Serie Futurista
¿Cuál es la Ley de Retornos Acelerados? Cómo conduce a la AGI

En una entrevista reciente, cuando se le preguntó cuándo espera ver el advenimiento de la Inteligencia Artificial General (AGI), Elon Musk respondió “3 a 6 años”. El CEO de Google’s DeepMind, Demis Hassabis, ahora cree que la AGI es “unos pocos años, quizás dentro de una década” como declaró en el Festival de Futuro de Todo de The Wall Street Journal.
Estos números se consideran optimistas en comparación con la mayoría de los expertos de la industria de la IA, que creen que la AGI está a menudo una década, si no un siglo, por delante. Alguno de este pesimismo se debe al miedo a comprometerse con un plazo más corto para eventualmente ser probado incorrecto. Después de todo, en 1956, en el Proyecto de Investigación de Verano de Dartmouth, se acuñó el término “Inteligencia Artificial” y se inició como un campo, con la expectativa de que una máquina tan inteligente como un ser humano existiría en no más de una generación (25 años).
Otros, como Geoffrey Hinton, conocido como el padrino de la IA, tienen una visión ligeramente más matizada. “Hasta hace poco, pensaba que iba a ser como 20 a 50 años antes de que tengamos una IA de propósito general. Y ahora creo que puede ser 20 años o menos.”
La industria de la IA ha avanzado rápidamente en los últimos años gracias al rápido desarrollo de algoritmos de aprendizaje de refuerzo profundo, muchos de los cuales alimentan a los Modelos de Lenguaje Grande (LLM) de hoy en día.
Sin embargo, todos estos avances solo han llevado a aplicaciones de IA estrechas, como chatbots y traducción de lenguaje. Esto es en comparación con la AGI, un tipo de inteligencia artificial que posee la capacidad de entender, aprender y aplicar conocimientos en una amplia variedad de tareas a un nivel comparable al de un ser humano.
El eslabón perdido para la AGI para muchos parece inalcanzable, pero para unos pocos que creen en lo que se llama “La Ley de Retornos Acelerados”, es inevitable que eventualmente construiremos una AGI.
La Ley de Retornos Acelerados fue conceptualizada por none otro que Ray Kurzweil, autor, inventor y futurista. Está involucrado en campos como el reconocimiento óptico de caracteres (OCR), la síntesis de texto a voz, la tecnología de reconocimiento de voz, y fue contratado por Google después de publicar su libro de IA “How to Create a Mind”. Este libro innovador ilustra cómo necesitamos entender el cerebro humano para revertir la ingeniería y crear la máquina de pensamiento definitiva. Este libro fue tan instrumental para el futuro de la IA, que Eric Schmidt reclutó a Ray Kurzweil para trabajar en proyectos de IA después de terminar de leer este libro seminal.
El libro más relevante de Ray Kurzweil es none otro que “The Singularity is Near“, desde su publicación en 2005, sus predicciones han reflejado el crecimiento tecnológico de las últimas 2 décadas. Lo más importante es que Ray Kurzweil predice que lograremos la AGI para 2029, un cronograma que está en línea con la opinión reciente compartida por Elon Musk y Demis Hassabis.
La ley establece que la tasa de cambio en una amplia variedad de sistemas evolutivos (incluyendo, pero no limitado a, el crecimiento de las tecnologías) tiende a aumentar exponencialmente.

En el contexto del crecimiento tecnológico, la ley implica que podemos esperar avances tecnológicos rápidos en el futuro porque el ritmo de la innovación tecnológica en sí mismo está acelerándose. Ray Kurzweil argumenta que cada nueva generación de tecnología se basa en la anterior, aumentando el potencial para la innovación a una tasa exponencial.
Esta ley muestra cómo un crecimiento explosivo de tecnologías aceleradas, que actualmente está liderado por la IA Generativa, cabalgará otras olas de tecnologías exponenciales convergentes, como la fabricación de chips y la impresión 3D. Esta convergencia es la catapult para que la IA se convierta en la aplicación más poderosa jamás construida.
En 2001, Ray Kurzweil predijo lo siguiente:
Análisis de la historia de la tecnología muestra que el cambio tecnológico es exponencial, contrario a la vista lineal “intuitiva” común. Así que no experimentaremos 100 años de progreso en el siglo XXI —será más como 20,000 años de progreso (al ritmo actual). Los “retornos”, como la velocidad del chip y la rentabilidad, también aumentan exponencialmente. Hay incluso un crecimiento exponencial en la tasa de crecimiento exponencial. Dentro de unas pocas décadas, la inteligencia de la máquina superará la inteligencia humana, lo que llevará a la Singularidad —un cambio tecnológico tan rápido y profundo que representa una ruptura en la estructura de la historia humana. Las implicaciones incluyen la fusión de la inteligencia biológica y no biológica, humanos basados en software inmortales y niveles de inteligencia ultra-altos que se expanden hacia afuera en el universo a la velocidad de la luz.
Esta explosión tecnológica se debe a La Ley de Moore que predijo que la cantidad de transistores en un chip determinado se duplicaría aproximadamente cada dos años. Esto se compone con otros avances tecnológicos que ilustran que la Ley de Retornos Acelerados está prosperando. Estas son las observaciones de Ray Kurzweil sobre lo que esto significará para el futuro de la humanidad:
- La evolución aplica una retroalimentación positiva en que los métodos más capaces resultantes de una etapa de progreso evolutivo se utilizan para crear la siguiente etapa. Como resultado, la
- tasa de progreso de un proceso evolutivo aumenta exponencialmente con el tiempo. Con el tiempo, el “orden” de la información incorporada en el proceso evolutivo (es decir, la medida de cómo se ajusta la información a un propósito, que en la evolución es la supervivencia) aumenta.
- Un corolario de la observación anterior es que los “retornos” de un proceso evolutivo (por ejemplo, la velocidad, la rentabilidad o el “poder” general de un proceso) aumentan exponencialmente con el tiempo.
- En otro bucle de retroalimentación positiva, a medida que un proceso evolutivo particular (por ejemplo, la computación) se vuelve más efectivo (por ejemplo, rentable), se despliegan más recursos hacia el progreso adicional de ese proceso. Esto da como resultado un segundo nivel de crecimiento exponencial (es decir, la tasa de crecimiento exponencial en sí misma crece exponencialmente).
- La evolución biológica es uno de esos procesos evolutivos.
- La evolución tecnológica es otro proceso evolutivo. De hecho, el surgimiento de la primera especie que crea tecnología dio como resultado el nuevo proceso evolutivo de la tecnología. Por lo tanto, la evolución tecnológica es una rama de —y una continuación de— la evolución biológica.
- Un paradigma específico (un método o enfoque para resolver un problema, por ejemplo, reducir transistores en un circuito integrado como enfoque para hacer computadoras más potentes) proporciona crecimiento exponencial hasta que el método agota su potencial. Cuando esto sucede, se produce un cambio de paradigma (es decir, un cambio fundamental en el enfoque), lo que permite que el crecimiento exponencial continúe.
Los lectores deben leer el blog de Kurzweil, y luego deben reflexionar sobre las implicaciones de este crecimiento exponencial, y cómo se ajusta y difiere de lo que han experimentado personalmente desde que el blog se publicó inicialmente.
La Ley de Retornos Acelerados, aunque no es tan popular como la Ley de Moore, sigue siendo tan relevante hoy como cuando se publicó por primera vez.












