La tecnología de la Inteligencia Artificial (I.A.) está avanzando a una velocidad vertiginosa, lo que lleva a expertos y líderes mundiales a plantear alarmas sobre sus riesgos, incluso llegando a convocar la primera cumbre mundial de seguridad de I.A.
Este momento se siente como si estuviéramos en la cúspide de sucesos increíbles, con la Inteligencia General Artificial (AGI), el objetivo máximo de la I.A., asomando claramente en el horizonte.
La Misión del Proyecto Manhattan de la I.A.
Para el cofundador de DeepMind, Demis Hassabis, construir AGI es el viaje más emocionante que la humanidad ha emprendido, y su objetivo de vida es resolver la inteligencia general artificial, usándola como la herramienta definitiva para solucionar los problemas científicos más complejos del mundo.
Hassabis, quien desde joven estuvo fascinado por la mente y estudió neurociencia para inspirarse en el cerebro, considera que la AGI será más grande que internet o la tecnología móvil; la compara con la llegada de la electricidad o el fuego.
Junto a su colega Shane Legg, ambos estaban obsesionados con la AGI. Cuando fundaron DeepMind, la I.A. era una palabra casi vergonzosa en los círculos académicos.
Su misión se resumía en construir la primera máquina de aprendizaje general del mundo, enfatizando las palabras «general» y «aprendizaje».
En sus inicios, conseguir financiación fue extremadamente difícil, ya que los inversores típicos no se arriesgaban a invertir en una meta tan incierta, comparándolo con comprar un billete de lotería. Sin embargo, Peter Thiel, a quien se le atribuye haber contribuido al éxito de empresas como PayPal y YouTube, se convirtió en su primer gran inversor.
Más tarde, la empresa fue adquirida por Google por una suma reportada de 400 millones de libras, convirtiéndose en la mayor adquisición europea de la tecnológica hasta la fecha. La razón para vender DeepMind, incluso infravalorándola, fue que «no hay tiempo que perder» en la misión de resolver los grandes desafíos.
El Campo de Entrenamiento de los Juegos
DeepMind adoptó una estrategia de desarrollo única: utilizar los juegos como el «terreno de entrenamiento perfecto» para la I.A.
Decidieron construir un algoritmo que pudiera ser entrenado para jugar docenas de juegos Atari diferentes.Este sistema de I.A., conocido como agente, interactúa con un entorno y aprende a maximizar su puntuación (recompensa).
Lo que DeepMind logró fue combinar el aprendizaje por refuerzo (reinforcement learning), uno de los métodos más antiguos, con el aprendizaje profundo (deep learning) en un solo sistema, algo que nadie había hecho a gran escala para lograr algo impresionante.
Después de dominar juegos como Pong y Breakout, donde un sistema llamado «DQN» (Deep Q-Network) superó el nivel humano, el siguiente objetivo fue el Go.
AlphaGo y el «Momento Sputnik»
El juego de Go es el pináculo de los juegos de mesa, considerado por muchos como el más complejo jamás ideado por el hombre, con más configuraciones de tablero posibles que átomos en el universo.
AlphaGo, un sistema inicialmente entrenado con 100,000 partidas jugadas por aficionados fuertes para imitar el juego humano, se enfrentó al legendario jugador Lee Sedol en Corea del Sur.
Durante el partido, AlphaGo realizó el movimiento 37, una jugada tan original que los comentaristas profesionales dijeron unánimemente que ningún jugador humano la habría elegido. AlphaGo mismo estimó la probabilidad de que un humano hiciera esa jugada en 1 en 10,000.
La victoria de AlphaGo fue un «momento Sputnik». Este evento, que mostró al mundo la llegada de algo nuevo, generó una reacción masiva; por ejemplo, el gobierno chino ordenó cortar la transmisión en vivo y lanzó una carrera espacial de I.A. en China.
A partir de esta experiencia, se desarrolló «AlphaZero» un nuevo algoritmo que eliminó todo el conocimiento humano y comenzó completamente desde cero.
AlphaZero se convirtió en su propio maestro, aprendiendo a jugar a niveles sobrehumanos en ajedrez y otros juegos en cuestión de horas.
La Conquista de la Ciencia: El Triunfo de AlphaFold
El objetivo final de DeepMind no era solo dominar Go o Starcraft, sino abordar desafíos del mundo real. Uno de los problemas científicos más complejos que el equipo decidió abordar fue el «plegamiento de proteínas». Las proteínas son las «máquinas de la vida», y predecir su estructura a partir de su secuencia de aminoácidos podría revolucionar la medicina y la biología.
Miles de personas muy inteligentes han intentado resolver este problema desde la década de 1960 .DeepMind participó en la competición «CASP» (Evaluación Comunitaria de Predicción de Estructuras), una evaluación bienal que compara predicciones computacionales contra estructuras determinadas experimentalmente, que son el estándar de oro.
Después de intentos iniciales que revelaron que eran los mejores en un problema en el que el mundo no era bueno, el equipo se dio cuenta de que tenía que «doblar la apuesta».
En CASP 14, después de redoblar los esfuerzos y enfocarse en la relevancia biológica , el sistema llamado «AlphaFold» logró lo que se pensaba imposible. El sistema fue «el más preciso prediciendo estructuras para 25 de las 43 proteínas en la categoría más difícil», y el equipo recibió un correo electrónico celebrando que, después de medio siglo, finalmente tenían una solución al problema del plegamiento de proteínas.
Tras este logro, DeepMind tomó la decisión de calcular y liberar las estructuras de «200 millones de proteínas», un «regalo para la humanidad», para que cualquier científico del mundo pudiera acceder a ellas de forma gratuita. Este momento fue considerado un «índice de inflexión» en el que el mundo cambió y la gente se dio cuenta de la importancia fundamental de la I.A.
El Cruce de Caminos Ético
El rápido avance de la I.A. plantea serias preocupaciones. La tecnología no es neutral en sí misma; es la forma en que la sociedad, las empresas y los gobiernos deciden usarla lo que determina si será buena o mala .
Se teme el potencial abuso de la I.A. para fines militares, creando guerras más rápidas de lo que los humanos pueden comprender o vigilancia más poderosa.
Los desarrolladores de DeepMind tienen una gran responsabilidad. Cuando Google adquirió DeepMind, el equipo insistió en la promesa de que la tecnología desarrollada no sería utilizada por el ejército o para la vigilancia.
La llegada de la AGI dividirá la historia humana en dos partes: el período anterior y el posterior a su aparición. El advenimiento de la AGI será el momento más importante que la humanidad haya enfrentado.
El desafío ético es inmenso: si el objetivo principal de la AGI es mantener a los humanos felices, ¿qué significa exactamente la felicidad y qué conjunto de valores se incorporan en estos sistemas?
Como dice un miembro del equipo: «El enfoque de construir tecnología basado en ‘muévete rápido y rompe cosas’ es exactamente lo que no deberíamos estar haciendo, porque no podemos permitirnos romper cosas y luego arreglarlas»
El mundo necesita prepararse para la AGI, ya que está llegando más rápido de lo que se cree, requiriendo coordinación global para crear instituciones que protejan a la humanidad.
