El CEO de Nvidia predice que la IA superará 'cada prueba' en cinco años mientras la empresa alcanza un hito de $2 billones

El viernes pasado, el director ejecutivo de Nvidia, Jensen Huang, pronosticó que, según algunas definiciones, la inteligencia artificial general (AGI) podría llegar en tan solo cinco años. Nvidia, la compañía líder mundial en la fabricación de chips de inteligencia artificial utilizados para desarrollar sistemas como ChatGPT de OpenAI, podría ser un jugador clave en este avance.

La Definición de Inteligencia General Artificial

Según Huang, la llegada de la AGI depende en gran medida de cómo se define el objetivo. Si la meta es la capacidad de pasar pruebas humanas, él cree que la AGI logrará esta hazaña pronto. Actualmente, la IA es capaz de superar exámenes como los de admisión a la abogacía, aunque todavía enfrenta dificultades con pruebas médicas especializadas, como las de gastroenterología.

Pruebas y Desempeño Futuro de la IA

Huang es optimista al respecto del futuro. "Si le diéramos a una IA todas las pruebas posibles, y pusieras esa lista de pruebas frente a la industria de la informática, estoy seguro de que en cinco años tendremos éxito en cada una", afirmó el viernes, cuando la empresa superó por primera vez los $2 billones en valor de mercado.

Desacuerdos Científicos y Desafíos de Ingeniería

Por otro lado, Huang señaló que si se consideran otras definiciones, la AGI podría estar mucho más lejos, dado que aún existen desacuerdos científicos acerca de cómo se describen las funciones de la mente humana. "Por lo tanto, es difícil de lograr como ingeniero", dijo Huang, explicando que los ingenieros requieren metas definidas para progresar.

Necesidad de Fábricas de Chips

Al abordar la cuestión de cuántas fábricas de chips adicionales se necesitan para respaldar la expansión de la industria de la IA, Huang acordó que serán necesarias más instalaciones. Sin embargo, también destacó que la eficiencia de los chips mejora con el tiempo, lo que limita la cantidad de chips necesarios.

"Vamos a necesitar más fábricas de chips. Sin embargo, recuerden que también estamos mejorando los algoritmos y el procesamiento de la IA enormemente con el tiempo," aseguró Huang, subrayando que no es solo la eficiencia de la computación de hoy, sino también la demanda futura lo que hay que considerar. Él espera mejorar la computación en un millón de veces en los próximos diez años.

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