Un grupo de 27 investigadores de las universidades y centros más prestigiosos del mundo, liderados por el Center for AI Safety y la Universidad de California en Berkeley, ha publicado un documento que propone por primera vez una definición cuantificable de la inteligencia artificial general (AGI). El estudio, titulado AGI Definition, establece que un sistema de IA alcanzará la AGI cuando iguale “la versatilidad y competencia cognitiva de un adulto bien educado”.
El trabajo, firmado por científicos de instituciones como MIT, Oxford, Toronto o KAIST, intenta poner fin a una de las grandes ambigüedades del campo: qué significa realmente que una IA sea “general”. Hasta ahora, el término se usaba de forma vaga para referirse a sistemas capaces de realizar múltiples tareas intelectuales humanas, pero sin un consenso operativo ni una métrica de evaluación.
Una definición con base científica
El documento propone una escala cognitiva basada en la teoría de Cattell-Horn-Carroll (CHC), un modelo ampliamente validado en psicología que describe la inteligencia humana como una combinación de diez grandes dominios: razonamiento, memoria, percepción, conocimiento adquirido y velocidad de procesamiento, entre otros.
Cada dominio representa el 10 % del total del “coeficiente AGI”, dando lugar a un sistema de evaluación equilibrado que mide tanto la amplitud como la profundidad de las capacidades cognitivas.
Según el estudio, el objetivo no es solo filosófico, sino empírico: ofrecer una herramienta que permita medir el progreso hacia la AGI con la misma rigurosidad con la que los psicólogos evalúan la inteligencia humana.
GPT-5, un salto del 27 % al 58 % en “coeficiente AGI”
Para ilustrar su propuesta, los autores aplicaron la metodología a los modelos más avanzados disponibles. GPT-4 obtuvo una puntuación de 27 %, mientras que GPT-5 alcanzó un 58 %, lo que indica “un progreso rápido, pero aún lejos de la inteligencia humana plena”, según el texto.
El análisis revela que los sistemas actuales muestran un perfil cognitivo “muy irregular”: destacan en dominios basados en conocimiento (como comprensión lectora o cultura general), pero sufren déficits en memoria a largo plazo y razonamiento espontáneo, considerados fundamentales para el pensamiento flexible.
Diez dominios para medir la inteligencia artificial
El marco propuesto divide la inteligencia general en tres grandes bloques: conocimiento adquirido, funciones ejecutivas y percepción, además de la velocidad de respuesta. Entre los diez componentes se incluyen:
- Conocimiento general: comprensión del mundo, historia y cultura.
- Capacidad de lectura y escritura.
- Habilidad matemática.
- Razonamiento espontáneo.
- Memoria de trabajo.
- Almacenamiento y recuperación de memoria a largo plazo.
- Procesamiento visual y auditivo.
- Velocidad de respuesta o ejecución.
Estos factores se inspiran directamente en los tests psicométricos aplicados a humanos, pero adaptados al comportamiento de sistemas de IA.
Una colaboración global
Entre los firmantes figuran Yoshua Bengio (Universidad de Montreal), Max Tegmark (MIT), Eric Schmidt (ex CEO de Google), Gary Marcus (NYU) y Jaan Tallinn (fundador de Skype), además de expertos de universidades de Oxford, Michigan, Toronto, Chicago, Tübingen, KAIST y Hong Kong.
El proyecto ha sido coordinado por Dan Hendrycks, director del Center for AI Safety, junto con Dawn Song y Christian Szegedy.
Según los autores, esta definición no pretende establecer un punto de llegada definitivo, sino una base empírica para comparar y auditar el progreso de los sistemas de IA de forma estandarizada.
Por qué importa esta definición
Hasta ahora, la comunidad científica carecía de un marco consensuado que permitiera distinguir entre inteligencia artificial avanzada y verdadera inteligencia general. Esta propuesta, afirman sus autores, ofrece una guía tanto para investigadores como para legisladores, empresas y organismos de seguridad.
El documento advierte además de los riesgos de malinterpretar los avances actuales: aunque modelos como GPT-5 se acercan al 60 % del nivel humano en la escala propuesta, todavía muestran deficiencias graves en capacidades básicas como la memoria de largo plazo, esenciales para la autonomía cognitiva.
Un paso hacia la medición objetiva del progreso
La iniciativa podría tener consecuencias importantes para la regulación y el debate público sobre la IA. Si se adopta ampliamente, permitiría evaluar con métricas comunes cuándo un sistema se aproxima realmente a la AGI, evitando tanto el alarmismo como la complacencia.
“AGI es una IA que puede igualar o superar la versatilidad y competencia cognitiva de un adulto bien educado”.
Con esta definición, el concepto de inteligencia general deja de ser una idea abstracta y se convierte en un objetivo medible.
