Demis Hassabis, CEO de Google DeepMind, es más que un pionero en el campo de la IA, es el creador de una visión estratégica a largo plazo cuya misión no es solo construir sistemas de IA más potentes, sino utilizar la IA como la herramienta definitiva para acelerar el descubrimiento científico y resolver los problemas más complejos de la humanidad. En una entrevista reflexiona sobre los avances y el futuro de la inteligencia artificial.
“La verdadera inteligencia no puede limitarse al dominio abstracto del lenguaje tal y como hacen los LLM. Para alcanzar una inteligencia general, un sistema debe ser capaz de percibir, comprender y, eventualmente, actuar en el mundo físico que nos rodea”
“Genie representa un salto cualitativo hacia la creación de lo que Hassabis denomina MODELOS DEL MUNDO…” Según Hassabis, Genie “ha hecho ingeniería inversa de la física intuitiva tras ser entrenado con millones de videos, aprendiendo las reglas que gobiernan cómo se comportan los objetos y los entornos sin que estas fueran programadas explícitamente” y continua diciendo que “La importancia estratégica de los modelos de mundo es inmensa. El desarrollo de Genie está directamente alineado con el requisito fundamental para la AGI: la necesidad de entender el mundo físico que nos rodea”
“Mi motivación principal a lo largo de toda mi carrera ha sido utilizar la IA para acelerar el descubrimiento científico, con AlphaFold, conseguimos resolver el problema histórico del plegamiento de proteínas, ahora con Isomorphic Labs, pretendemos revolucionar el descubrimiento de fármacos reduciendo los plazos de desarrollo de nuevos medicamentos de década a tan solo semanas o incluso días”
De todo lo que dice Hassabis en su entrevista, considero clave el enfoque técnico que permite estos avances de la IA basado en “modelos híbridos”. Como se demostró con AlphaFold, estos sistemas combinan inteligentemente dos componentes:
✳️ Aprendizaje Probabilístico: Redes neuronales (como los Transformers) que aprenden patrones complejos a partir de los datos disponibles.
✳️ Reglas Deterministas: Conocimiento predefinido y codificado, como las leyes de la física y la química (por ejemplo, los ángulos de los enlaces atómicos o la imposibilidad de que los átomos se superpongan).
Según Hassabis, existen grandes limitaciones para la IAG con la tecnología actual: (1) Falta de una creatividad verdadera (2) Falta de consistencia y fiabilidad (3) Falta de una aprendizaje continuo en el que no sea necesario reentrenar todo el modelo. Hassabis expone un horizonte de 10 años para la IAG y predice con convicción que el logro de la AGI en la próxima década “dará paso a una nueva era dorada de la ciencia”
