El consejero delegado de Nvidia, Jensen Huang, afirmó el viernes que la inteligencia artificial general podría -según algunas definiciones- llegar en tan sólo cinco años.

Huang, que dirige el principal fabricante mundial de chips de inteligencia artificial utilizados para crear sistemas como el ChatGPT de OpenAI, respondía a una pregunta en un foro económico celebrado en la Universidad de Stanford sobre cuánto tiempo se tardaría en alcanzar uno de los objetivos largamente perseguidos por Silicon Valley: crear ordenadores que puedan pensar como los humanos.

Huang dijo que la respuesta depende en gran medida de cómo se defina el objetivo. Si la definición es la capacidad de superar pruebas humanas, dijo Huang, la inteligencia general artificial (AGI) llegará pronto.

"Si le diera a una IA... todas y cada una de las pruebas que pueda imaginar, haga esa lista de pruebas y póngala delante de la industria de la informática, y supongo que dentro de cinco años, saldremos bien parados en todas y cada una de ellas", dijo Huang, cuya empresa alcanzó el viernes un valor de mercado de 2 billones de dólares.

Por ahora, la IA puede superar pruebas como los exámenes de abogacía, pero sigue teniendo dificultades en pruebas médicas especializadas como las de gastroenterología. Pero Huang afirmó que en cinco años también debería ser capaz de superar cualquiera de ellos.

Pero según otras definiciones, dijo Huang, la AGI puede estar mucho más lejos, porque los científicos siguen sin ponerse de acuerdo sobre cómo describir el funcionamiento de las mentes humanas.

"Por lo tanto, es difícil de alcanzar como ingeniero" porque los ingenieros necesitan objetivos definidos, dijo Huang.

Huang también respondió a una pregunta sobre cuántas fábricas de chips más, llamadas "fabs" en la industria, se necesitan para apoyar la expansión de la industria de la IA. Los medios de comunicación han informado de que el director ejecutivo de OpenAI, Sam Altman, cree que se necesitan muchas más fabs.

Huang dijo que se necesitarán más, pero que cada chip también mejorará con el tiempo, lo que actúa para limitar el número de chips necesarios.

"Vamos a necesitar más fabricaciones. Sin embargo, recuerde que también estamos mejorando enormemente los algoritmos y el procesamiento (de la IA) con el tiempo", dijo Huang. "No es que la eficiencia de la computación sea la actual y, por tanto, la demanda sea ésta. Estoy mejorando la computación un millón de veces en 10 años". (Reportaje de Stephen Nellis en Palo Alto, California; Edición de David Gregorio)