Modelos Mundiales: La Ilusión y la Realidad de la IAG

La última búsqueda en la investigación de IA, especialmente en laboratorios de IAG, es la creación de un "modelo mundial" - una representación simplificada del entorno dentro de un sistema de IA, como una bola de nieve computacional. Figuras importantes como Yann LeCun, Demis Hassabis y Yoshua Bengio creen que los modelos mundiales son cruciales para una IA verdaderamente inteligente, científica y segura. Sin embargo, los detalles de los modelos mundiales se debaten: ¿son innatos o aprendidos? ¿Cómo detectamos su presencia? El artículo traza la historia del concepto, revelando que la IA generativa actual puede no depender de modelos mundiales completos, sino de muchas heurísticas desconectadas. Si bien son eficaces para tareas específicas, carecen de robustez. Construir modelos mundiales completos sigue siendo crucial, prometiendo soluciones para alucinaciones de IA, razonamiento mejorado y mayor interpretabilidad, impulsando, en última instancia, el progreso hacia la IAG.