Demis Hassabis, cofundador y presidente de Google DeepMind y científico jefe de Alphabet, acortó a dos o tres años su estimación para la llegada de la Inteligencia Artificial general. En una entrevista con The Wall Street Journal, situó más cerca una tecnología que, según su definición, abarcaría el conjunto de capacidades cognitivas humanas.
Su cálculo anterior era de tres a cinco años. “Estoy ajustando mi estimación cada vez más cerca”, dijo al periodista Ben Cohen. La nueva previsión expresa la expectativa del investigador sobre el avance de la tecnología.
Hassabis también planteó la necesidad de preparar las instituciones y discutir cómo repartir los beneficios. Su preocupación abarca qué valorará la sociedad y qué propósito tendrán las personas cuando esas herramientas alcancen capacidades más amplias.
Hassabis distingue la IA general de las herramientas actuales
La sigla AGI proviene de Artificial General Intelligence, Inteligencia Artificial general. Hassabis propuso una prueba exigente para reconocerla. Un sistema entrenado con conocimiento anterior a 1901 debería poder producir los descubrimientos que Albert Einstein publicó en 1905.
La diferencia entre capacidades humanas generales y sistemas que superan a grandes grupos de especialistas también aparece en un informe de DeepMind. El trabajo estudia el paso hacia la superinteligencia artificial, un nivel de desempeño más amplio que el de una sola persona.
Los investigadores describieron cuatro caminos posibles. Uno consiste en aumentar la escala de sistemas generales. Otro supone cambiar las técnicas con que se construyen. Un tercero contempla mejoras sucesivas del propio desarrollo de IA. El cuarto reúne muchos agentes, programas que realizan tareas, en colectivos coordinados. Son hipótesis sobre la evolución de la tecnología.
El informe identifica obstáculos que podrían frenar esos caminos. Determinar cuánto pesan sigue siendo una pregunta abierta. Por eso presenta escenarios de desarrollo y preguntas de investigación, con incertidumbre sobre la velocidad del progreso y la magnitud de las transformaciones.
Los avances científicos ofrecen resultados que se pueden medir
El trabajo de DeepMind plantea que podrían producirse varias transformaciones sucesivas en ciencia y tecnología. Prepararse exigiría colaboración entre disciplinas y países. Esa agenda conecta con el debate del DeepMind Institute sobre la IA general.
AlphaFold ofrece un ejemplo concreto de aplicación científica. El sistema predice la forma tridimensional de proteínas, moléculas que participan en los procesos de los seres vivos. Su estructura ayuda a investigar sus funciones y sus interacciones con otras moléculas.
La base de datos de AlphaFold reúne más de 200 millones de predicciones. Google ofrece además AlphaFold Server para investigación no comercial. Esa herramienta permite explorar interacciones entre proteínas y otras moléculas, una tarea que ayuda a orientar investigaciones biológicas.
La precisión de AlphaFold se evaluó en competencias que comparan predicciones con estructuras determinadas experimentalmente. Ese contraste proporciona una medida observable de su rendimiento en una tarea específica. El avance permitió a investigadores dedicar más recursos a preguntas médicas y ambientales.
