La relación y la diferencia entre la inteligencia artificial general (AGI) y el modelo de lenguaje grande (LLM) es un tema importante en el campo actual de la inteligencia artificial. AGI se define como un sistema que comprende y simula completamente la inteligencia humana, no solo funciona bien en tareas específicas. Aunque el modelo de lenguaje grande ha hecho un progreso significativo en el procesamiento del lenguaje natural, todavía tiene muchas limitaciones, como la creación de "ilusiones" y la falta de capacidad de inferencia causal. La existencia de estos problemas destaca la necesidad de construir un modelo que realmente entienda el mundo.
El núcleo de AGI es su capacidad para realizar una cognición y razonamiento profundos, no solo el procesamiento superficial de los datos. Aunque los modelos de lenguaje grande pueden generar texto suave, todavía son insuficientes para comprender las relaciones causales complejas y realizar un razonamiento lógico. Esta brecha hace que la implementación de AGI sea un objetivo más desafiante que debe ir más allá del marco técnico actual.
Un problema importante con el modelo de lenguaje grande es que es propenso a la "ilusión", es decir, generar contenido que no coincida con los hechos. Este fenómeno sugiere que los modelos tienen defectos fundamentales para comprender el mundo y realizar razonamiento. En contraste, AGI debe tener capacidades de inferencia causales más fuertes y poder extraer estructuras y leyes profundas de los datos para hacer predicciones y decisiones más precisas.
La clave para implementar AGI es construir un modelo que pueda realizar una inferencia causal. Este modelo no solo necesita comprender la correlación entre los datos, sino que también necesita revelar la relación causal detrás de él. De esta manera, AGI puede simular mejor los procesos cognitivos humanos, tomando así decisiones más inteligentes en entornos complejos.
En general, la diferencia entre los modelos AGI y el lenguaje grande es si tienen una comprensión real. Aunque el modelo de lenguaje grande funciona bien en el manejo de tareas de idiomas, aún debe mejorarse en la comprensión y el razonamiento. Construir un modelo que pueda hacer inferencia causal y comprender el mundo es una dirección importante para realizar AGI y un objetivo clave para el desarrollo futuro de la inteligencia artificial.