Google DeepMind (GDM), bajo la dirección del reconocido Demis Hassabis, se ha establecido como un núcleo estratégico en la evolución de la inteligencia artificial. La fusión de abril de 2023 entre GDM y Brain ha consolidado años de trabajo en un solo equipo, cuya ambición no solo se centra en competir con otros gigantes como OpenAI, sino también en trazar un camino hacia la inteligencia artificial general (AGI). Según un artículo reciente de Fast Company, este centro de investigación ha sido descrito como “el motor” de la innovación en este campo.
Desde su creación, GDM ha trazado una línea de avances significativos en el ámbito de la inteligencia artificial. En 2020, el sistema AlphaFold 2 revolucionó el estudio de las proteínas al predecir con una extraordinaria precisión sus estructuras. Actualmente, proyectos como Gemini, un modelo de lenguaje masivo, están diseñados para ser productos tecnológicos accesibles a las masas. Eli Collins, vicepresidente de GDM, afirmó: “Cada producto que llega a mil millones de usuarios, a estas alturas, tiene integraciones de Gemini”. A pesar de esto, GDM enfrenta el desafío de destronar a ChatGPT, el chatbot insignia en términos de asociación pública, aunque sigue ocupando un lugar central en el mercado.
Sin embargo, no todo ha sido positivo. Algunos lanzamientos han suscitado críticas debido a fallos evidentes en las capacidades del software, como imágenes generadas de manera anacrónica o recomendaciones absurdas. A pesar de estos contratiempos, GDM se mantiene en la vanguardia de la investigación en inteligencia artificial.
Una visión multidisciplinaria
El enfoque de GDM es pionero y multidisciplinario, combinando elementos de ciencias, tecnología, filosofía y arte, lo que ha impregnado sus oficinas en Londres. En palabras de Demis Hassabis: “El mundo necesita que la inteligencia artificial aporte lo que espera, un parche para cien millas cuadradas de California”. Esta declaración resalta su pasión personal y compromiso profesional por crear tecnología que no solo resuelva retos técnicos, sino que aborde problemas reales del mundo.
Un ejemplo de esta visión pragmática es GraphCast, una herramienta capaz de generar pronósticos meteorológicos precisos a diez días en un minuto. Otro proyecto, GNoME, ha identificado trescientos ochenta nuevos cristales inorgánicos que son útiles para mejorar baterías y paneles solares. Además, Torax es una herramienta diseñada para controlar temperaturas extremas en entornos nucleares. Pushmeet Kohli, un destacado miembro del equipo, comentó: “Estamos abordando a los científicos directamente”.
GDM también ha intensificado su enfoque en colaboraciones estratégicas. Isomorphic Labs, un proyecto derivado, se centra en comercializar sus avances y actualmente cuenta con socios como Lilly y Novartis en el ámbito farmacéutico. Aunque los ingresos proyectados podrían alcanzar 3 dólares (aproximadamente 2.8 euros), GDM prioriza los beneficios sociales sobre el corto plazo. Demis Hassabis explicó: “¿Qué mejor uso de la inteligencia artificial que curar enfermedades terribles? Pero será enormemente valioso para Alphabet también”.
En medio de la presión competitiva, GDM ha enfrentado crecientes desafíos en el mercado que influyen en su estrategia de inteligencia artificial. En este contexto, Geoffrey Hinton, conocido como el “padrino de la inteligencia artificial”, renunció poco después de la creación de GDM para advertir públicamente sobre los potenciales riesgos del desarrollo acelerado de tecnologías basadas en modelos de lenguaje masivo (LLM). De acuerdo con Anthony Aguirre, director ejecutivo del Future of Life Institute, “la industria fue arrastrada a un ámbito” que requiere una apertura hacia nuevos modelos.
No obstante, Hinton enfatizó la importancia de conservar un enfoque fundacional científico, que es fundamental para el desarrollo de la inteligencia artificial. “Uno de los principios que siempre hemos seguido es apoyarnos en el método científico, lo que incluye experimentar y publicar constantemente”, manifestó. A pesar de los retos, los “experimentos a largo plazo” son considerados clave para alcanzar metas más ambiciosas.
Proyectos futuros y legado
El proyecto Astra, anunciado para mayo de 2024, encapsula la visión de GDM: un asistente que permita una comprensión más profunda del entorno físico, aspirando a ser mucho más que un simple chatbot. Demis Hassabis afirmó: “No puedes quedarte solo con los lenguajes matemáticos, tienes que comprender lo físico”. Este legado de “moonshots” ha sido una prioridad desde los inicios de GDM, definiendo gran parte de lo que hoy consideramos inteligencia artificial.
Los sistemas de GDM han dominado el juego de Go y se han aplicado en laboratorios biotecnológicos, donde la empresa ha predicho caminos que revolucionarían la sociedad. En este sentido, la fusión de la escala corporativa con las ambiciones de mejora a gran escala es evidente. Helen King, directora de responsabilidad social, ha señalado que uno de los objetivos fue garantizar que GDM “dejara de hablar constantemente con los inversores y se enfocara en avanzar en la investigación”.
Con una mezcla de logros y desafíos, el impacto de GDM en el campo de la inteligencia artificial es innegable. Como subrayó James Manyika, un alto ejecutivo de GDM, el primer paso es preservar y mantener vivo el espíritu dentro de la organización. En un contexto de aceleración tecnológica, no es descabellado suponer que este laboratorio podría dictar el rumbo a seguir en el futuro.
