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 a 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 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.