A la cabeza del líder mundial en semiconductores dedicados a la inteligencia artificial, Huang hablaba en una conferencia económica en la Universidad de Stanford, abordando una de las búsquedas más míticas de Silicon Valley: la creación de máquinas con pensamiento similar al humano. La clave está en la propia definición de AGI. Huang, cuya empresa superó el viernes la barrera de los 2 billones de dólares de valor de mercado, considera que si nos fijamos en la capacidad de superar pruebas diseñadas para humanos, la inteligencia artificial general está a la vuelta de la esquina.

Para copiar la mente humana, aún hay que entender cómo funciona

Si sometemos a una IA a todas las pruebas imaginables y la ponemos a disposición de la industria informática, "supongo que en cinco años obtendremos buenos resultados en todas ellas", afirma.En la actualidad, la IA ya puede triunfar en pruebas como los exámenes de abogacía, pero sigue teniendo dificultades cuando se trata de pruebas médicas especializadas como las de gastroenterología. Sin embargo, Huang confía en que dentro de cinco años ninguna prueba se le resista.

No obstante, esta visión puede resultar optimista, ya que la propia comprensión de la cognición humana sigue siendo objeto de debate entre los científicos, lo que hace que el objetivo sea aún más difícil de alcanzar. "Ahí es donde radica el problema para nosotros, los ingenieros, que necesitamos objetivos precisos", señala Huang.

¿Más fábricas o más potencia de cálculo?

Cuando se le pregunta por el número de fundiciones de semiconductores o "fabs" necesarias para responder a la expansión de la IA, cuestión planteada por Sam Altman, CEO de OpenAI, Huang reconoce la necesidad de aumentar su número. Sin embargo, lo suaviza señalando que la eficiencia de los chips y los algoritmos mejora constantemente, lo que modera la demanda. "No se puede negar que necesitaremos más fábricas. Pero no olvidemos que también estamos perfeccionando los algoritmos y el procesamiento de IA de forma exponencial", explica, antes de recordarnos que "la eficiencia informática no se está estancando, sino que se multiplica por un millón en una década."