Una reciente investigación llevada a cabo por la Asociación para el Progreso de la Inteligencia Artificial (AAAI) entre 475 especialistas en inteligencia artificial (IA) a nivel mundial ha mostrado que el 76% cree que es «poco probable» o «muy poco probable» que las técnicas actuales lleguen a desarrollar una inteligencia artificial general (AGI) comparable con la humana. A pesar del crecimiento de la IA y los avances notables recientes, como los modelos Maverick de Meta, muchos expertos afirman que simplemente aumentar el tamaño de los modelos actuales no resultará suficiente.
Científicos como Nuria Oliver señalan que aún estamos muy lejos de una IA con autoconciencia y complejidad humana. Otros, como Senén Barro, comparan la AGI con llevar humanos a Marte: es un objetivo lejano sin un camino claro. Además, expertos como Carme Torras y Carles Sierra destacan la importancia de integrar cuerpo, percepción y razonamiento simbólico para avanzar hacia una AGI real. El debate refleja una creciente conciencia sobre las limitaciones de las aproximaciones actuales y la necesidad de nuevas estrategias para alcanzar una inteligencia verdaderamente general.
En contraste, algunas voces prominentes del sector tecnológico mantienen una postura más optimista respecto al futuro de la AGI. Demis Hassabis, CEO de DeepMind, ha sugerido que podríamos ver una AGI funcional en los próximos cinco a diez años. Por su parte, Elon Musk ha afirmado que la inteligencia artificial podría superar a la humana para finales de 2025, basándose en el rápido crecimiento de la capacidad computacional y la inversión en el sector.
Yann LeCun, jefe científico de IA en Meta, ha expresado que los modelos actuales, como los grandes modelos de lenguaje (LLMs), tienen limitaciones significativas, incluyendo la falta de comprensión del mundo físico, memoria persistente y capacidades de razonamiento. LeCun predice que en los próximos cinco años veremos una transformación radical en la arquitectura de la IA, con sistemas que incorporen sentido común y una comprensión más profunda del entorno.
Mientras tanto, el Instituto de Investigación e Innovación Biomédica de Cádiz (INiBICA) ha comenzado a aplicar técnicas de IA generativa en la investigación biomédica, logrando avances significativos en diagnóstico precoz y tratamientos personalizados. La IA generativa ofrece una precisión sin precedentes y capacidad de aprendizaje continuo, aunque se subraya la importancia de la supervisión profesional en su uso.
