Resumen:La falta de una definición concreta de Inteligencia Artificial General (AGI) oscurece la brecha entre la IA especializada actual y la cognición a nivel humano. Este artículo presenta un marco cuantificable para abordar esto, definiendo el AGI como equivalente a la versatilidad cognitiva y la competencia de un adulto bien educado. Para poner esto en práctica, basamos nuestra metodología en la teoría de Cattell-Horn-Carroll, el modelo de cognición humana más validado empíricamente. El marco analiza la inteligencia general en diez dominios cognitivos centrales, incluidos el razonamiento, la memoria y la percepción, y adapta baterías psicométricas humanas establecidas para evaluar los sistemas de IA. La aplicación de este marco revela un perfil cognitivo muy “irregular” en los modelos contemporáneos. Si bien dominan dominios intensivos en conocimiento, los sistemas de IA actuales tienen déficits críticos en la maquinaria cognitiva fundamental, particularmente en el almacenamiento de memoria a largo plazo. Los puntajes AGI resultantes (por ejemplo, GPT-4 con 27%, GPT-5 con 58%) cuantifican concretamente tanto el rápido progreso como la brecha sustancial que queda antes del AGI.
Publicado originalmente en export.arxiv.org el 21 de octubre de 2025.
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