Un reciente estudio ha sacado a la luz las reservas de los investigadores en inteligencia artificial sobre la viabilidad de que los métodos actuales puedan llevarnos a la inteligencia general artificial (AGI).
Más de tres cuartas partes de los expertos consultados en la investigación de la AAAI consideran que escalar los sistemas de IA existentes es una vía poco prometedora para alcanzar la AGI.
Un 76% de los encuestados calificó esta posibilidad como «poco probable» o «muy poco probable».
El informe también resalta un consenso significativo sobre la importancia de la inteligencia simbólica. Más del 60% de los investigadores opina que cualquier sistema que aspire a un razonamiento similar al humano necesitaría incorporar al menos un 50% de elementos simbólicos. Sin embargo, la comunidad aún enfrenta la falta de definiciones formales y criterios de prueba acordados para la AGI.
A pesar de las dudas, un 70% de los investigadores se opone a frenar la investigación hasta que existan mecanismos de seguridad. De hecho, un 82% considera que los sistemas de AGI que sean desarrollados por empresas privadas deberían estar bajo control público. Esta actitud refleja una clara voluntad de seguir explorando las posibilidades de la IA, a pesar de los riesgos asociados.
Limitaciones de los modelos de razonamiento a pesar del progreso
A pesar de los avances recientes en algoritmos de prueba para modelos de razonamiento, los investigadores del estudio han identificado limitaciones fundamentales en las arquitecturas de IA actuales. Estos sistemas todavía enfrentan dificultades con la planificación a largo plazo, no son capaces de aprender de manera continua y carecen de la función de memoria episódica estructurada que poseen los humanos.
Además, se han señalado importantes brechas en el razonamiento causal y en la interacción con el mundo real. Aunque el procesamiento de voz e imagen ha progresado notablemente, estas tecnologías aún no logran una comprensión más profunda de la realidad física.
Los hallazgos provienen del «Panel Presidencial de AAAI 2025 sobre el Futuro de la Investigación en IA«, liderado por la presidenta de AAAI, Francesca Rossi. Este estudio reunió a 24 investigadores experimentados entre el verano de 2024 y la primavera de 2025, abordando 17 temas de investigación en IA, incluyendo el descubrimiento científico y la AGI. Un sondeo complementario con 475 participantes, en su mayoría académicos (67%) y de América del Norte (53%), proporcionó una perspectiva adicional sobre la dirección del campo.