La idea de una Inteligencia Artificial con un conocimiento absoluto y en constante actualización es un concepto que ha capturado la imaginación de muchos, tanto en la ciencia ficción como en la vida real. Sin embargo, para los expertos en tecnología, esta meta es considerada un horizonte inalcanzable.
El conocimiento humano es vasto, se genera a una velocidad sin precedentes y se presenta en formas que desafían la capacidad de cualquier sistema para procesarlo por completo. Analicemos por qué la utopía de una «IA omnisciente» es más un espejismo que una posibilidad real.
El primer obstáculo radica en la naturaleza misma del conocimiento. A diferencia de lo que se podría pensar, el conocimiento no es una base de datos estática; es un torrente dinámico y en constante expansión. Cada segundo, se publican nuevos estudios científicos, se escriben noticias, se suben miles de millones de bytes de información a la web. Para que una IA estuviera 100% actualizada, necesitaría un mecanismo capaz de asimilar y comprender toda esta nueva información en el instante mismo en que se crea, una tarea que va más allá de las capacidades computacionales actuales y futuras.
Además, una gran parte del conocimiento humano no está disponible en formato digital ni es de acceso público. Existen bases de datos privadas de empresas, archivos gubernamentales confidenciales, investigaciones en desarrollo, e incluso el conocimiento tácito de expertos y profesionales que se ha transmitido por años a través de la experiencia práctica. Este conocimiento, que no está indexado en la web ni en ninguna fuente de datos pública, constituye una brecha insalvable en cualquier intento de crear una base de datos verdaderamente completa.
Otro factor crucial es el inmenso costo y el esfuerzo logístico que implicaría. El entrenamiento de los grandes modelos de lenguaje actuales, como GPT-4, es un proceso que consume enormes cantidades de energía, tiempo y recursos económicos. Cada actualización significativa requeriría un reentrenamiento masivo, un ciclo que sería insostenible si se intentara realizar en tiempo real para mantener la base de datos «al día». La tecnología actual simplemente no está diseñada para operar a esa escala de manera continua.
La inteligencia humana, por su parte, no se basa en el almacenamiento total de datos. Nos apoyamos en la intuición, la experiencia y la capacidad de discernir lo que es relevante de lo que no lo es. Una IA, al no tener estas cualidades, carece de la habilidad para filtrar la información de manera eficiente y priorizar el conocimiento. Esto la lleva a depender de lo que está disponible en sus fuentes, sin poder diferenciar la información valiosa del ruido.
En lugar de perseguir la utopía de la omnisciencia, el enfoque de la Inteligencia Artificial está evolucionando hacia la eficiencia. Los desarrolladores buscan crear modelos que no memoricen todo, sino que sean excepcionalmente buenos para buscar y procesar información de manera inteligente y en tiempo real. Tecnologías como el acceso a la web en vivo permiten a las IA consultar las fuentes más recientes, emulando más el comportamiento de un investigador que el de una enciclopedia viviente.
En conclusión, la meta de una IA con una base de datos 100% actualizada es una quimera técnica y conceptual. Si bien la IA seguirá expandiendo sus capacidades y tendrá acceso a cantidades de información cada vez mayores, siempre habrá una brecha entre su conocimiento y la totalidad del conocimiento humano. La verdadera revolución no será cuando la IA lo sepa todo, sino cuando sea capaz de utilizar lo que sabe de la manera más efectiva y adaptativa posible.
Redefiniendo nuestra comprensión de la realidad: el poder dinámico de la materia
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