Suiza aspira a una inteligencia artificial «humana»
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Suiza aspira a una inteligencia artificial «humana»
Suiza se ha sumado a la carrera mundial para desarrollar una inteligencia artificial capaz de «pensar» como las personas. Hay quien cree estar cerca de alcanzarlo. ¿Es así?
Desde que ChatGPT se puso en marcha en 2022, millones de personas se han acostumbrado a interactuar con la inteligencia artificial (IA) como si se tratara de alguien de carne y hueso. Hasta ahora, sin embargo, ninguna herramienta de IA ha demostrado ser inteligente en el sentido «humano» del término.
Las plataformas de IA más populares entre el público son los modelos lingüísticos de gran tamaño (LLM, por sus siglas en inglés), que hacen predicciones basándose en patrones recurrentes aprendidos a partir de cantidades enormes de datos. La mayoría no es capaz de aprender en tiempo real ni adaptarse a información nueva como lo hace la mente humana. «Nos parecen tan inteligentes como nosotros, pero solo es imitación estadística, no en verdadera comprensión», dice Torsten Hoefler, profesor del departamento de Informática de la Escuela Politécnica Federal de Zúrich (ETHZ).
Para salvar la brecha entre las personas y las máquinas, empresas e institutos de investigación de todo el mundo compiten por desarrollar la inteligencia artificial general (AGI), es decir, una IA capaz de comprender y adaptarse al nivel humano. El objetivo en el campo de la IA es la AGI, ya que permitiría que las máquinas hagan cualquier tarea prácticamente con la misma precisión y flexibilidad que una persona. En Suiza hay quien cree estar cerca de alcanzar ese objetivo. No obstante, hay especialistas que dudan que los LLM o modelos similares puedan ser suficientes para lograrlo y que la IA «humana» realmente sea un objetivo deseable.
La inteligencia artificial, a prueba
En el centro de esta carrera está Giotto.ai, una empresa emergente suiza que lidera la clasificación del ARC PrizeEnlace externo, una competición mundial que —por medio de una serie de rompecabezas visuales— mide en qué medida los sistemas de inteligencia artificial se acercan al razonamiento humano.
La clasificación Abstraction and Reasoning Corpus (ARC)Enlace externo es una de las principales referencias a nivel mundial para medir los avances hacia la inteligencia artificial general. Son rompecabezas visuales que ponen a prueba la capacidad de una IA para razonar de forma abstracta y generalizar a partir de ejemplos. Se trata de tareas que los seres humanos pueden resolver con relativa facilidad, pero que para los sistemas de IA actuales son difíciles.
En el momento de escribir este artículo, Giotto.ai afirma que ha resuelto el 27,08 % de los rompecabezas, superando modelos lingüísticos de gran tamaño muy populares, como Grok 4 y GPT-5. La competición de este año finalizará el 3 de noviembre.
El instituto de investigación Lab42, con sede en Davos, también aspira a la inteligencia artificial general, apoyando a programadores de algoritmos de todo el mundo capaces de resolver estas pruebas. El instituto declaróEnlace externo que en 2024 estableció un nuevo récord mundial con uno de sus equipos: resolvió el 34 % de las pruebas ARC en un desafío no oficial.
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Aunque el rendimiento es impresionante, todavía está muy por debajo de la inteligencia humana. El creador de la prueba ARC, François Chollet, sostieneEnlace externo que un ser humano «inteligente» debería poder resolver —sin necesidad de entrenarse— más del 95 % de los cuestionarios.
Tanto el equipo de investigación de Giotto.ai como el de Lab42 creen que ganar el concurso los acercará a una tecnología que funcione como el cerebro humano: creativa, capaz de aprender en tiempo real y rápida a la hora de adquirir nuevas habilidades.
Los LLM no son suficientemente inteligentes
Marco Zaffalon, director científico del Instituto Dalle Molle de estudios sobre inteligencia artificial (IDSIA) de Lugano, considera que la inteligencia general está fuera del alcance de los actuales modelos de IA, independientemente de lo bien que puedan funcionar en determinadas pruebas.
«La mayoría de los grandes modelos lingüísticos actuales no tienen nada de inteligente: reconocen patrones, pero no comprenden las causas», explica. Zaffalon dice que la IA, sin comprender las leyes de causa y efecto, permanece confinada al nivel básico de la inteligencia: el de las correlaciones.
Un sistema verdaderamente inteligente sería capaz de imaginar escenarios alternativos y preguntarse qué habría pasado si. Los LLM pueden parecer capaces de hacerlo, pero solo porque son buenos imitando los patrones que encuentran en los textos escritos por seres humanos, añade Zaffalon.
Según este científico, el problema es que las empresas, en la actualidad, prefieren mejorar sus modelos con macrodatos y atajos de ingeniería, en vez de aspirar a una verdadera revolución científica para que la inteligencia artificial se parezca más al cerebro humano. «La verdadera inteligencia requeriría un enfoque de la IA totalmente nuevo, que integre los sistemas existentes», afirma Zaffalon.
El auge de los modelos de razonamiento
Hay especialistas que creen que una nueva generación de modelos de IA —conocidos como sistemas de razonamiento— podría permitir superar algunas de estas limitaciones.
Estos sistemas también utilizan la predicción estadística, pero tratan de simular el pensamiento humano dividiendo los problemas complejos en partes más pequeñas y resolviéndolos secuencialmente.
El informático de la ETHZ Torsten Hoefler sostiene que estos sistemas pueden abordar problemas más complejos, especialmente si se combinan con los LLM. Su grupo trabaja activamente para mejorar su rendimiento, con resultados que el científico describe como «casi humanos».
Empresas de todo el mundo, entre ellas Giotto.ai, esperan que los modelos de razonamiento lleven a la AGI. Giotto.ai apunta que su sistema es mucho más pequeño y eficiente que los LLM como Grok 4 o GPT-5, pero aún no está claro cómo consigue los resultados. La empresa no ha hecho públicos los detalles técnicos de su enfoque y tiene previsto presentar un informe cuando termine la competición.
IA: inteligencia artificial
Conjunto de técnicas que permiten que las máquinas imiten algunas capacidades humanas, como el aprendizaje, el lenguaje o la percepción visual.
LLM: modelo lingüístico de gran tamaño (Large Language Model)
Modelo de inteligencia artificial entrenado con cantidades enormes de texto. Utiliza la estadística para predecir la siguiente palabra de una frase, produciendo respuestas coherentes pero basadas más en correlaciones que en la comprensión.
AGI: inteligencia artificial general (Artificial General Intelligence)
Forma de inteligencia artificial capaz de comprender, aprender y adaptarse como un ser humano, realizando cualquier tarea cognitiva sin un entrenamiento específico.
¿Está Suiza cerca de la inteligencia artificial general?
Para Suiza sería un logro notable que la inteligencia artificial de Giotto.ai ganara el premio ARC, superando a los gigantes estadounidenses. Queda por ver cómo puede aplicarse en la práctica un modelo capaz de resolver rompecabezas. «Un ser humano puede hacer mucho más que resolver rompecabezas», afirma Hoefler.
El director ejecutivo Aldo Podestà ha reconocido a SWI Swissinfo.ch que si Giotto.ai el próximo año alcanza el objetivo de llegar a la inteligencia general, cualquier aplicación será posible.
Zaffalon, por su parte, se muestra muy escéptico ante este tipo de declaraciones. Duda que los sistemas basados principalmente en modelos lingüísticos de gran tamaño y predicciones estadísticas puedan realmente alcanzar un nivel de inteligencia comparable al humano. Y recuerda que, hasta ahora, promesas similares de empresas como OpenAI y Anthropic han resultado poco más que trucos publicitarios para atraer grandes cantidades de capital. Ninguna de estas empresas ha logrado explicar cómo superar retos fundamentales como el razonamiento causal, dice Zaffalon.
«Con estos modelos, la inteligencia humana seguirá siendo un objetivo lejano, a menos que se complementen con una IA capaz de comprender el mundo y razonar sobre él a través de la causalidad, algo que aún no ha sucedido», reitera.
El científico chino Song-Chun Zhu, uno de los mayores expertos mundiales en IA y director del Instituto de Inteligencia Artificial General de Pekín destaca la necesidad de desarrollar tecnologías de IA radicalmente diferentes, capaces de realmente comprender las leyes de causa y efecto y de no utilizar la predicción.
IA de nivel humano: seductora pero arriesgada
La IA de nivel humano parece estar aún fuera de alcance. Y, para muchas personas que se dedican a la investigación, esto no es malo. Para Peter G. Kirschlaeger, profesor de Ética en la Universidad de Lucerna y profesor visitante en la ETHZ, los modelos de IA que difuminan las fronteras entre los seres humanos y las máquinas son problemáticos desde el punto de vista ético.
Y explica que «el riesgo no es que las máquinas nos imiten, sino que acaben sustituyéndonos en la toma de decisiones sin que nadie rinda cuentas por ello».
Para Kirschlaeger, la IA tiene un gran potencial para hacer avanzar la investigación científica o resolver los problemas cotidianos de forma más sostenible, por ejemplo. Insiste, sin embargo, en que es fundamental mantener viva la distinción entre seres humanos y máquinas, de modo que cada elección siga estando anclada en la responsabilidad del individuo.
«Las decisiones deben seguir en manos de un ser humano: las máquinas deberían limitarse a ejecutarlas», concluye.
Texto original editado por Gabe Bullard. Adaptado del italiano por Lupe Calvo. Revisado por Carla Wolff.
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