Encontrar los picos y valles en un gráfico es importante en la IA en una variedad de temas, y la optimización basada en gradientes es una técnica útil para resolver ese problema.
Usted formuló la pregunta de tal manera que sugirió que GBO está destinado a resolver todo el problema de AGI, lo que supongo que no es lo que quería decir. Es difícil poner una definición estricta (acordada) de inteligencia sobre la mesa, pero creo que cualquiera estaría de acuerdo en que necesita algo más que un análisis gráfico. Se requiere aprendizaje, planificación, reconocimiento de patrones y más.
En resumen: GBO es una técnica valiosa, pero no la describiría como un algoritmo de IA per se. Ciertamente no producirá AGI a menos que sea parte de un marco más grande y complejo.
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No creo que deba especular sobre los motivos de OpenAI, ya que no soy parte de su organización, ni estoy muy familiarizado con su trabajo. Pero en general creo que es una afirmación justa que los científicos de IA prefieren trabajar gradualmente hacia el objetivo final de AGI, en lugar de abordar todo el problema de una vez. Por esta razón, pueden preferir elegir un pequeño subconjunto de problemas y resolverlos, en lugar de aumentar el alcance demasiado rápido. Esto no solo mantiene la complejidad manejable, sino que también hace que sea más fácil obtener resultados visibles y (para ello) subvenciones.
