones más altas de creatividad y las destrezas físicas; estima que aún quedan varios años para acercarse a esa meta.
Superinteligencia y potencial real de la IA
Sobre la superinteligencia, Hassabis la sitúa en un horizonte distante: se trataría de capacidades que sobrepasen ampliamente lo humano, y hoy corresponde más al terreno de la especulación que a una realidad próxima.
Menciona que habilidades que suenan “sobrehumanas” —como razonar en muchas dimensiones complejas o integrar sensores externos directamente con la mente— pertenecen a una discusión distinta que tendría sentido abordar solo una vez alcanzada una IAG real.
En su balance final, reconoce el enorme potencial de la tecnología, pero advierte que aún se está en una fase inicial respecto a cómo usarla y desplegarla de forma efectiva.
La rápida mejora de los modelos hace pensar que existe capacidad aún por explorar, incluso en los sistemas actuales; muchas de sus posibilidades apenas se han empezado a descubrir.
La postura de Hassabis, basada en la cautela y el rigor científico, subraya la distancia entre el estado real de la IA y las expectativas más ambiciosas sobre IAG y superinteligencia. Para él, la transformación tecnológica es una promesa a medio plazo, no un cambio inmediato e inevitable.
