El desafío de la Inteligencia Artificial General (AGI) y el problema del significado





La definición de lo que es la inteligencia artificial (IA) y lo que no lo es plantea un desafío fundamental en la búsqueda de la Inteligencia Artificial General (AGI). Aunque IA como AlphaGo ha demostrado resolver problemas computacionales complejos, no nos acerca necesariamente a una AGI. Un obstáculo clave en la construcción de una AGI es la necesidad de que la máquina desarrolle su propio significado para todo lo que experimenta, sin depender del diseñador de la aplicación. Este problema de significado persiste sin resolverse.

El problema de significado en la IA se descompone en cuatro subproblemas: cómo estructurar la información que el agente recibe del mundo, cómo conectar esta información estructurada al mundo real, cómo sincronizar este significado con otros agentes para permitir la comunicación y cómo motivar al agente a tomar acciones. Aunque se ha progresado significativamente en la estructuración de información a través de algoritmos de aprendizaje profundo, el desafío de otorgar significado a esa información y abordar los otros subproblemas sigue siendo un reto en la búsqueda de la AGI. Este problema de significado es fundamental para alcanzar la verdadera inteligencia artificial general.

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