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  • Google DeepMind impulsa la inteligencia artificial hacia nuevos límites científicos

    Buenos Aires » Infobae

    Fecha: 24/07/2025 10:47

    Demis Hassabis: la inteligencia artificial como llave para descifrar la realidad y transformar la humanidad (Lex Fridman Podcast- Captura de video) En una era marcada por avances tecnológicos sin precedentes, la inteligencia artificial se perfila como la herramienta más poderosa para desentrañar los misterios de la naturaleza y redefinir el futuro de la humanidad. Así lo sostiene Demis Hassabis, CEO de Google DeepMind y Nobel de Química, quien en una extensa entrevista con Lex Fridman —difundida a través del Lex Fridman Podcast— expuso su visión sobre el potencial de la IA para modelar la realidad, resolver problemas científicos considerados inabordables y transformar la sociedad en todos sus niveles. Según detalló Fridman, Hassabis es “uno de los líderes más brillantes y fascinantes del mundo actual, dedicado a comprender y construir inteligencia, y a explorar los grandes misterios del universo”. A lo largo de la conversación, Hassabis abordó los avances más recientes de Google DeepMind, reflexionó sobre los límites y posibilidades de la IA, y planteó los desafíos éticos, sociales y filosóficos que acompañan a esta revolución tecnológica. Sus declaraciones ofrecen una mirada privilegiada al presente y futuro de la IA, desde la predicción de estructuras de proteínas hasta la simulación de mundos virtuales y la gobernanza global de tecnologías disruptivas. Avances científicos de la IA: AlphaFold, Veo, Gemini y más Demis Hassabis detalla cómo la IA transforma la biología, la meteorología y la simulación virtual (Imagen Ilustrativa Infobae) Uno de los ejes centrales de la entrevista fue el impacto de la IA en la resolución de problemas científicos que, hasta hace poco, se consideraban inabordables. Hassabis destacó el caso de AlphaFold, el sistema desarrollado por Google DeepMind que logró predecir la estructura tridimensional de las proteínas, un desafío que la biología llevaba décadas intentando resolver. “AlphaFold es la solución a la imagen estática de cómo luce una proteína en 3D, pero sabemos que en biología lo interesante ocurre en la dinámica y las interacciones”, explicó Hassabis, subrayando que AlphaFold3 ya permite modelar interacciones entre proteínas, ARN y ADN. El científico también mencionó otros proyectos emblemáticos, como Veo, el modelo de generación de video realista capaz de simular líquidos, materiales y comportamientos físicos con un nivel de detalle sorprendente. “Veo puede modelar líquidos y materiales de forma asombrosamente realista, extrayendo estructuras subyacentes a partir de la observación de videos”, afirmó Hassabis. Este avance sugiere que muchos patrones de la realidad pueden ser aprendidos y modelados por algoritmos de aprendizaje automático. AlphaFold, Veo y Gemini: los avances de Google DeepMind que revolucionan la ciencia y la tecnología (Lex Fridman Podcast- Captura de video) A estos desarrollos se suman Gemini, la familia de modelos de lenguaje de Google, y WeatherNext, un sistema de predicción meteorológica basado en redes neuronales que ha superado a los métodos tradicionales en la anticipación de fenómenos complejos como ciclones y huracanes. “Hemos creado los mejores sistemas de predicción meteorológica del mundo, capaces de modelar dinámicas muy complicadas, casi caóticas, con una rapidez y precisión inéditas”, detalló Hassabis. Conjeturas y filosofía de la IA: modelar la naturaleza y la información Más allá de los logros técnicos, Hassabis propuso una conjetura provocadora sobre la capacidad de la IA para modelar la realidad. En su conferencia Nobel, el científico postuló que “cualquier patrón que pueda ser generado o encontrado en la naturaleza puede ser descubierto y modelado eficientemente por un algoritmo de aprendizaje clásico”. Esta hipótesis se basa en la idea de que los sistemas naturales poseen estructura porque han sido moldeados por procesos evolutivos y de selección a lo largo del tiempo. “En la naturaleza, los sistemas no son aleatorios; han sobrevivido a presiones y procesos que les han dado forma. Si eso es cierto, entonces debería ser posible aprender esos patrones con una red neuronal”, argumentó Hassabis. Para él, la información es la unidad fundamental del universo, incluso más que la energía o la materia, y la IA representa la herramienta definitiva para explorar esa dimensión informacional de la realidad. El CEO de Google DeepMind también reflexionó sobre los límites de este paradigma, reconociendo que existen sistemas —como la factorización de grandes números— donde la ausencia de patrones dificulta el modelado eficiente, y que en esos casos podrían requerirse computadoras cuánticas. Sin embargo, insistió en que la mayoría de los fenómenos de interés en física, biología y química sí presentan estructuras aprovechables por la IA. Simulación de la realidad y videojuegos: mundos virtuales personalizados La capacidad de la IA para simular la realidad no solo tiene implicaciones científicas, sino también culturales y de entretenimiento. Hassabis, quien inició su carrera profesional desarrollando inteligencia artificial para videojuegos, anticipó una revolución en la creación de mundos virtuales y experiencias personalizadas. “Estamos en la antesala de sistemas de IA capaces de crear juegos absolutamente asombrosos, donde cada experiencia será única y co-creada por el jugador y la simulación”, señaló. La simulación de mundos virtuales y la personalización de videojuegos avanzan con IA generativa (Imagen Ilustrativa Infobae) Según relató a Fridman, los videojuegos de mundo abierto que desarrolló en los años noventa ya buscaban esa personalización, pero estaban limitados por la dificultad de programar contenido dinámico y convincente. Ahora, con la IA generativa, es posible imaginar entornos que se adaptan en tiempo real a las decisiones del usuario, narrativas que se construyen sobre la marcha y personajes que aprenden y evolucionan con la interacción. Hassabis también destacó el valor de los videojuegos como laboratorios de simulación social y emocional, y como espacios para canalizar la creatividad y la necesidad humana de pertenencia y competencia. “Los juegos son microcosmos donde se pueden practicar decisiones, experimentar la derrota y la superación, y explorar mundos alternativos de forma segura”, afirmó. Creatividad, ciencia y la llegada de la AGI Uno de los retos más complejos para la IA es la creatividad genuina, especialmente en el ámbito científico. Hassabis subrayó que “es más difícil formular una buena conjetura que resolverla”, y que la capacidad de identificar preguntas relevantes y diseñar experimentos significativos sigue siendo una frontera para los sistemas actuales. “Elegir la pregunta correcta es la parte más difícil de la ciencia, y hoy las IA no pueden hacerlo”, reconoció. En cuanto a la llegada de la inteligencia artificial general (AGI, por sus siglas en inglés), Hassabis estimó que existe un 50% de probabilidad de alcanzarla antes de 2030, aunque advirtió que su definición exige que la IA iguale la consistencia y amplitud de las capacidades cognitivas humanas. “Para saber que tenemos una AGI verdadera, deberíamos comprobar que puede realizar decenas de miles de tareas cognitivas humanas sin fallos evidentes, y buscar momentos faro, como la invención de una nueva conjetura científica o un juego tan profundo y elegante como el Go”, explicó. Impacto social y económico: empleo, disrupción y redistribución El avance acelerado de la IA plantea desafíos profundos para el empleo y la economía. Hassabis reconoció que áreas como la programación, tradicionalmente consideradas complejas, están siendo transformadas por la automatización, en parte porque es posible generar y verificar grandes volúmenes de datos sintéticos para entrenar a las IA. “Los mejores programadores serán aún más productivos gracias a la IA, y quienes adopten estas herramientas se volverán superhumanamente eficientes”, afirmó. El impacto de la IA en el empleo y la economía exige nuevas políticas de redistribución (Imagen ilustrativa Infobae) Sin embargo, advirtió que la disrupción será mucho más rápida y profunda que en revoluciones tecnológicas anteriores, como la industrial o la digital. “Esta vez veremos un impacto diez veces mayor y diez veces más rápido, lo que dificultará la adaptación social”, señaló. Por ello, Hassabis abogó por la discusión urgente de nuevas políticas de redistribución, como la provisión básica universal, para asegurar que los beneficios de la productividad se compartan equitativamente. El CEO de Google DeepMind enfatizó la necesidad de repensar los sistemas de gobernanza y representación política para responder a los cambios acelerados y evitar la polarización social. Ética, riesgos y gobernanza: la responsabilidad de los líderes tecnológicos La dualidad de la IA como tecnología de uso múltiple —capaz de curar enfermedades y resolver problemas energéticos, pero también de ser utilizada con fines destructivos— exige una gobernanza responsable y cooperación internacional. “El riesgo de catástrofe no es cero y probablemente no es despreciable”, advirtió Hassabis, quien subrayó la dificultad de restringir el acceso a sistemas poderosos sin obstaculizar la innovación científica. El científico defendió la necesidad de multiplicar los esfuerzos en investigación sobre seguridad y riesgos, y de establecer acuerdos internacionales, al menos entre las principales potencias, para definir estándares básicos de uso y control. “Los líderes de la IA tienen la responsabilidad de guiar esta tecnología para el beneficio de la humanidad”, afirmó, y expresó su esperanza de que la comunidad internacional opte por modelos colaborativos similares al CERN, en lugar de repetir escenarios de competencia armamentista como el Proyecto Manhattan. Visión de futuro y humanidad: adaptabilidad, creatividad y cooperación En el tramo final de la entrevista, Hassabis compartió una visión optimista sobre la capacidad de la humanidad para adaptarse y prosperar en la era de la IA. “Nuestra adaptabilidad y creatividad son casi ilimitadas”, sostuvo, y destacó que la clave estará en mantener el componente humano y ético en el desarrollo tecnológico. Para él, la ciencia y la colaboración internacional son los vectores que pueden conducir a una era de abundancia radical, donde la escasez de recursos deje de ser un factor de conflicto y la tecnología se convierta en un habilitador del florecimiento humano. La información, publicada por el Lex Fridman Podcast, concluye con una reflexión de Hassabis sobre la importancia de integrar la dimensión espiritual y humanista en la construcción del futuro: “La tecnología es la herramienta que nos permite comprender y florecer, pero debemos recordar siempre lo que nos hace humanos: la curiosidad, la adaptabilidad, la compasión y la capacidad de amar”. “Los líderes de la IA tienen la responsabilidad de guiar esta tecnología para el beneficio de la humanidad", afirmó Hassabis.

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