En 1950, Alan Turing formuló una pregunta que sigue marcando el debate contemporáneo: ¿pueden pensar las máquinas? En su artículo Computing Machinery and Intelligence, propuso el llamado imitation game, hoy conocido como test de Turing, como una forma operativa de abordar si una máquina podía mostrar una competencia cognitiva flexible y general, comparable a la humana.
Setenta y cinco años después, varios autores sostienen que la respuesta a esa pregunta empieza a parecer afirmativa, al menos si se utilizan criterios comparables a los que aplicamos al evaluar la inteligencia humana.
El artículo y sus autores
La tesis procede de un comentario reciente publicado en Nature, firmado por cuatro investigadores de la Universidad de California en San Diego, procedentes de filosofía, aprendizaje automático, lingüística y ciencia cognitiva. El propio artículo destaca este punto: se trata de disciplinas que rara vez coinciden en sus definiciones de inteligencia, lo que refuerza el carácter deliberadamente transversal del análisis.
Tras una discusión prolongada entre perspectivas teóricas distintas, los autores afirman haber alcanzado un consenso: si se despejan ciertas confusiones conceptuales y se evitan sesgos antropocéntricos, los sistemas actuales cumplen criterios razonables de inteligencia general.
Evidencia empírica acumulada
Uno de los datos más citados es una evaluación realizada en marzo de 2025, en la que el modelo de lenguaje GPT-4.5 fue sometido a una prueba tipo test de Turing. En ella, los jueces humanos lo identificaron como humano en un 73 % de los casos, una tasa superior a la obtenida por participantes humanos reales.
Este resultado no se presenta como una prueba definitiva, sino como un indicador dentro de un conjunto más amplio de evidencias.
A ello se suma una serie de logros documentados en la literatura reciente:
- Medallas de oro en la International Mathematical Olympiad.
- Resolución de problemas procedentes de exámenes de doctorado en distintos campos.
- Colaboración con matemáticos profesionales en la demostración de teoremas.
- Generación de hipótesis científicas que posteriormente han sido validadas experimentalmente.
- Asistencia eficaz en programación, investigación y tareas creativas.
En conjunto, estos resultados se interpretan como signos de una competencia cognitiva amplia y flexible, el rasgo central que interesaba a Turing, aunque él no utilizara el término inteligencia general.
El desacuerdo entre los expertos
Pese a esta evidencia, muchos investigadores se resisten a afirmar que los sistemas actuales posean Inteligencia Artificial General (AGI). Una encuesta realizada en marzo de 2025 por la Association for the Advancement of Artificial Intelligence mostró que el 76 % de los principales investigadores consideraba poco probable que escalar los modelos actuales conduzca a la AGI.
Los autores explican esta desconexión mediante tres factores:
- Ambigüedad conceptual, debido a definiciones inconsistentes de AGI.
- Reacciones emocionales, vinculadas al temor al desplazamiento profesional y social.
- Factores prácticos y comerciales, que distorsionan la evaluación del progreso.
Precisamente por su peso en el discurso público, sostienen que el concepto de AGI debería abordarse como una cuestión sobre la inteligencia, y no únicamente como una amenaza social o un objetivo empresarial.
Qué significa “inteligencia general”
El artículo parte de una suposición explícita: los seres humanos poseen inteligencia general. Aunque esta idea puede ser cuestionada filosóficamente, los autores la adoptan por ser coherente con la mayor parte del discurso en inteligencia artificial.
Una definición habitual es la de un sistema capaz de realizar casi todas las tareas cognitivas que puede realizar un ser humano. Sin embargo, esta formulación encierra ambigüedades importantes. Si se toma como referencia al mejor experto humano en cada dominio, ningún individuo cumple el criterio: Marie Curie no era experta en teoría de números, y Albert Einstein no hablaba mandarín.
Una definición que excluye prácticamente a todos los humanos no describe la inteligencia general, sino otra cosa. En su lugar, los autores proponen entenderla como la posesión de una amplitud y profundidad suficientes de capacidades cognitivas, ancladas en casos paradigmáticos reales, principalmente los humanos.
La inteligencia general admite grados y perfiles distintos. Niños, adultos promedio y genios reconocidos difieren en nivel y distribución de capacidades, sin dejar por ello de ser considerados inteligentes en sentido general. El mismo criterio, sostienen, debería aplicarse a los sistemas artificiales.
Qué no es la inteligencia general
El artículo identifica varias características que no son requisitos para la inteligencia general:
- Perfección: los humanos no muestran un rendimiento óptimo en todos los dominios.
- Universalidad: ningún individuo domina todas las tareas cognitivas posibles.
- Similitud humana: la inteligencia es una propiedad funcional, no dependiente del sustrato biológico.
- Superinteligencia: superar ampliamente a los humanos en casi todos los ámbitos no es un criterio necesario, y ningún humano lo cumple.
Respuesta a las objeciones clásicas
Los autores revisan varias críticas recurrentes.
La idea de que los modelos son “loros estocásticos” se debilita a medida que resuelven problemas inéditos, muestran transferencia entre dominios y superan predicciones de fracaso reiteradamente desplazadas hacia el futuro. Este patrón, argumentan, no constituye una explicación científica sólida.
La objeción de que carecen de modelos del mundo se responde señalando que comprender el mundo implica poder responder correctamente a preguntas contrafactuales. Los modelos actuales lo hacen en contextos físicos, matemáticos y de ingeniería, lo que indica la presencia de modelos funcionales, aunque no explícitos.
Respecto a la falta de cuerpo, los autores subrayan que la corporeidad no es condición necesaria para la inteligencia. Un agente que interactúe solo mediante texto podría ser considerado inteligente, del mismo modo que lo fue Stephen Hawking, cuyas limitaciones motoras no disminuyeron su capacidad cognitiva.
Síntesis final
El artículo no sostiene que las máquinas piensen como los humanos, ni que posean conciencia, autonomía o superinteligencia. Afirma algo más acotado: según estándares razonables —incluidos los de Turing—, los sistemas actuales muestran inteligencia general.
Reconocer este hecho, concluyen los autores, tiene implicaciones relevantes para la política científica, la gestión de riesgos y la comprensión de la mente, tanto humana como artificial.
Referencia original
Nature (2026). Does AI already have human-level intelligence? The evidence is clear.
doi: https://doi.org/10.1038/d41586-026-00285-6
