Google DeepMind acaba de publicar una hoja de ruta de 60 páginas sobre cómo la inteligencia general artificial podría evolucionar hacia la inteligencia sobrehumana artificial. El artículo, titulado “From AGI to ASI” y presentado en arXiv el 10 de junio, identifica cuatro vías que no son mutuamente excluyentes, lo que significa que la ruta real hacia la ASI podría implicar alguna combinación de todas ellas.
Cuatro caminos hacia la superinteligencia
El artículo, escrito por un equipo liderado por el investigador Tim Genewein, describe cuatro vías que podrían llevar a los sistemas de IA desde una capacidad humana hasta algo que la supera por completo.
La primera vía es la más intuitiva: simplemente seguir escalando. Más cómputo, modelos más grandes, más datos. Esta es esencialmente la estrategia que ha impulsado cada gran avance de IA de los últimos años, desde modelos de lenguaje tipo GPT hasta la propia familia Gemini de DeepMind.
El segundo camino implica algoritmos o paradigmas de IA completamente nuevos. En lugar de hacer más grande el enfoque actual, se inventa un enfoque fundamentalmente diferente. El artículo considera esta opción como una vía plausible pero inherentemente impredecible, ya que, por definición, no se puede programar un avance.
El camino tres es la auto-mejora recursiva. La idea es que, una vez que un sistema de IA alcance un nivel suficiente de inteligencia general, podría comenzar a mejorar su propia arquitectura, métodos de entrenamiento o capacidades de razonamiento. Cada mejora hace que la siguiente mejora sea más fácil, creando un bucle de retroalimentación.
El cuarto camino son los colectivos de múltiples agentes. En lugar de un único sistema superinteligente monolítico, esta vía imagina que la ASI surge de redes a gran escala de agentes de nivel AGI que trabajan juntos. La inteligencia colectiva del sistema superaría lo que cualquier agente individual podría lograr, potencialmente calificando como superinteligente incluso si ningún nodo individual cruza ese umbral por sí solo.
Creciente cuerpo de investigación de AGI de DeepMind
Este documento no existe en aislamiento. Sigue un artículo de marco cognitivo que DeepMind publicó en marzo de 2026 y un artículo sobre seguridad de la IAG de abril de 2025. Juntos, los tres documentos sugieren un programa de investigación deliberado: primero definir qué significa la IAG, luego determinar cómo hacerla segura y, finalmente, mapear lo que viene después.
El artículo lleva el identificador arXiv 2606.12683v1, ubicándolo en la categoría de ciencias de la computación e IA. Varios investigadores de DeepMind contribuyeron, aunque el equipo estuvo liderado por Genewein. El alcance es deliberadamente teórico en lugar de anunciar ningún hito de capacidad específica.
Qué significa esto para los inversores en cripto y tecnología
El artículo no contiene ninguna referencia a criptomonedas, tecnología de cadena de bloques o activos digitales de ningún tipo. Se trata de una investigación de inteligencia artificial pura, publicada en un contexto académico, sin vínculos comerciales con el sector cripto.