Hacia una AGI Posible La Inteligencia Artificial General como Emergencia del Propósito Implicado

La búsqueda de una Inteligencia Artificial General (AGI) es el desafío central en la informática contemporánea y la diferencia de los sistemas actuales, que destacan en tareas específicas pero carecen de generalización, una AGI debe ser capaz de adaptarse a contextos no entrenados y desarrollar objetivos propios. Proponemos que la AGI no surgirá de un único modelo, sino de la interacción estructurada de múltiples modelos especializados. Un punto importante que se suele pasar por alto es que gran parte de la ingeniería en la búsqueda de la AGI, no debe basarse solo en la inteligencia o en construir modelos gigantescos, con cada vez más billones de parámetros, sino apoyarse en su arquitectura. Incluso los modelos antiguos tienen mucha inteligencia sin explotar, que puede liberarse con un buen diseño como lo demostró un reciente estudio de Arcade dev con GPT-3.5-turbo (un modelo más antiguo y más económico) que podía superar a modelos más nuevos como o1-mini en tareas complejas cuando se le proporcionaban herramientas externas efectivas. Priorizando la dinámica asociativa sobre el modelo monolítico; este trabajo propone una arquitectura modular y multinivel, para la construcción de una Inteligencia Artificial General (AGI) basada en la interacción de múltiples modelos destilados especializados, coordinados a través de un sistema de orquestación, controlado desde propósito implicado emergente y regulado y calibrado por un motor de metas. Inspirados en la teoría de sistemas complejos, introducimos un modelo matemático del propósito implicado para cuantificar cómo las interacciones entre modelos generan objetivos adaptativos no programados explícitamente, lo que en el nivel superior de orquestación daría lugar a la emergencia de una AGI. Es decir que una Inteligencia Artificial General deberá contar con algún nivel de propósito implicado para lograr autonomía y consistencia. Debemos entender que desde esta perspectiva la AGI (Inteligencia Artificial General) no es un modelo o una IA en particular, sino que es la dinámica procedente del propósito implicado general. De esta forma la AGI no debe ser vista como un ente concreto, sino como una propiedad emergente que surge de la interacción de múltiples componentes (LLMdes, orquestador, entorno, etc) en el nivel superior de orquestación. La fórmula propuesta, fue validada previamente con simulaciones en dominios como la gestión energética y el tráfico urbano (modelo de papel matemático del propósito implicado), y se adapta para analizar la dinámica de la AGI y una simulación más compleja que encontrarán al final de este papel. La fórmula conceptual del propósito implicado presentada aquí fue adaptada y validada en las simulaciones practicas con datos finitos en dominios tales como la gestión energética y el tráfico urbano (papel modelo matemático del propósito implicado), obteniendo P=0.658 en el caso de la gestión energética: Además, consideraremos el rol del ruido como un "saboteador" que desafía al sistema y, al ser superado, como un "adaptador" que fomenta su resiliencia. Este enfoque conecta la emergencia de comportamientos en arquitecturas tecnológicas con dinámicas sociales y sistemas complejos, abriendo nuevas posibilidades para el desarrollo a mediano y largo plazo de una AGI funcional. La AGI como Propósito Implicado Dinámico y General En la visión propuesta, la AGI no es un "objeto" o un "modelo" específico, sino el proceso dinámico que emerge de la interacción de los Modelos de Lenguaje Largos Destilados y Especializados (Llmdes) y su entorno. Y se manifiesta desde un propósito implicado general en una estructura de orquestación de diferentes componentes. Definimos el propósito implicado (P-implicado) como una propiedad emergente que resulta de la interacción entre retroalimentación adaptativa de factores, la incertidumbre o ruido, y el contexto en un lapso de tiempo determinado. Este implicado general no es en si la AGI sino el propósito que guía sus acciones y no está local