¿Alcanzamos una Meseta en la IA? Una perspectiva desde la Teoría de la Inteligencia de los Mil Cerebros de Jeff Hawkins Por años hemos estado persiguiendo el sueño de desarrollar una inteligencia artificial (IA) que iguale o supere las capacidades cognitivas humanas generales. Pero a pesar de los impresionantes avances en IA de los últimos tiempos, con modelos cada vez más potentes y sofisticados como GPT-4, Claude, Gemini, aún parece que estamos lejos de lograr una verdadera IA general o "AGI".
¿Qué es lo que nos falta? Según la fascinante 'Teoría de la Inteligencia de los Mil Cerebros' propuesta por Jeff Hawkins en su libro, para que una entidad artificial sea realmente inteligente al nivel humano o superior, debe ser capaz de construir múltiples "modelos del mundo". Y esto requiere cinco elementos fundamentales:
Un aprendizaje continuo y adaptativo Aprender a través del movimiento y la interacción con el entorno Construir diversos modelos y marcos de referencia para entender el mundo Utilizar esos marcos para almacenar y organizar el conocimiento adquirido Ser capaz de "pensar", moviéndose y navegando a través de esos modelos mentales Hawkins, J. (2022). A Thousand Brains: A new theory of intelligence. Basic Books. Cuando analizamos los actuales enfoques predominantes en IA, basados en entrenar enormes redes neuronales con cantidades masivas de datos, empezamos a ver algunas limitaciones clave. Si bien logran resultados increíbles en tareas específicas, estos modelos no incorporan un aprendizaje continuo. Tampoco están "encarnados" en agentes físicos que aprendan activamente del mundo a través del movimiento y la percepción sensorial.
Hawkins argumenta que esa interacción corpórea con el entorno, construyendo modelos perceptuales a partir de múltiples modalidades sensoriales, es crucial para desarrollar una comprensión profunda y flexible del mundo, tal como lo hacen los cerebros biológicos. Sin eso, nuestros modelos de IA actuales quedan limitados, con dificultades para el razonamiento abstracto, el uso de contexto espontáneamente y la generalización de conocimientos de manera autónoma.
Los anuncios de esta semana sobre los últimos avances en IA de pioneros como Google y OpenAI realmente impresionan. Pero aún operan bajo el mismo paradigma de escalar modelos y datos en una arquitectura algorítmica conocida, lo cual podría llevarnos a una larga meseta con rendimientos decrecientes. Hasta que no incorporemos los principios que Hawkins describe, la verdadera AGI seguirá siendo una meta movediza.
Razonamiento Mejorado - GPT-4o establece un nuevo récord de 88.7% en 0-shot COT MMLU (preguntas de conocimiento general). (Nota: Llama3 400b todavía está en entrenamiento). Fuente: 13 de mayo de 2024 | Hello GPT-4o Razonamiento Mejorado Aún así, no podemos negar el enorme potencial de la IA actual para transformar diversas industrias y aspectos de nuestras vidas. Desde la medicina hasta el marketing, pasando por la educación y la creatividad, ya vemos casos de uso donde la IA iguala o supera las capacidades humanas en dominios acotados. Y con los últimos avances en multimodalidad e interfaces más naturales, la experiencia de interactuar con estos sistemas empieza a volverse "inquietantemente" humana.
Mirando hacia el futuro, creo que integrar los principios de la teoría de Hawkins en el desarrollo de IA nos abrirá nuevos caminos inexplorados. Agentes artificiales que realmente aprendan continuamente, razonen y piensen similar a como lo hacemos nosotros, mientras mantienen las ventajas de escalabilidad y velocidad de la computación. Ese podría ser el verdadero momento de inflexión hacia la AGI.
Pero por ahora, disfrutemos y aprovechemos al máximo esta era dorada de la IA -y consideremos sus riesgos y limitaciones también- sabiendo que aún nos queda mucho por descubrir en este inquietante esfuerzo o viaje hacia la inteligencia artificial general. Los principios de la teoría de Hawkins nos marcan un posible camino.
¿Cuáles son tus reflexiones sobre esto? Me encantaría conocer tus perspectivas.
Referencia para profundizar: Hawkins, J. (2022). A Thousand Brains: A new theory of intelligence. Basic Books. Grimalt, A. (2024). Goodreads review of the book: A Thousand Brains: A new theory of intelligence, by J. Hawkins. Retrieved from: https://www.goodreads.com/review/show/6410867002 Anuncios: Referencias Casos de Uso: El contenido para publicidad generado por ChatGPT-4 exclusivamente resultó en un mayor nivel de satisfacción que el contenido generado exclusivamente por un experto humano en publicidad. Además, el contenido generado por IA aumentada también superó al contenido generado por humanos aumentados: https://dx.doi.org/10.2139/ssrn.4453958 GPT-4 ayuda a las personas a reevaluar una situación emocional difícil mejor que el 85% de los humanos, superando a los asesores humanos en efectividad, originalidad y empatía en su reevaluación: https://osf.io/preprints/psyarxiv/fzvd8 GPT-4 genera ideas para startups que jueces externos consideran mejores que las de estudiantes de escuelas de negocios de élite: https://dx.doi.org/10.2139/ssrn.4526071 149 actores que interpretaban a pacientes intercambiaron mensajes en vivo con uno de 20 médicos de atención primaria o con un modelo de lenguaje médico. La IA superó a los médicos de atención primaria en 28 de 32 características y empató en las otras cuatro, según la evaluación de médicos humanos. Desde la perspectiva de los "pacientes", la IA ganó en 24 de 26 escalas de empatía y juicio: https://research.google/blog/amie-a-research-ai-system-for-diagnostic-medical-reasoning-and-conversations/ Have We Reached a Plateau in AI? A Perspective from Jeff Hawkins' Thousand Brains Theory of Intelligence For years, we have been chasing the dream of developing an artificial intelligence (AI) that matches or surpasses general human cognitive abilities. But despite the impressive AI advances in recent times, with increasingly powerful and sophisticated models like GPT-4, Claude, Llama and Gemini, it seems we are still far from achieving a true general AI or "AGI".
What are we missing? According to the fascinating 'Thousand Brains Theory of Intelligence' proposed by Jeff Hawkins in his book, for an artificial entity to be truly intelligent at or above the human level, it must be able to build multiple "models of the world". And this requires five fundamental elements:
Continuous and adaptive learning Learning through movement and interaction with the environment Building diverse models and frames of reference to understand the world Using these frames to store and organize acquired knowledge Being able to "think" by moving and navigating through these mental models Hawkins, J. (2022). A Thousand Brains: A new theory of intelligence. Basic Books. When we analyze the current predominant approaches in AI, based on training huge neural networks with massive amounts of data, we start to see some key limitations. Although they achieve incredible results in specific tasks, these models do not incorporate continuous learning. Nor are they "embodied" in physical agents that actively learn from the world through movement and sensory perception.
Hawkins argues that this embodied interaction with the environment, building perceptual models from multiple sensory modalities, is crucial for developing a deep and flexible understanding of the world, just as biological brains do. Without that, our current AI models remain limited, with difficulties in abstract reasoning, spontaneous use of context, and autonomous generalization of knowledge.
This week's announcements about the latest AI advances from pioneers like Google and OpenAI are truly impressive. But they still operate under the same paradigm of scaling models and data in a known algorithmic architecture, which could lead us to a long plateau with diminishing returns. Until we incorporate the principles Hawkins describes, true AGI will remain an elusive goal.
Improved Reasoning - GPT-4o sets a new high-score of 88.7% on 0-shot COT MMLU (general knowledge questions). (Note: Llama3 400b is still training). Source: May 13, 2024 | Hello GPT-4o Improved Reasoning Still, we cannot deny the enormous potential of current AI to transform various industries and aspects of our lives. From medicine to marketing, education to creativity, we already see use cases where AI matches or exceeds human capabilities in limited domains. And with the latest advances in multimodality and more natural interfaces, the experience of interacting with these systems is starting to become "uncannily" human.
Looking to the future, I believe integrating the principles of Hawkins' theory into AI development will open up new unexplored paths for us. Artificial agents that truly learn continuously, reason, and think similarly to how we do, while maintaining the advantages of scalability and speed of computing. That could be the true tipping point towards AGI.
But for now, let's enjoy and make the most of this new age of AI - and consider its risks and limitations as well - knowing that we still have much to discover in this unsettling effort or journey towards artificial general intelligence (AGI). The principles of Hawkins' theory point us to one possible path.
What are your thoughts on this? I would love to hear your perspectives.
Reference for further exploration: Hawkins, J. (2022). A Thousand Brains: A new theory of intelligence. Basic Books. Grimalt, A. (2024). Goodreads review of the book: A Thousand Brains: A new theory of intelligence, by J. Hawkins. Retrieved from: https://www.goodreads.com/review/show/6410867002 Announcements: Use Case References: Advertising content generated exclusively by ChatGPT-4 resulted in a higher level of satisfaction than content generated exclusively by a human advertising expert. In addition, content generated by augmented AI also outperformed content generated by augmented humans: https://dx.doi.org/10.2139/ssrn.4453958 GPT-4 helps people reevaluate a difficult emotional situation better than 85% of humans, surpassing human counselors in effectiveness, originality, and empathy in its reassessment: https://osf.io/preprints/psyarxiv/fzvd8 GPT-4 generates startup ideas that external judges consider better than those of elite business school students: https://dx.doi.org/10.2139/ssrn.4526071 149 actors portraying patients exchanged live messages with either one of 20 primary care physicians or a medical language model. The AI outperformed primary care physicians in 28 out of 32 characteristics and tied in the other four, according to human physician evaluations. From the perspective of the "patients," the AI won on 24 out of 26 scales of empathy and judgment: https://research.google/blog/amie-a-research-ai-system-for-diagnostic-medical-reasoning-and-conversations/ 
Saltar al contenido / Skip to content
