Tres investigadores top, tres lecturas sobre dónde está la IA hoy.
El argumento de LeCun: inteligencia no es lo que sabes
Yann LeCun, científico de AMI Labs, sostiene que los LLM actuales no son inteligentes, porque la inteligencia real no se manifiesta en el conocimiento acumulado ni en habilidades aprendidas, sino al resolver problemas nuevos sin entrenamiento previo. Cita una paráfrasis de Jean Piaget:
"La inteligencia no es lo que sabes, es lo que haces cuando no sabes."
LeCun trabaja desde hace tiempo en tecnología que va más allá de los LLM basados en Transformer que conocemos. Ha discutido en el pasado, incluso con investigadores de DeepMind, que los LLM no son lo que se necesita para un aprendizaje similar al infantil, que él considera un precursor de la inteligencia real.
La apuesta de Hassabis: AGI en cinco años
El cofundador de DeepMind Demis Hassabis, habitualmente conocido por su mesura, ya ve a la humanidad "parada en las estribaciones de la singularidad" y anticipa un "momento profundo para la humanidad". La frase, dicha al cierre de su keynote en Google I/O 2026 (marca 1:50:17), probablemente termine en los libros de historia, decante como decante el debate.
Hassabis cree que la AGI es posible en los próximos cinco años. Cuando ocurra, dice, será "10 veces la revolución industrial a 10 veces la velocidad". Una afirmación que, en boca de uno de los líderes científicos más conservadores en sus pronósticos, contrasta con su estilo histórico.
¿Qué dice el colíder de Gemini?
Oriol Vinyals, colíder del programa Gemini, busca un punto intermedio. Los modelos de hoy son sólidos en código y matemáticas, dice, y el razonamiento se vuelve cada vez más general. Si alguien le hubiera mostrado estos modelos hace siete años, probablemente los habría llamado AGI.
Pero aún falta una pieza clave: la capacidad de aprender de la experiencia y producir avances científicos genuinos. Esa frontera, sostiene Vinyals, es la que separa los sistemas actuales de la inteligencia general.
